Reichen Sie Breiten-/Längengrad-Paare ein und erhalten Sie jedes als Zeile zurück - die nächstgelegene lesbare Adresse, zerlegt in Straße, Stadt, County, Bundesstaat und Postleitzahl, dazu ein Plus Code und eine IANA-Zeitzone. Neunzehn Spalten in der aktuellen Form, aus echten Exporten gemessen.
Das ist die eine Sache am Reverse Geocoding, die Leute überrascht - und sie zeigte sich in unseren eigenen Exporten deutlich.
Reverse Geocoding sucht nicht „die Adresse dieses Punktes“. Es findet das nächstgelegene kartierte Objekt und meldet dessen Adresse. Meist ist dieses Objekt ein Gebäude und die Antwort ist die erwartete. Manchmal nicht.
Eine unserer beiden Testkoordinaten - 40.7449819,-74.0271321 in Hoboken - kam als 1, Hudson Street, Uptown, Hoboken, Hudson County, New Jersey, 07030, United States zurück, mit type = bench und class = amenity. Der Punkt lag einer Parkbank am nächsten, die Zeile beschreibt also eine Bank. Die Adresse ist nicht falsch, aber es ist die Adresse einer Bank, und nichts in den Adressspalten allein würde Ihnen das verraten.
Deshalb sind class und type hier wichtiger als beim Vorwärts-Geocoding und die ersten Spalten, die man nach der Adresse liest. Unsere andere Koordinate löste sich zu class place und type house auf - ein echtes Gebäude. Filtern Sie über diese beiden Felder, wenn der Unterschied für Sie zählt, und behandeln Sie das Ergebnis als „was am nächsten ist“ statt „was dort ist“.
Ein Breiten-/Längengrad-Paar ist die gesamte Eingabe. Es gibt keine Filter zu konfigurieren.
class und type.Beide von der Referenz dokumentierten Trennzeichen funktionieren - ein Komma wie in 37.427074,-122.1439166 oder ein Leerzeichen wie in 40.7624284 -73.973794.
Gemessen an 5 echten Exporten mit 8 Zeilen und 2 verschiedenen Koordinaten. Die Namen sind Zeichen für Zeichen aus der Kopfzeile übernommen, in Tabellenreihenfolge. Die Beispielwerte unten sind echte Zellen aus diesen Läufen.
37.427074,-122.1439166. In jeder Zeile jedes Laufs vorhanden.37.427074. Spiegelt Ihre Eingabe wider, statt auf das getroffene Objekt zu springen.-122.1439166.321, South California Avenue, Evergreen Park, Palo Alto, Santa Clara County, California, 94306, United States.house - und in der anderen bench. Lesen Sie das, bevor Sie der Adresse trauen.place bzw. amenity. class und type gehören zusammen.node.1734450110.Palo Alto, Hoboken. Nur in der breiten Form.US. Beachten Sie: Dieser Dienst liefert einen Code, wo Geocoding einen vollen Ländernamen liefert.Santa Clara County, Hudson County.street_view liefert.849VCVG4+RC, 87G7PXVF+X4. Eine kurze Rasterreferenz, die ohne Straßennetz funktioniert.94306, 07030.California, New Jersey.321 South California Avenue, 1 Hudson Street.America/Los_Angeles, America/New_York. Direkt für Ortszeitberechnungen verwendbar.lat.lon.Jede Spalte oben trug in den uns vorliegenden Läufen einen echten Wert. Die Stichprobe ist klein und bewusst nicht als Prozentsatz ausgedrückt - 8 Zeilen über 2 Koordinaten sagen zuverlässig, welche Form ein Export hat, und nichts über das Verhalten im großen Maßstab. Die nützlichste Gewohnheit, die diese Tabelle vermitteln kann: Lesen Sie class und type, bevor Sie die Adresse lesen - sie unterscheiden ein Gebäude von einer Bank.
Jeder davon stammt aus der Lektüre der Exporte und nicht aus der Referenz - deshalb ist er den Platz wert.
Unser Punkt in Hoboken lieferte eine vollständige, wohlgeformte Straßenadresse, deren type bench war. Reverse Geocoding beantwortet „was ist am nächsten“, nicht „was ist an diesem Punkt“ - und Stadtmobiliar ist ebenfalls kartiert. Wenn Sie Punkte Objekten zuordnen, filtern Sie über class und type - sonst erfassen Sie stillschweigend eine Bank als Geschäftsadresse.
lat, lon, latitude und longitude kommen in jeder uns vorliegenden Zeile als JSON-Zahlen an. Bei Geocoding kommen dieselben vier Felder als Zeichenketten. Teilen Sie einen Parser zwischen beiden Diensten, wird Sie dieser Unterschied genau einmal treffen: in der Produktion, bei einer Sortierung.
