Здесь довольно просто, я ищу легкую библиотеку, которая позволит мне найти пару город / штат для данного почтового индекса. Я использую django FWIW. Заранее спасибо.
легкая библиотека Python для запроса названия города / штата по почтовому индексу?
Ответы (4)
Попробуйте pyzipcode. Пример с домашней страницы:
>>> from pyzipcode import ZipCodeDatabase
>>> zcdb = ZipCodeDatabase()
>>> zipcode = zcdb[54115]
>>> zipcode.zip
u'54115'
>>> zipcode.city
u'De Pere'
>>> zipcode.state
u'WI'
>>> zipcode.longitude
-88.078959999999995
>>> zipcode.latitude
44.42042
>>> zipcode.timezone
-6
person
Mark Ransom
schedule
28.06.2012
Не совместим с Python 3. Ошибка:
pysqlite is not supported on Python 3. When using Python 3, use the sqlite3 module from the standard library.
Я советую использовать uszipcode
для Python 3.
- person Blairg23; 28.01.2017
Я обнаружил, что в pyzipcode отсутствует ряд почтовых индексов, и когда вы запрашиваете эти почтовые индексы, он просто вылетает. Таким образом, добавление этой библиотеки не только не помогло мне определить расстояние до местоположения, но и привело к сбою моего приложения.
- person Doubledown; 02.08.2018
@exballer, что жаль, спасибо за предупреждение. Можно ли отловить эти ошибки?
- person Mark Ransom; 02.08.2018
Что бы это ни стоило, похоже, что на данный момент он работает в Python 3, и я не нашел почтовых индексов, которые он не мог найти (включая некоторые довольно неясные места)
- person mdoc-2011; 27.10.2020
Используйте эту библиотеку uszipcode.
Преимущества:
- Данные обновлены, информация очень богата, намного богаче и актуальнее, чем
zipcode
иpyzipcode
и любая другая библиотека почтовых индексов Python. - Запрос очень простой, и вы можете использовать более 20 встроенных шаблонов запросов. И вы можете настроить свой запрос как хотите.
- Поддержка нечеткого совпадения строк для города и штата. Вам не нужно использовать точное имя.
>>> from uszipcode import ZipcodeSearchEngine
>>> search = ZipcodeSearchEngine()
>>> zipcode = search.by_zipcode("10001")
>>> print(zipcode)
{
"City": "New York",
"Density": 34035.48387096774,
"HouseOfUnits": 12476,
"LandArea": 0.62,
"Latitude": 40.75368539999999,
"Longitude": -73.9991637,
"NEBoundLatitude": 40.8282129,
"NEBoundLongitude": -73.9321059,
"Population": 21102,
"SWBoundLatitude": 40.743451,
"SWBoungLongitude": -74.00794499999998,
"State": "NY",
"TotalWages": 1031960117.0,
"WaterArea": 0.0,
"Wealthy": 48903.42702113544,
"Zipcode": "10001",
"ZipcodeType": "Standard"
}
# fuzzy city, state search, case insensitive, spelling mistake tolerant
# all zipcode in new york
>>> result = search.by_city_and_state(city="newyork", state="NY")
>>> search.export_to_csv(result, "result.csv")
Очень легко использовать для создания расширенного поиска
>>> result = search.find(city="new york",
... wealthy=100000, sort_by="Wealthy", ascending=False, returns=10)
person
MacSanhe
schedule
01.07.2016
Это тот, который я начал использовать для Python3. Очень проста в использовании!
- person Blairg23; 28.01.2017
Я автор. Теперь последняя версия - 0.2.x, API, указанный выше, устарел. Прочтите документ uszipcode.readthedocs.io/?badge=latest.
- person MacSanhe; 30.09.2018
Отличный пакет! Есть ли способ вернуть все почтовые индексы?
- person Rafael; 19.03.2020
Я создал почтовые индексы, чтобы убрать зависимость от SQLite, которая была у всех других библиотек почтовых индексов. SQLite недоступен в среде AWS Lambda, поэтому эта библиотека предоставляет легкий и мощный интерфейс запросов к сжатому с помощью gzip файлу JSON, содержащему данные почтового индекса США. Вот несколько примеров:
Соответствие:
>>> # Handles of Zip+4 zip-codes nicely. :)
>>> pprint(zipcodes.matching('77429-1145'))
[{'zip_code': '77429',
'zip_code_type': 'STANDARD',
'city': 'CYPRESS',
'state': 'TX',
'lat': 29.96,
'long': -95.69,
'world_region': 'NA',
'country': 'US',
'active': True}]
Срок действия:
>>> # Whether the zip-code exists within the database.
>>> print(zipcodes.is_valid('06463'))
False
Сходство:
>>> # Search for zipcodes that begin with a pattern.
>>> pprint(zipcodes.similar_to('0643'))
[{'active': True,
'city': 'GUILFORD',
'country': 'US',
'lat': 41.28,
'long': -72.67,
'state': 'CT',
'world_region': 'NA',
'zip_code': '06437',
'zip_code_type': 'STANDARD'},
{'active': True,
'city': 'HADDAM',
'country': 'US',
'lat': 41.45,
'long': -72.5,
'state': 'CT',
'world_region': 'NA',
'zip_code': '06438',
'zip_code_type': 'STANDARD'},
... # remaining results truncated for readability...
]
Расширенная фильтрация:
>>> # Arbitrary nesting of similar_to and filter_by calls, allowing for great precision while filtering.
>>> pprint(zipcodes.similar_to('2', zips=zipcodes.filter_by(zipcodes.list_all(), active=True, city='WINDSOR')))
[{'active': True,
'city': 'WINDSOR',
'country': 'US',
'lat': 33.48,
'long': -81.51,
'state': 'SC',
'world_region': 'NA',
'zip_code': '29856',
'zip_code_type': 'STANDARD'},
{'active': True,
'city': 'WINDSOR',
'country': 'US',
'lat': 36.8,
'long': -76.73,
'state': 'VA',
'world_region': 'NA',
'zip_code': '23487',
'zip_code_type': 'STANDARD'},
{'active': True,
'city': 'WINDSOR',
'country': 'US',
'lat': 36.0,
'long': -76.94,
'state': 'NC',
'world_region': 'NA',
'zip_code': '27983',
'zip_code_type': 'STANDARD'}]
person
Sean Pianka
schedule
17.10.2017
Последняя версия pyzipcode на PYPI уязвима для SQL-инъекций, поэтому, вероятно, лучше использовать эту вилку, которая похоже устранил проблемы.
person
Joel Crocker
schedule
10.03.2014