निर्देशांक द्वारा पता खोज कैसे सेट करें (और आवश्यक निर्देशिका कहां प्राप्त करें)

वसंत में, हमने DaData.ru एपीआई के लिए "रिवर्स जियोकोडिंग" सुविधा को जोड़ा, जिसे " निर्देशांक द्वारा पता " भी कहा जाता है। नाम संकेत देता है: विधि भू-निर्देश लेती है और पते के बारे में डेटा देती है।

समान कार्यक्षमता वाला एक ठोस उत्पाद यांडेक्स प्रदान करता है - इसे जियोकोडर कहा जाता है। लेकिन यैंडेक्स सेवा केवल गैर-वाणिज्यिक परियोजनाओं के लिए मुफ्त है। मानक टैरिफ - प्रति वर्ष 120 000 120 से - सभी के लिए उपयुक्त नहीं है।

हमने सोचा - यदि आप "जियोकोडर" के लिए एक मुफ्त या सस्ती विकल्प बनाते हैं, तो डेवलपर्स शायद धन्यवाद कहेंगे। और उन्होंने किया। लेख में मैं आपको बताता हूं कि "निर्देशांक द्वारा पता" संरचना कैसे काम करती है: हम खोज कैसे सेट करते हैं, एक निर्देशिका डालते हैं और इसे तैयार पद्धति में पैक करते हैं।

हमें डेटा कहां मिलता है और हम पता कैसे खोज रहे हैं

कार्य को स्वीकार करते हुए, हमने तैयार किए गए समाधानों का अध्ययन किया: जहां पते के साथ समन्वय निर्देशिका प्राप्त करना और फिर इस निर्देशिका के लिए भौगोलिक वस्तुओं की खोज करना। यह पता चला कि आपको सही उपकरणों के लिए दूर नहीं जाना है।

हम एफआईएएस में पता वस्तुओं को लेते हैं - संघीय सूचना पता प्रणाली । यह खुले और आधिकारिक पता निर्देशिकाओं में सबसे व्यापक है। हमने इसके बारे में पहले से ही हैबर में विस्तार से लिखा है , और अब चार तथ्य महत्वपूर्ण हैं:

• FIAS देश के सभी पता योग्य वस्तुओं को, क्षेत्रों से और नीचे - इमारतों और अतिरिक्त प्रदेशों में संग्रहीत करता है;
• निर्देशिका डीबीएफ और एक्सएमएल प्रारूपों में स्वतंत्र रूप से उपलब्ध है;
• FIAS सही नहीं है - इसमें हजारों घरों और कई गलियों का अभाव है, विशेष रूप से नए लोगों का;
• निर्देशिका में प्रत्येक पता वस्तु एक अद्वितीय ID - FIAS कोड से मेल खाती है। ऑब्जेक्ट कोड को कभी-कभी बदल दिया जाता है, लेकिन हमारे लेख के लिए यह इतना महत्वपूर्ण नहीं है।

FIAS से ID के साथ डाउनलोड की गई पता ऑब्जेक्ट रिवर्स जियोकोडिंग के लिए हमारी निर्देशिका का आधार हैं।

OpenStreetMap (OSM) से निर्देशांक डाउनलोड करें। ओएसएम एक मुफ्त लाइसेंस के साथ एक परियोजना है: उत्साही विभिन्न वस्तुओं के निर्देशांक एकत्र करते हैं और इसे सभी के लिए पोस्ट करते हैं।

सरल शब्दों में, OSM मानचित्र पर बिंदुओं, रेखाओं और बहुभुजों का एक समूह होता है। प्रत्येक वस्तु का अपना विवरण, निर्देशांक का प्रकार और सेट होता है। रूस के लिए OSM डेटा needgeo.com , osm.sbin.ru/osm_dump/ और osmosis.svimik.com/latest/ पर स्थित हैं।


