Street Image Compare: how to compare Google Street View and Mapillary in the same web page

7 agosto 2017 2 commenti

If you ask to a crowd of people if they use Google Street View, probably you’ll have a positive answer.

If you ask, to the same crowd of people if they use Mapillary, probably the positive answers will be much less.

Despite the fact Mapillary, with lower means and possibilities, is proposed as a “crowd” alternative to the BigG service, its diffusion is not yet widespread, although there are places on the Earth whose geo referred images are available on Mapillary platform and are not available on Google Street platform.

The question is: is it possible to know, for a specific place, if geo referred images are available in one of these platforms or in both and, in that case, compare them?

I became aware about this problem after seeing an email in an Italian forum on Geographic Free and Open Source software (Gfoss.it); I’ve searched on the web but not successful.

So, starting from the OSM Map Compare idea, I’ve decide to build something by myself and in this way Street Image Compare was created.

The application is very simple to use: for the same place you can compare Google Street View and Mapillary images (if they are both available) and “surf” on the streets having Google Maps and OpenStreetMap as reference.

The user can select the place in three different ways:

  • typing the place name
  • typing an address
  • typing the coordinates couple

The application use Google Maps geocoder as geocoding engine.

When you open the app on the web page with the two maps, Google Street View and Mapillary, you can navigate on the images using the little arrows that are shown on the images: on the maps you’ll see a marker that show your current position.

On the both maps, and using the right buttons, is also possible to click on a specific point where you want to positionate yourself.

It’s quite easy to show the availability of Google Street View images (you can move the pegman on the map and immediately are shown some blue lines that show where the Google Street View images are present or not …) ….

…. for Mapillary is available a button “ON/OFF Mapillary sequences” on OpenStreetMap that draws some blue lines which show where the Mapillary images are present or not.

So, now with Street Image Compare you can compare Google Street View and Mapillary for every place in the world !!!

Here you’re a user session little video

 

On a technical point of view these are the data / services used:

Beyond the mere comparison between two similar services (or, in any case with strong analogies …), that could be a coding exercise the application has some pratical use.

The pictures above are about Amatrice in Italy where last year, on August 24, 2016, there was a great earthquake: in this case you can compare places before and after the earthquake because after this event someone has captured and published the images on Mapillary platform.

You can move along Amatrice streets and the effect in really shocking !!

Starting from this example you can understand as, in case of natural events with big impacts, Mapillary, for its “crowd” nature, can be useful to capture images after the events and with Street Image Compare, you can immediately compare places before and after event. Very useful!

The application code is open source, available on GitHub, with MIT license.

Here you have some examples:

Note: thanks to Mariana Cristina Da Silva for the help on this post! 🙂

Street Image Compare: confrontare Google Street View e Mapillary nella stessa pagina web

6 agosto 2017 2 commenti

Se ad una platea di persone si chiedesse di alzare la mano a chi conosce Google Street View, e lo abbia usato almeno una volta, sicuramente si noterebbero moltissime mani alzate.

Se, alla stessa platea, si chiedesse di alzare la mano a chi conosce Mapillary, e lo abbia usato almeno una volta, le mani alzate sarebbero sicuramente molte di meno.

Nonostante Mapillary si ponga, pur con mezzi e possibilità inferiori, come alternativa “crowd” al servizio di BigG, la sua diffusione non è ancora infatti così ampia e capillare sebbene vi siano
zone della Terra le cui immmagini georiferite risultano essere state catturate e disponibili sulla piattaforma offerta da Mapillary e non su quella offerta da Google Street View.

Ma …… esiste la possibilità di sapere se, per una determinata zona, entrambe le piattaforme, o una sola di loro, dispone di immagini e, nel caso, di poterle confrontare ?

Mi sono posto questa domanda dopo aver visto una mail, sulla lista di GFOSS.it: ho cercato sulla rete e non ho trovato nulla adatto allo scopo (sebbene se la cosa mi paresse strana … ).

Sfruttando l’idea di OSM Map Compare, ho deciso di provare a farlo io e da questa idea è nato Street Image Compare.

L’applicazione dovrebbe piuttosto semplice ed intuitiva: permette di confrontare, per la medesima zona, le immagini (se disponibili …), sia di Google Street View sia di Mapillary e, di navigare i percorsi avendo come riferimenti territoriali sia la mappa di Google Maps sia la mappa di OpenStreetMap.

