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geopy

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ジオピー

geopy は、いくつかの一般的なジオコーディング Web サービス用の Python クライアントです。

geopy を使用すると、Python 開発者はサードパーティのジオコーダーやその他のデータソースを使用して、世界中の住所、都市、国、ランドマークの座標を簡単に見つけることができます。

geopy には、OpenStreetMap Nominatim、Google Geocoding API (V3)、およびその他の多くのジオコーディングサービス用のジオコーダークラスが含まれています。完全なリストは、Geocoders のドキュメントセクションで入手できます。ジオコーダークラスは geopy.geocoders にあります。

geopy は、CPython (バージョン 3.7、3.8、3.9、3.10、3.11、3.12) および PyPy3 に対してテストされています。 geopy 1.x ラインは CPython 2.7、3.4、および PyPy2 もサポートしました。

MIT ライセンスに基づく © geopy contributors 2006-2018 (著者を参照)。

インストール

pip を使用して次のようにインストールします。

 pip インストール geopy

または、PyPI からホイールまたはソースアーカイブをダウンロードします。

ジオコーディング

クエリを住所と座標に地理位置特定するには:

>>> from geopy.geocoders import Nominatim
>>> geolocator = Nominatim( user_agent = " specify_your_app_name_here " )
>>> location = geolocator.geocode( " 175 5th Avenue NYC " )
>>> print (location.address)
Flatiron Building, 175, 5th Avenue, Flatiron, New York, NYC, New York, ...
>>> print ((location.latitude, location.longitude))
(40.7410861, -73.9896297241625)
>>> print (location.raw)
{'place_id': '9167009604', 'type': 'attraction', ...}

一連の座標に対応するアドレスを見つけるには:

>>> from geopy.geocoders import Nominatim
>>> geolocator = Nominatim( user_agent = " specify_your_app_name_here " )
>>> location = geolocator.reverse( " 52.509669, 13.376294 " )
>>> print (location.address)
Potsdamer Platz, Mitte, Berlin, 10117, Deutschland, European Union
>>> print ((location.latitude, location.longitude))
(52.5094982, 13.3765983)
>>> print (location.raw)
{'place_id': '654513', 'osm_type': 'node', ...}

測定距離

Geopy は、測地線距離または大圏距離を使用して 2 点間の測地線距離を計算できます。測地線距離のデフォルトは関数 geopy. distance. distance として利用できます。

(lat, lon)タプルのペアを使用した測地線距離の使用例を次に示します。

>>> from geopy.distance import geodesic
>>> newport_ri = ( 41.49008 , - 71.312796 )
>>> cleveland_oh = ( 41.499498 , - 81.695391 )
>>> print (geodesic(newport_ri, cleveland_oh).miles)
538.390445368

大圏距離を使用し、 (lat, lon)タプルのペアも取得します。

>>> from geopy.distance import great_circle
>>> newport_ri = ( 41.49008 , - 71.312796 )
>>> cleveland_oh = ( 41.499498 , - 81.695391 )
>>> print (great_circle(newport_ri, cleveland_oh).miles)
536.997990696