_{स्रोतों की सूची परियोजना के "विकी" पर एक विशेष पृष्ठ पर प्रकाशित होती है।}

उतराई में पीबीएफ फाइलें होती हैं - इस प्रारूप का उपयोग एक्सएमएल के बजाय अधिक कॉम्पैक्ट के रूप में किया जाता है। पीबीएफ को ओएसएम एक्सएमएल में बदलने से कुछ भी खर्च नहीं होता है, समुदाय द्वारा अनुमोदित उपयोगिताओं का एक गुच्छा इसे संभाल सकता है।

हमारी अपनी निर्देशिका के लिए, हम FIAS से एड्रेस ऑब्जेक्ट लेते हैं, और फिर OSM में उनके निर्देशांक की तलाश करते हैं। यदि मिल जाए, तो संयुक्त डेटा को सहेजें। यह FIAS और OSM के ऐसे चौराहे का पता लगाता है।

और यह सब अद्भुत है, लेकिन एक समस्या है: ओएसएम में डेटा की गुणवत्ता के साथ चीजें आसान नहीं हैं। वस्तुओं के निर्देशांक अक्सर वास्तविकता के अनुरूप नहीं होते हैं। उदाहरण के लिए, क्षेत्रों और जिलों के लिए बहुभुज पर्याप्त हैं। लेकिन शहरों और नीचे के लिए - इतना नहीं।


_{बहुभुज बहुभुज हैं जो एक मानचित्र पर क्षेत्रों का परिसीमन करते हैं। वे निर्देशांक के साथ बिंदुओं के जुड़े सेट से मिलकर बने होते हैं। बहुभुज क्षेत्रों, जिलों, शहरों और यहां तक ​​कि इमारतों की सीमाओं का संकेत देते हैं}

मुख्य कार्य, और एक विस्तृत मार्जिन से, ओएसएम से पर्याप्त डेटा एकत्र करना और शादी को समाप्त करना है। कार्य इतना बड़ा है कि मैंने लेख में इसके लिए एक अलग अनुभाग समर्पित किया।

हम उन घरों को भी डाउनलोड करते हैं जो OSM से FIAS में नहीं हैं। जैसा कि मैंने ऊपर कहा, FIAS में हजारों घर हैं। यह भी एक समस्या नहीं है, लेकिन बस एक वास्तविकता है, एक पृष्ठभूमि। इसलिए, हम ओएसएम से घरों के साथ अपनी निर्देशिका की भरपाई करते हैं। लेकिन केवल जिनके लिए FIAS में एक सड़क है। OSM से आई इमारतों में FIAS ID नहीं होती है, इसलिए हम उन्हें माता-पिता के FIAS कोड + हाउस नंबर के रूप में पहचानते हैं।

निर्देशिका में हम सुंदर ल्यूसिन की मदद से देख रहे हैं - हमारे दीर्घकालिक सहायक। टिप के लिए धन्यवाद, एक अच्छी तरह से वाकिफ भारतीय के लिए जिन्होंने पोस्ट इंडेक्सिंग जियोग्राफिक डेटा विथ ल्यूसिने (एक अच्छा अतिरिक्त सामग्री विज्ञापन स्थानिक खोज एल्गोरिदम में सामग्री है - केडी-पेड़ों के बारे में, जिस पर खोज एल्गोरिदम बनाया गया है) के लिए धन्यवाद।

जैसे ही हमें ल्यूसिन के बारे में पता चला, खोज समस्या लगभग खुद ही हल हो गई। व्यवसाय बनी हुई है - सैंडपेपर के लिए जाएं।