L’utente può selezionare, a partire da una semplice pagina web, l’area di interesse in tre diverse modalità:

  • scrivendo il nome di una località
  • scrivendo un indirizzo
  • scrivendo una coppia di coordinate

Per la geocodifica è utilizzato il geocoder di Google Maps.

Una volta ottenuta la pagina web con le due mappe, Google Street View e Mapillary, l’utente può navigare le immagini usando le frecce che trova disponibili sulle immagini stesse: sulle mappe saranno riportati i marker che indicano la corrispondente posizione corrente sul territorio.

E’ anche possibile, su entrambe le mappe e con appositi bottoni, cliccare in un punto per posizionarsi direttamente in una zone ben precisa.

Mentre è piuttosto facile individuare la disponibilità su mappa di Google Street View (basta spostare l'”omino” sulla mappa e appaiono delle righe blu che evidenziano dove è presente o meno Google Street View … ), ….

…. per Mapillary è disponibile un apposito bottone “ON/OFF Mapillary sequences” che permette di evidenziare sulla mappa Open Street Map dove Mapillary sia presente o meno.

Quindi ora con Street Image Compare, per ogni posto del mondo, è possibile confrontare Google Street View e Mapillary!!

E’ comunque disponibile un filmato di una sessione si utilizzo

 

Da un punto di vista tecnico i dati e servizi utilizzati sono:

Dalla mail citata in precedenza, che ha dato origine all’idea, e come evidenziato dalle immagini sopra riportate, emerge un utilizzo pratico dello strumento che và al di là del mero confronto tra due servizi analoghi o comunque con forti analogie (che di per sè potrebbe essere un esercizio informatico più o meno interessante ….): sfruttando il fatto che in aree quali quelle colpite dell’evento del terremoto del 24/08/2017 in centro Italia, a ridosso dell’evento, sono state catturate delle immagini con Mapillary, è quindi possibile utilizzare Street Image Compare per un confronto che illustra con “crudezza” la potenza distruttiva dell’evento naturale.

E’ possibile spostarsi lungo le strade e poter vedere le medesime zone prima e dopo l’evento e l’effetto è di sicuro impattante.

Partendo da questo esempio già in essere si comprende come, in caso di eventi naturali che abbiano grossi impatti sul territorio, Mapillary, proprio per la sua natura “crowd”, possa essere utilizzato da attori diversi sia “istituzionali” sia abitanti gli stessi dei luoghi interessati per raccogliere le immagini post evento per poi, con uno strumento come Street Image Compare, avere immediatamente disponibile un confronto delle zone pre e post evento.

Mapillary, tra l’altro, permette anche di poter “filtrare” le immagini per data di rilevamento: questa funzionalità NON è presente nell’attuale versione di Street Image Compare ma, una volta implementata, potrebbe permettere, eseguendo opportune campagne di “rilevamento” di avere un monitoraggio attivo e pubblico dell’evolversi delle attività di ricostruzione.

Il codice dell’applicazione è liberamente disponibile con licenza MIT.

Ecco alcuni riferimenti di interesse:

 

Spaghetti Open Data 2017 … o meglio OpenDataFest – Caltanisetta, 2-4 Giugno 2017 !!

2 aprile 2017 3 commenti

Il quinto raduno di Spaghetti Open Data si terrà a Caltanissetta, 2-4 giugno 2017, in concomitanza con il raduno 2017 di Open Data Sicilia e cambia anche nome, si chiamerà  OpenDataFest !!

Tre giorni per conoscere il mondo dei dati e della conoscenza aperti, incontrare persone che se ne interessano, condividere esperienze e costruire prototipi.

Se hai a cuore il tema dei dati aperti, e se ti senti almeno un po’ civic hacker è il posto giusto per te, chiunque tu sia e qualunque cosa tu sappia o non sappia fare.

E se hai soltanto sentito parlare di Open Data e di dati aperti e ne vuoi capire di più, sei più che benvenuto: anche se vuoi approfondire uno qualsiasi dei temi collegati all’openness.

Per tutti i dettagli questo è il link da monitorare … http://www.spaghettiopendata.org/page/opendatafest-il-raduno-del-2017-benvenuto

Realizzare automaticamente storytelling usando Mapillary? Ci si può provare …

2 ottobre 2016 4 commenti

Mapillary è un servizio per condividere foto georeferenziate sviluppato da una startup, con sede a Malmö, Svezia. I suoi ideatori vogliono rappresentare il mondo intero (non solo le strade) con delle foto. Ritengono che per coprire tutti i posti interessanti nel mondo siano necessari un progetto crowd-sourced indipendente e un approccio sistematico alla copertura di aree interessanti.

