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Geocoding

Mac Linux Windows

PypiVersion JarVersion Python wheels

  • 该模块用于将不规范(或者连续)的文本地址进行尽可能的标准化, 以及对两个地址进行相似度的计算
  • 该模块为 bitlap/geocoding 项目的Python封装，原项目为Kotlin开发
  • 为方便使用Python方法调用，这里使用Python的jpype模块将 bitlap/geocoding 进行封装,因此该模块需要Java环境的支持(需要添加JAVA_HOME等环境变量)
  • GeocodingCHN重新加载功能在Windows平台上可能会遇到错误，参考Jpype Changelog 1.2.0 - 2020-11-29 更新信息。
  • 安装命令 pip install GeocodingCHN

更新信息：

1.4.5

  1. 修复MatchedResult无法解析空结果的问题

1.4.4

  1. 修复无法创建Address实例的问题

1.4.3

  1. 添加save方法用于生成自定义的dat字典文件
  2. 添加match方法用于深度优先匹配符合输入的地址信息
  3. 添加analyze方法用于地址切分

1.4.2

修复 无法添加自定义地址问题，并更新jar包至1.3.1

1.4.1

随原项目更新jar包,并适配新增功能。 新增功能：

  • GeocodingCHN.Geocoding新增参数设定（为适配org.bitlap.geocoding.GeocodingX类）
    • 新增data_class_path参数，支持自定义地址文件路径，要求该路径为文件绝对路径，默认使用内置地址core/region.dat
    • 新增strict参数，默认 False。当发现没有省和市，且匹配的父项数量等于1时，能成功匹配。
      • True: 严格模式，当发现没有省和市，且匹配的父项数量大于1时，返回 None
      • False: 非严格模式，当发现没有省和市，且匹配的父项数量大于1时，匹配随机一项省和市
    • 新增jvm_path，允许设置JVM路径，但要求该路径为文件绝对路径
  • addRegionEntry 方法新增 replace 参数，表示是否替换旧地址，默认为True

其他更新：

  • 区分 similarityWithResult 与 similarity 方法，similarityWithResult 返回MatchedResult类型结果，similarity 返回float类型结果
  • 封装分词方法 segment

GeocodingCHN.Geocoding

from GeocodingCHN import Geocoding
geocoding = Geocoding(data_class_path="core/region.dat",
                      strict= False, 
                      jvm_path= None)
  • data_class_path : 自定义地址文件路径
  • strict : 模式设置
  • jvm_path : JVM路径

GeocodingCHN.Geocoding.normalizing

提供地址标准化

normalizing(address) -> Address

  • address: 文本地址
from GeocodingCHN import Geocoding
geocoding = Geocoding()
text =  '山东青岛李沧区延川路116号绿城城园东区7号楼2单元802户'
address_nor = geocoding.normalizing(text)
print(address_nor)
Address(
	provinceId=370000000000, province=山东省, 
	cityId=370200000000, city=青岛市, 
	districtId=370213000000, district=李沧区, 
	streetId=0, street=, 
	townId=0, town=, 
	villageId=0, village=, 
	road=延川路, 
	roadNum=116号, 
	buildingNum=7号楼2单元802户, 
	text=绿城城园东区
)

GeocodingCHN.Geocoding.similarityWithResult

地址相似度计算，返回详细结果

similarityWithResult(Address1:Address, Address2:Address) -> MatchedResult

  • Address1: 地址1, 由 normalizing 方法返回的 Address 类
  • Address2: 地址2, 由 normalizing 方法返回的 Address 类
from GeocodingCHN import Geocoding
geocoding = Geocoding()
text1 = '山东青岛李沧区延川路116号绿城城园东区7号楼2单元802户'
text2 = '山东青岛李沧区延川路绿城城园东区7-2-802'
Address_1 = geocoding.normalizing(text1)
Address_2 = geocoding.normalizing(text2)
print(geocoding.similarityWithResult(Address_1, Address_2))
MatchedResult(
	doc1=Document(terms=[Term(延川路), Term(116号), Term(7), Term(2), Term(802), Term(绿城), Term(城), Term(园), Term(东区)], town=None, village=None, road=Term(延川路), roadNum=Term(116号), roadNumValue=116), 
	doc2=Document(terms=[Term(延川路), Term(7), Term(2), Term(802), Term(绿城), Term(城), Term(园), Term(东区)], town=None, village=None, road=Term(延川路), roadNum=None, roadNumValue=0), 
	terms=['MatchedTerm(Term(延川路), coord=-1.0, density=-1.0, boost=2.0, tfidf=8.0)', 'MatchedTerm(Term(7), coord=-1.0, density=-1.0, boost=1.0, tfidf=2.0)', 'MatchedTerm(Term(2), coord=-1.0, density=-1.0, boost=1.0, tfidf=2.0)', 'MatchedTerm(Term(802), coord=-1.0, density=-1.0, boost=1.0, tfidf=2.0)', 'MatchedTerm(Term(绿城), coord=1.0, density=1.0, boost=1.0, tfidf=4.0)', 'MatchedTerm(Term(城), coord=1.0, density=1.0, boost=1.0, tfidf=4.0)', 'MatchedTerm(Term(园), coord=1.0, density=1.0, boost=1.0, tfidf=4.0)', 'MatchedTerm(Term(东区), coord=1.0, density=1.0, boost=1.0, tfidf=4.0)'], 
	similarity=0.9473309334313418
)

GeocodingCHN.Geocoding.similarity

地址相似度计算

similarityWithResult(Address1:[Address, str], Address2:[Address, str])

  • Address1: 地址1, Address类 或 文本
  • Address2: 地址2, Address类 或 文本
from GeocodingCHN import Geocoding
geocoding = Geocoding()
text1 = '山东青岛李沧区延川路116号绿城城园东区7号楼2单元802户'
text2 = '山东青岛李沧区延川路绿城城园东区7-2-802'
Address_1 = geocoding.normalizing(text1)
Address_2 = geocoding.normalizing(text2)
print(geocoding.similarity(Address_1, Address_2))
0.9473309334313418

GeocodingCHN.Geocoding.addRegionEntry

添加自定义地址

addRegionEntry(Id, parentId, name, RegionType, alias='', replace=True) -> bool

  • Id: 地址的ID
  • parentId: 地址的父ID, 必须存在
  • name: 地址的名称
  • RegionType: RegionType,地址类型
  • alias: 地址的别名, default=''
  • replace: 是否替换旧地址, default=True
from GeocodingCHN import Geocoding
geocoding = Geocoding()
geocoding.addRegionEntry(1, 321200000000, "A街道", geocoding.RegionType.Street)
address_nor = geocoding.normalizing("江苏泰州A街道")
print(address_nor)
Address(
	provinceId=320000000000, province=江苏省, 
	cityId=321200000000, city=泰州市, 
	districtId=321200000000, district=泰州市, 
	streetId=1, street=A街道, 
	townId=0, town=, 
	villageId=0, village=, 
	road=, 
	roadNum=, 
	buildingNum=, 
	text=
)

GeocodingCHN.Geocoding.segment

分词

segment(text: str, seg_type: str = 'ik') -> list

  • text: 输入
  • seg_type: 支持 ['ik', 'simple', 'smart', 'word']，default = 'ik'
from GeocodingCHN import Geocoding
geocoding = Geocoding()
text = '山东青岛李沧区延川路绿城城园东区7-2-802'
print(geocoding.segment(text))
['山东', '青岛', '李沧区', '延川路', '绿城', '城', '园', '东区', '7-2-802']

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