1. हमने Lucene में आपके निर्देशांक और पते की निर्देशिका लोड की, एक खोज सूचकांक मिला। आसानी के लिए, लगभग सब कुछ इसे से हटा दिया गया था, केवल पता आईडी और निर्देशांक छोड़कर।
2. हमने इंडेक्स द्वारा एक खोज सेट की: इनपुट - निर्देशांक, आउटपुट - पाए गए पते की वस्तुओं की आईडी। खोज अन्य जानकारी को वापस नहीं करती है, क्योंकि सूचकांक पूरी तरह से छोटा था।
3. जारी किए गए आईडी से "बड़े" FIAS द्वारा जारी किए गए डेटा को लोड करने से संतुष्ट। हम सब कुछ बहुत कुछ जोड़ते हैं, पते से सभी को एक पंक्ति में शहरों की क्षेत्रीय राजधानी के संकेत की आवश्यकता होती है।
4. हमें पता चला कि कैसे प्राप्त वस्तुओं को छाँटना और देना है।

अब तक, सब कुछ सरल दिखता है, लेकिन यह काम का एक छोटा सा हिस्सा है। निर्देशांक द्वारा पते की कोई खोज काम नहीं करती, अगर हमने एक अच्छी निर्देशिका संकलित नहीं की होती।

निर्देशांक और पते के आधार को कैसे इकट्ठा किया जाए

शुरू करने के लिए, मैं सामान बाहर रखूंगा: लेख पढ़ने के बाद, जल्दी से इस तरह की एक हैंडबुक काम नहीं करती है। हम इसे 2014 से इकट्ठा कर रहे हैं, लगातार इसे पूरक बना रहे हैं। मैं इस लानत के बारे में लंबी बात करूँगा।

किसी निर्देशिका को संकलित करते समय सबसे कठिन हिस्सा ओएसएम से आए निर्देशांक को क्रमबद्ध करना होता है। शुरुआत में, हमने उन्हें अपने हाथों से शामिल करते हुए सर्वश्रेष्ठ के रूप में सत्यापित किया। मुख्य लक्ष्य तब बड़े शहरों में संदर्भ बिंदुओं को प्राप्त करना और उनसे एक संदर्भ गाइड बनाना था। अब जबकि ऐसे कई बिंदु हैं, नए डेटा के लिए मैन्युअल रूप से जांच करने की कोई आवश्यकता नहीं है। एक समय में, हम संदर्भ निर्देशिका के निर्देशांक के साथ 200,000-300,000 पते जोड़ते हैं, और यहां बताया गया है कि हम यह कैसे करते हैं।

हम OSM टैग से पूर्ण पते बनाते हैं। OSM अपलोड में, पते के घटक भाग अलग-अलग टैग द्वारा बिखरे हुए हैं:

• addr: शहर - गांव बुलातनिकोवो ;
• addr: सड़क - केंद्रीय सड़क ;
• योजक: गृहिणी - १०३ ।

हम टैग के माध्यम से चलाते हैं और उनसे पूरा पता एकत्र करते हैं: बुलटनिकोवो गांव, 103 सेंट्रल स्ट्रीट ।

हम दाद मानकीकरण एपीआई के माध्यम से प्रत्येक नया पता चलाते हैं। सेवा एक एकल प्रारूप "लाइक इन FIAS" के पते को परिवर्तित करती है:

• टाइप्स को ठीक करता है;
• "NiNo" और "Msk" जैसे डिकोड्स संक्षिप्त करें;
• पुराने नामों को नए लोगों में बदलता है;
• सूचकांक द्वारा पते में शहर को गायब पाया गया;
• एक FIAS कोड को परिभाषित करता है।

एपीआई के पते साफ हैं, हालांकि अब वे एक पत्र या पार्सल भेज रहे हैं।
हम एक बिंदु के रूप में मानकीकृत घरों, सड़कों और बस्तियों को संग्रहीत करते हैं। गली और गाँव के लिए, यह केंद्र है। नतीजतन, सभी पता ऑब्जेक्ट एक ही तालिका में हैं, अंदर - पता, FIAS ID, अक्षांश और देशांतर।
हम उन पतों का विश्लेषण करते हैं जो दादा ने मानकीकृत नहीं किए थे। एफआईएएस के साथ मेल नहीं खाने वाले पते को सेवा द्वारा एक ध्वज के साथ चिह्नित किया जाता है। हम उन्हें मैन्युअल रूप से जांचते हैं, कई विकल्प हैं।