Si pongono quindi, fatte le debite proporzioni, in alternativa a Google Street View.

Contribuire è facilissimo: chiunque può scaricare l’app di Mapillary sul proprio smartphone / tablet ed iniziare a scattare foto muovendosi a piedi, in bici o in auto, effettuare poi l’upload sulla piattaforma, e dopo pochissimo tempo rendere disponibile il frutto del proprio “lavoro” al resto della community di Mapillary.

Tempo fa ho usato questo approccio per mappare l’intero mio comune.

Di chi sono le immagini caricate sul sistema e come si possono usare? Le immagini su Mapillary possono essere usate da chiunque secondo la licenza internazionale Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 (CC-BY-SA).

Un permesso speciale è concesso per derivare dati dalle foto per contribuire ad OpenStreetMap.

Le tracce GPX possono essere usate senza restrizioni.

Sino a non molti mesi fà queste immagini erano consultabili solo attraverso il sito di Mapillary: interessante ma un po’ “chiusa” come possibilità.

A Febbraio 2016 però Mapillary se n’è uscita con Mapillary JS,  che è quanto segue (citando esattamente quanto pubblicato … )

“…MapillaryJS is a tool used for displaying street level photos anywhere on the internet. Today we are putting it into your hands. It enables you to add street level photos to your blog, website or even into your professional mapping applications. …”

E’ quindi ora possibile utilizzare le immagini di Mapillary all’interno di una qualunque applicazione web usando un’interfaccia Javascript che ne facilità la fruizione.

Tra gli esempi forniti con Mapillary JS, ha colpito la mia curiosità quello relativo allo storytelling.

Da qui ho iniziato a pensare se fosse possibile, per produrre il codice della pagina di esempio, automatizzare le scelta delle immagini e delle relative sequenze partendo da un percorso che l’utente poteva disegnare su una mappa.

Il risultato ora c’è ed è … SAMBA !!!  (il nome deriva dall’influenza del periodo olimpico che ha coinciso con lo sviluppo dell’applicativo??? 🙂 ….  comunque l’acronimo stà per Storytelling Author Mapillary BAsed).

samba

L’applicativo permette di scegliere una qualunque area del mondo, per nome o indirizzo, visualizzare su una mappa quelle che sono le tracce delle sequenze di immagini di Mapillary che sono disponibili per quell’area e, sulla base di queste, interattivamente, di impostare quelli che sono i punti di interesse per cui si vuole che il nostro percorso passi (sino ad un massimo di 25 punti …. ).

L’applicativo calcolerà il percorso ed individuerà quelle che sono le immagini di Mapillary più vicine ai punti del percorso stesso (nel verso della percorrenza … ), e proverà a proporre una prima versione dello storytelling di cui l’utente può fare il preview in una sorta di “filmato”.

Se il preview è giudicato soddisfacente l’utente può scaricare il codice sorgente HTML / Javascript per una sua esecuzione autonoma o per poter essere incluso nella pagina web del proprio sito.

Qualora nel preview vi siano immagini non corrette o che generano problemi nell’esecuzione del “filmato” stesso (situazione piuttosto comune …), o qualora l’utente desideri inserire dei piccoli commenti testuali in corrispondenza di alcune delle immagini, è possibile effettuare un raffinamento, deselezionando le immagini da escludere dalla restituzione e/o editando il testo.

Nuovamente sarà possibile effettuare un preview e/o scaricare il codice sorgente HTML / Javascript: il processo di raffinamento può essere eseguito più volte sino ad arrivare alla configurazione di gradimento.

Ogni passo è corredato da un help ed un filmato di esempio di utilizzo.

Riporto qui i filmati per completezza di informazione (nel loro insieme rappresentano una sessione di utilizzo completa).