1. पता उचित OSM अपलोड टैग में नहीं आया, लेकिन शैतान जानता है कि कहां है। मौसम टैग में शहर का पता और टैग नहीं भरे गए, और भी बहुत कुछ।
2. OSM में खेल का मैदान, कॉलेज फुटबॉल मैदान या कब्रिस्तान जैसी विदेशी वस्तु है। FIAS में ऐसा कुछ नहीं है, और हमारे उद्देश्यों के लिए ये परिणाम उपयुक्त नहीं हैं। इस तरह की वस्तुओं की बस जांच की जाती है।
3. एक गलती - और एक गलती बिल्कुल नहीं। उदाहरण के लिए, एक शहर का एक जिला जो FIAS में मौजूद नहीं है, OSM से आया है। या ओएसएम में, ऑब्जेक्ट एक निपटान में स्थित है, लेकिन FIAS में यह निपटान शहर से जुड़ा हुआ था और हटा दिया गया था। फिर हम लोड किए गए डेटा के लिए एल्गोरिथ्म को समाप्त करते हैं और इसे फिर से चलाते हैं।

_{पार्स उतराई, और वहाँ - टैग में भ्रम की स्थिति}

हम जांचते हैं कि लोड किए गए निर्देशांक कितने पर्याप्त हैं। ऐसा करने के लिए, हम एक विशेष उपयोगिता के साथ देखते हैं कि क्या नई वस्तु के निर्देशांक मूल क्षेत्र या जिले के बहुभुज में आते हैं। यदि पता बताता है कि ऑब्जेक्ट ओम्स्क क्षेत्र में स्थित है, तो कृपया इसके लैंडफिल में आने के लिए पर्याप्त हो। शहर में प्रवेश की आवश्यकता नहीं है - सभी शहर ओएसएम में सटीक रूप से शामिल नहीं हैं, कई के लिए, डेटा अपडेट नहीं करता है।

हम ओएसएम से संदर्भ बहुभुज लोड करते हैं और इसे स्टोर करते हैं - जैसे कि जियोसन प्रारूप में। एक बिंदु पर प्रयास करने के लिए कौन सा बहुभुज चुनने के लिए, एक अलग तालिका में देखें। इसमें, हमने CLADR कोड और बहुभुज आईडी के उपसर्गों की तुलना की: आपको पता के लिए CLADR कोड मिल गया और आप देखते हैं कि किस बहुभुज को चुनना है।


_{KLADR कोड एक विशिष्ट पहचानकर्ता है जिसका उपयोग FIAS से पहले किया गया था। एक पता के लिए एक लाख सेवाओं को यह कोड मिल सकता है}

उपयोगिता लैंडफिल से 1,700 मीटर की दूरी पर खड़े होने की अनुमति देती है। इस नियम को राजमार्गों के कारण जोड़ा गया था जो अक्सर क्षेत्र की सीमाओं से परे जाते हैं। आंकड़ों के अनुसार 1,700 मीटर से अधिक की दूरी त्रुटि का संकेत है।

शहरों और सड़कों के लिए, यह चेक समाप्त होता है।

एक बार फिर, अधिक सख्ती से, हम घरों के लोड किए गए निर्देशांक की जांच करते हैं। वर्णित उपयोगिता फिर से खेलने में आती है, और यही वह करती है।

1. वह नए घर का पता लेता है और संदर्भ निर्देशिका में उसके लिए पड़ोसी ढूंढता है।
2. निर्देशांक के अनुसार, यह असत्यापित नए घर और विश्वसनीय पड़ोसियों के बीच की दूरी पर विचार करता है।