Step 1

Step 2

Step 3

Step 4

Step 5

I vincoli per l’utilizzo sono i seguenti:

  • utilizzo di un browser di recente generazione e che supporti WebGL: l’applicazione è stata testata su Chrome e Firefox
  • numero massimo punti per il calcolo percorso: 25
  • non si possono usare lettere o caratteri speciali nel testo descrittivo che viene aggiunto all’immagine. Non è possibile usare tag HTML (es. per mettere link)

L’applicazione non è fruibile da smartphone / tablet in quanto risulta comunque difficoltosa l’interazione sulla mappa nel momento in cui si disegnano i punti di interesse o, peggio ancora quando li si desidera riposizionare / trascinare sulla mappa stessa.

Sono comunque fruibili da smartphone / tablet gli storytelling generati.

Esistono problemi noti, che sono:

  • il servizio di routing di MapBox ha un piccolo bug per cui, a volte, non riporta nel percorso l’ultimo punto (destinazione). Ho cercato di aprire una richiesta su StackExchange,  ma ad oggi non ho ancora avuto risposte, nemmeno da MapBox stessa. Il bug non è comunque bloccante anche se fastidioso

Ecco alcuni esempi di storytelling prodotti con SAMBA:

Il codice dell’applicazione e’ disponibile su GitHub con licenza Licenza MIT Copyright (c) [2014].

Ora non vi resta che provare … enjoy!

 

Storytelling Author Mapillary BAsed (SAMBA): come è fatto “dentro”


In questo post vedo di fornire qualche dettaglio su quelle che sono le caratteristiche e soluzioni tecniche che stanno alla base di SAMBA, Storytelling Author Mapillary BAsed.

Schematicamente l’architettura della soluzione è la seguente:

architecture

L’applicazione è una tipica web mapping application realizzata in HTML / Javascript avvalendosi di una componente PHP 5 ospitata su web server Apache.

Per implementare le sue funzionalità utilizza una serie di librerie Javascript e di alcuni servizi e precisamente:

  • mapbox-gl-draw.js: fornisce il supporto per disegnare ed editare features su mappe basate su MapBox GL JS
  • Mapillary API: le API di accesso alle immagini e sequenze di Mapillary
  • MapBox Directions API: le API MapBox per il calcolo dei percorsi
  • MapBox GL Geocoder: il Geocoder per mappe basate su MapBox GL JS
  • Turf.JS: libreria Javascript realizzata da MapBox per il calcolo di funzioni geospaziali direttamente sul browser
  • il servizio (vector tiles), delle sequenze di Mapillary  pubblkicato su http://d25uarhxywzl1j.cloudfront.net/v0.1/{z}/{x}/{y}.mvt

Il codice dell’applicazione e’ disponibile su GitHub con licenza Licenza MIT Copyright (c) [2014].

Quattro milioni di verbali (open …) su una mappa


Tra i vari canali social che seguo ho trovato in questi giorni questo bel riferimento, il progetto Infrazioni  ….

infrazioni

… che usando dati i open delle infrazioni stradali della città di Torino ha realizzato una bella web gis application interattiva con cui si possono visualizzare ed interrogare i dati (potete divertirvi a cercare i luoghi, e i periodi, ove si registrano il maggiore o minore numero di infrazioni per tipologia ….diciamo che chi è di Torino intuisce rapidamente la natura dei due grossi cerchi in alto a sinistra ed in basso a destra della mappa …. 🙂 ).

Al netto dell’interfaccia  (realizzata con MapBox …), che è sicuramente curata, con buone prestazioni e di facile utilizzo, il grosso valore aggiunto è il riuso di dati aperti messi a disposizione da parte di una P.A., rappresentando una bella sinergia, un approccio “win-win” che sempre di più si spera di vedere.

I dati delle infrazioni infatti sono disponibili open data sul portale degli open data del Comune di Torino (e disponibili per più anni, dal 2011 al 2015 …), ma questo non è l’unico dataset utilizzato, in quanto i dati sono stati relazionati sul territorio utilizzando i dati della toponomastica comunale, anch’essi disponibili sul medesimo portale (a tale proposito, come elemento di miglioramento, si potrebbe suggerire al Comune di Torino di integrare già dalla fonte, vale a dire dalle generazione del dato delle infrazioni, la relazione spaziale, diretta o indiretta, con ìl numero civico o l’incrocio corrispondente usando la propria toponomatica al fine di rendere  così i dati relazionati strettamente ed in modo tra loro coerente. Credo che questo avrebbe fatto risparmiare parecchio tempo ai realizzatori del progetto …. se poi proprio volessimo esagerare, avere i medesimi dati disponibili come open services …. male non farebbe …).