_{पड़ोसियों को ढूंढना आसान है: 1. हम एक नया घर लेते हैं और माता-पिता की FIAS आईडी पाते हैं। 2. हम संदर्भ निर्देशिका घरों से चुनते हैं जिनके माता-पिता के पास एक ही FIAS ID है}

निरीक्षण केवल घर पर किया जाता है, जो विश्वसनीय सहयोगियों से 150 मीटर से अधिक नहीं हैं। इसके अलावा, हम निम्नलिखित का विश्लेषण करते समय प्रत्येक नए अनुमोदित घर पर विचार करते हैं। यहाँ यह कैसे काम करता है।

मान लीजिए, संदर्भ गाइड में, मकान नंबर 1, 2, और 3 कोमुनारोव स्ट्रीट के साथ संग्रहीत हैं। नए आंकड़ों में एक ही सड़क पर मकान नंबर 5, 6 और 7 आए। निर्देशांक को देखते हुए, नए घर पास हैं। उपयोगिता देखती है कि मकान नंबर 5 घरों की संख्या 1, 2, और 3 के बगल में है और इसे संदर्भ निर्देशिका में जोड़ता है। लिहाजा, मकान नंबर 6 और 7 का भी परीक्षण किया जा रहा है।

और फिर OSM से आए डेटा के भाग्य का फैसला किया जाता है:

• जिन घरों ने दोनों चेक पास किए हैं: लैंडफिल और पड़ोसियों के लिए, हम संदर्भ निर्देशिका में जोड़ते हैं;
• यदि वस्तु बहुभुज में नहीं आती है, तो नया डेटा उपयुक्त नहीं है। वही अगर घर और पड़ोसियों के बीच की दूरी बहुत अधिक है;
• जिन घरों में कोई पड़ोसी नहीं है, हम स्थगित कर रहे हैं। वे एक अलग डेटाबेस में झूठ बोलते हैं, किसी दिन हम विश्लेषण करेंगे।

हम परीक्षण किए गए ऑब्जेक्ट को दो भागों में विभाजित करते हैं। वे हमारे संदर्भ मैनुअल के विभिन्न प्लेटों पर जाएंगे।


_{पहली तालिका में - घरों के लिए FIAS ID वाली सभी वस्तुएँ: क्षेत्र, बस्तियाँ, गलियाँ। दूसरे में - घर पर और पहली तालिका से माता-पिता के लिए एक लिंक}

FIAS से गायब रहने वाले घरों को चाबियां सौंपने के लिए दो तालिकाओं की जरूरत होती है। उनका अपना FIAS कोड नहीं है, इसलिए यहां बताया गया है:

• हम एक तालिका में घर के लिए पते की वस्तुओं को इकट्ठा करते हैं, उनमें से प्रत्येक का अपना एफआईएएस कोड है;
• दूसरे में - केवल घर पर, पहली तालिका में माता-पिता का जिक्र करते हुए।

एफआईएएस कोड के बिना एक इमारत के परिणामस्वरूप, हम एफआईएएस कुंजी का उपयोग करके माता-पिता की आईडी + हाउस नंबर की पहचान करते हैं।

संदर्भ तैयार है, यह परीक्षण करना बाकी है। हम रातोंरात एक कार्यात्मक परीक्षण सेवा चलाते हैं और प्रदर्शन का परीक्षण करते हैं। हम मास्को में गति की जांच करते हैं, तीन किलोमीटर के दायरे में सभी घरों का अनुरोध करते हैं। निश्चित होना। बेशक, वे ऑटोटेस्ट के साथ सब कुछ खत्म कर देते हैं।

अपडेट के बाद मुख्य बात यह नहीं है कि खराब हो।

उपयोगकर्ता की आंखों के माध्यम से रिवर्स जियोकोडिंग

इनपुट विधि तीन पैरामीटर लेती है: निर्देशांक, परिणामों की संख्या और खोज त्रिज्या। डिफ़ॉल्ट त्रिज्या 100 मीटर है, अधिकतम एक किलोमीटर है। सटीक मान सेटिंग्स में सेट किया गया है।

curl -X POST \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Accept: application/json" \ -H "Authorization: Token ${API_KEY}" \ -d '{ "lat": 55.878, "lon": 37.653, "radius_meters": 50 }' \ https://suggestions.dadata.ru/suggestions/api/4_1/rs/geolocate/address 