E’ comunque un esempio “virtuoso” di collaborazione tra P.A e “privati /cittadini” che vale la pena di segnalare ed applaudire …. bravi tutti!

OpenDistributoriCarburantiBot: risparmiare sul pieno di carburante con Telegram

28 febbraio 2016 6 commenti

In questi ultimi tempi, su più fronti si sente parlare molto spesso di Telegram, non solo e non tanto come app di messaggistica (per certi versi in alternativa o in opposizione / concorrenza a WhatsApp), quanto per la possibilità offerta di poter realizzare delle chat automatiche (denominati “bot”), il cui scopo è quello di rispondere alle nostre domande, alle nostre richieste, e facilitare in generale operazioni varie.

Si và da esempi molto semplici, piccoli giochi, sino a cose più serie ed articolate. Riporto ad esempio:

  • @webcamstravelbot che fornisce l’elenco delle webcam intorno ad un punto di interesse
  • @escilaricettaBot che permette di ricercare ricette dato un certo ingrediente di interesse
  • @emergenzeprato_bot per le segnalazioni meteo a di rischio dell’area del comune di Prato
  • @divinacommediabot che permette di ricercare versi della Divina Commedia di Dante
  • @gttorari_bot con cui la compagnia dei trasporti pubblici di Torino informa i propri utenti dei passaggi degli autobus

…. sino ad arrivare, notizia proprio degli ultimi giorni, al canale @pgpompei attraverso il quale Papa Francesco fà arrivare giornalmente il Vangelo del giorno!!! Quindi davvero dal “sacro” al “profano” …..

Non mi dilungo qui a spiegare più nel dettaglio: su internet si trovano abbondanti informazioni sia sulla piattaforma sia su cosa sono questi bot, per cui rimando a queste fonti tutti coloro che fossero interessati ad approfondire.

Più che lo strumento di messagistica in sè, con le sue dichiarate caratteristiche peculiari di maggior sicurezza e rispetto della privacy (nel bene e nel male ….), rispetto ai suoi concorrenti, mi ha incuriosito la possibilità di realizzare queste chat automatiche e quindi, volendone approfondire l’argomento, ho deciso a provare a realizzarne una.

Mi mancava un caso d’uso che non fosse un classico “Hello World!” e che, ovviamente, avesse anche una sua componente “spaziale”.

Dopo qualche riflessione ed ipotesi mi sono ricordato di un bel lavoro fatto tempo fà da Stefano Sabatini (@__sabas) sui distributori di carburanti in Italia che mi sembrava fosse adatto allo scopo: dati “reali”, dati open, liberamente utilizzabili (licenza iodl 2.0), aggiornati giornalmente, con coordinate e quindi facilmente trasformabili in un dato spaziale per poi essere utilizzabili anche con funzionalità spaziali.

E’ così che è nata l’ipotesi, pian piano concretizzatasi, di OpenDistributoriCarburantiBot.

Questo bot permette di sapere, dato un comune italiano, quali sono i distributori di carburante che vi ricadono o, data una posizione georiferita, quali sono i distributori di carburante che ricadono nel suo intorno per una certa distanza (scelta tra 500, 1000, 2000 e 3000 metri).

I dati sono aggiornati giornalmente a partire dalle 08.30 attingendo direttamente dagli open del Ministero dello Sviluppo Economico (MISE).

E’ possibile selezionare il carburante di proprio interesse ed i risultati sono ordinati sulla base del prezzo: è quindi possibile individuare quelli più convenienti per le nostre esigenze.

A seconda del tipo di ricerca effettuata, e se si è fornita o meno la posizione georiferita, è possibile:

  • visualizzare su mappa OpenStreetMap la localizzazione del distributore
  • visualizzare la descrizione del percorso per raggiungere il distributore dalla posizione corrente
  • visualizzare, su mappa 2D, il percorso per raggiungere il distributore dalla posizione corrente
  • visualizzare, su mappa 3D, il percorso per raggiungere il distributore dalla posizione corrente. Per questa ultima funzionalità è necessario disporre di un web browser di ultima generazione che supporti webGL (le ultime versioni di Mozilla Firefox e Chrome sono già abilitate)

Il suo utilizzo è molto semplice: nel seguito vi illustro una sequenza di passi per il suo utilizzo e anche una breve sessione utente registrata in video.

Occorre ovviamente avere installato Telegram sul proprio smartphone, tablet o desktop (nota: la versione desktop è un pò limitata per le funzonalità supportate, ad esempio non è possibile fornire la propria posizione, o almeno io non ci sono riuscito): fatto questo è sufficiente ricercare “OpenDistributoriCarburantiBot” come illustrato

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All’avvio viene visualizzato un messaggio di benvenuto con una una breve sintesi sulle sue caratteristiche.

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Occorre avviare il bot se si intende utilizzarlo

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In qualunque momento questo messaggio è nuovamente visualizzabile scrivendo il comando /start.

Sono disponibili anche altri due comandi, rispettivamente /info (per avere informazioni di dettagli tecnico)…

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…. e /credits (per i doverosi e necessari ringraziamenti) ….

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E possibile scrivere il nome di un comune italiano: il nome può essere scritto minuscolo o maiuscolo in modo indifferente. Sono trattati anche nomi di comuni con spazi ed apostrofi.

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Per i comuni il cui nome contiene lettere accentate è necessario utilizzare gli apici

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A questo punto occorre selezionare, dal menù visualizzato, il tipo di carburante e attendere il risultato della ricerca

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Se la ricerca produce risultati questi sono ordinati per prezzo crescente e, per ogni risultato, è possibile visualizzare su una mappa OpenStreetMap la localizzazione del relativo distributore

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L’indicazione del comune non è l’unica modalità di ricerca: è infatti possibile indicare le propria posizione corrente o di interesse cliccando sull’icona della graffetta che in queste videate compare in basso a destra e poi selezionare l’opzione ‘Posizione

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A questo punto è necessario selezionare, dal menù visualizzato, il raggio di ricerca

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A questo punto occorre selezionare, dal menù visualizzato, il tipo di carburante

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In questo caso, se la ricerca produce risultati questi sono ordinati per prezzo crescente e, per ogni risultato, è possibile:

  • visualizzare su una mappa OpenStreetMap la localizzazione del relativo distributore
  • visualizzare la descrizione del percorso per raggiungere il distributore di interesse a partire dal punto di ricerca
  • visualizzare il percorso per raggiungere il distributore di interesse a partire dal punto di ricerca su una mappa OpenStreetMap bidimensionale
  • visualizzare il percorso per raggiungere il distributore di interesse a partire dal punto di ricerca su una mappa OpenStreetMap tridimensionale (OSM Buildings)

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Ed ecco ora in video come avviene dal vivo una sessione utente immaginandone la fruizione durante una gita nel territorio Albese:

Come detto in precedenza i dati sono giornalmente tratti direttamente dal Ministero dello Sviluppo Economico (MISE) a cui è demandato il livello di completezza e aggiornamento rispetto alle diverse realtà locali: devo dire che ho notato, almeno nelle zone che conosco, che, da quando ho iniziato a fare questo piccolo esperimento, aggiornamento e completezza sono in crescita.

Per concludere devo ringraziare tutti coloro da cui ho tratto spunti ed ispirazione, nonchè supporto diretto in varie forme, e quindi, sperando di non dimenticare nessuno direi:

  • Stefano Sabatini (@__sabas), per il suo lavoro iniziale da cui ho tratto spunto per l’idea
  • Matteo Tempestini (@il_tempe), Francesco “Piersoft” Paolicelli (@Piersoft) e Gabriele Grillo da cui ho tratto il codice inziale e per il loro supporto via mail
  • Alessandro Furieri, per il suo grandissimo lavoro su Spatialite, data base open source che ho usato come tool per memorizzare i dati georiferiti, e per il suo paziente supporto online
    Fabrizio Massara per la pazienza ed il suo supporto a 360° nonchè, per la condivisione del server su cui stà girando il codice del bot in produzione
  • mia moglie, per il tempo che le ho rubato per fare tutto ciò

Un ringraziamento particolare, perchè si è dimostrato un vero “signore” (merce rara …), lo devo a @Piersoft per la sua disponibilità a rinunciare a pubblicare un lavoro analogo in buona parte realizzato, pur di non “bruciarmi” la news ….. grazie mille!!!!

Per chi fosse interessato a maggiori dettagli tecnici per sapere “come è fatto dentro” rimando ad un altro post

A questo punto non resta quindi che iniziare a provare ad usare di OpenDistributoriCarburantiBot e vedere di iniziare a risparmiare facendo il pieno nei distributori più convenienti!