विधि पाया वस्तुओं को लौटाता है: घरों, सड़कों और बस्तियों। यह उन्हें सटीकता के अवरोही क्रम में क्रमबद्ध करता है।

1. घर पर।
2. गलियों का।
3. बस्तियों।
4. सिटी।

फिर यह फिर से सॉर्ट करता है - दिए गए निर्देशांक से दूरी के आधार पर। यदि विधि में चार घर और एक गली मिली है, तो मकान पहले दिए गए बिंदु से दूरी के क्रम में खड़े होंगे। उनके पीछे गली है।

इन सभी महल के बाद, विधि अंततः उन वस्तुओं को वापस करती है जो इसे मिली थी।

 { "suggestions": [ { "value": " ,  ,  11", "unrestricted_value": " ,  ,  11", "data": {...} }, { "value": " ,  ,  11", "unrestricted_value": " ,  ,  11", "data": {...} } ] } 

अंदर - पाया वस्तुओं के बारे में बहुत सारी चीजें: पूर्ण और संक्षिप्त पते के साथ लाइनें, वर्तमान और पुराने नाम, ज़िप कोड, मूल वस्तु का FIAS कोड और इसी तरह।


_{सभी डेटा जो विधि देता है वह प्रलेखन में है}

विभिन्न क्षेत्रों के लिए निर्देशांक द्वारा कवरेज अलग-अलग है, जैसे कि घरों के साथ:

• मास्को - 96%,
• सेंट पीटर्सबर्ग - 88%,
• अन्य मिलियन-प्लस शहर - 74%,
• शेष रूस 47% है।

और यहाँ यह है - सड़कों को कवर करना:

• मास्को - 92%
• सेंट पीटर्सबर्ग - 79%,
• अन्य करोड़पति शहरों - 75%,
• बाकी रूस 67% है।

वे शहरों पर विचार नहीं करते थे - रूस के पैमाने पर, यहां तक ​​कि शहर के गर्व शीर्षक से संबंधित तथ्य अस्थिर था। आधिकारिक FIAS निर्देशिका के अनुसार, उदाहरण के लिए, यारोस्लाव क्षेत्र, पॉशेखोंस्की जिला, एस / ओ फेडोर्कोवस्की एक शहर है। लेकिन वास्तव में, और पते पर - ग्रामीण जिला। शारीरिक रूप से, ग्रामीण जिले एक बड़े धब्बा में कई गाँवों के मिलन के समान हैं। न केवल केंद्र को निर्धारित करना मुश्किल है, बल्कि यहां तक ​​कि नक्शे पर निपटान का पता लगाना भी मुश्किल है।

हम पहले से ही इस बारे में सोच रहे हैं कि विधि में क्या जोड़ा जाए: ऑब्जेक्ट के प्रकार को फ़िल्टर करने की अनुमति, किसी दिए गए बिंदु पर दूरी, कुछ और। हम मांग की निगरानी करते हैं और तय करते हैं कि निवेश करना है या नहीं।

अन्यथा, सब कुछ पहले से ही ठेस पर है। प्रति दिन 10,000 अनुरोधों पर - मुफ्त, अधिक - प्रति वर्ष 5 000 day से सदस्यता द्वारा। यदि आपको एक वाणिज्यिक परियोजना के लिए निर्देशांक द्वारा पते की आवश्यकता है, और जियोकोडर बहुत महंगा है, तो दादती एपीआई का प्रयास करें ।

मूल लेख HFLabs ब्लॉग पर प्रकाशित हुआ है ।