Die ältere Form liefert acht Spalten - query, lat, lon, address, type, class, osm_type und osm_id. Die aktuelle liefert diese plus elf weitere, genau die elf, die die Referenz auflistet. Entwickeln Sie gegen die acht und behandeln Sie den Rest als vorhanden-falls-vorhanden, statt eine feste Kopfzeile anzunehmen.
Dieser liefert photo und country_code; Geocoding liefert street_view und country. Die Street-View-URLs folgen demselben Muster, und die Länderfelder enthalten Verschiedenes - hier ein zweibuchstabiger Code, dort ein voller Name. Wenn Sie beide in eine Tabelle normalisieren, mappen Sie die Namen ausdrücklich, statt darauf zu vertrauen, dass sie zusammenpassen.
Überall dort, wo Ihre Daten als Koordinaten ankommen und von einem Menschen gelesen - oder mit etwas verknüpft - werden müssen, das eine Adresse hat.
Fahrzeug-Tracker, Liefer-Apps und mobile Formulare erfassen alle Koordinaten. Sie hier durchlaufen zu lassen macht aus einer Spalte von Dezimalzahlen Straße, Stadt und Postleitzahl - sodass ein Tourenbericht ohne offene Karte daneben lesbar wird und Stopps sich nach Gebiet gruppieren lassen.
Fotos, Prüfprotokolle, Sensorwerte und Störungsmeldungen tragen oft nur Breiten- und Längengrad. Ein Durchlauf gibt jedem davon eine Adresse, einen County und eine Zeitzone - meist genau das, was aus einem Rohprotokoll etwas macht, das ein Reporting-Tool gruppieren kann.
Wenn ein Datensatz sowohl eine Adresse als auch eine Koordinate enthält, deckt das Rückwärts-Geocodieren der Koordinate und der Vergleich beider vertauschte Ziffern und falsch getippte Postleitzahlen auf. Lesen Sie dabei class und type, damit eine nahe Bank nicht wie eine Abweichung aussieht.
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Für jedes neue Konto, einmalig. Keine Kreditkarte nötig. Es lohnt sich, einige für Koordinaten auszugeben, deren Antworten Sie bereits kennen - so sehen Sie, wie oft das nächste kartierte Objekt auch das gemeinte ist.
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LIVESCRAPER10 an der Kasse.Der eine verwandelt Adressen in Koordinaten, der andere sagt Ihnen, welche Unternehmen dort sitzen.
Derselbe Dienst in die andere Richtung - Adressen rein, Koordinaten raus, mit der Adresse zerlegt in Land, Bundesstaat, Stadt, Straße und Postleitzahl. Beachten Sie: Dort kommen die Koordinaten als Zeichenketten statt als Zahlen an.
Wenn die Antwort, die Sie eigentlich wollen, das Unternehmen ist statt der Adresse - Kategorien, Bewertungen, Öffnungszeiten und Kontaktdaten dessen, was an einem Ort ist, nicht nur dessen, was ihm am nächsten liegt.
Eine der leichteren Fragen im Katalog - und es lohnt sich zu sagen, warum, statt es einfach zu behaupten.
Eine Koordinate, die ihr am nächsten liegende Adresse und ihre Zeitzone sind Fakten über einen Ort. Nichts in diesen neunzehn Spalten beschreibt eine Person: kein Name, kein Bewohner, kein Kontaktdetail. Die zugrundeliegende Geografie stammt aus OpenStreetMap, einer öffentlichen kollaborativen Karte - deshalb trägt der Export OSMs eigene Objekt-IDs und Tags.
Nachdenken sollten Sie über Ihre Eingabe, und hier mehr als beim Vorwärtsdienst. Eine Liste von Koordinaten aus Telefonen, Fahrzeugen oder Wearables ist eine Aufzeichnung darüber, wo Menschen oder ihre Geräte waren - in den meisten Rechtsordnungen ein personenbezogener Datensatz, lange bevor er uns erreicht - und ihre Auflösung zu Straßenadressen macht sie lesbarer, nicht weniger sensibel. Halten Sie sie an denselben Maßstab wie die Trackingdaten, aus denen sie stammt. Wenn Sie wissen müssen, wer an einer Adresse ist, ist das eine andere und weit stärker eingeschränkte Kategorie: dafür gibt es Whitepages Addresses mit eigenen Nutzungsregeln.
Auf unserer Seite: ausschließlich öffentlich verfügbare Quellen, nichts hinter einem Login, keine Drittanbieter-Tracker auf der Datenebene, und Ihre Exporte löschen sich nach 30 Tagen automatisch.
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query, address, city, country_code, county, photo, plus_code, postal_code, state, street und time_zone - und der Export fügt acht weitere hinzu: lat, lon, type, class, osm_type, osm_id, latitude und longitude. Jede davon trug in den Läufen hinter dieser Seite einen echten Wert.type bench und deren class amenity war. Die Adresse ist echt; sie gehört nur zu Stadtmobiliar statt zu einem Gebäude. Lesen Sie class und type, bevor Sie eine Zeile als Gebäudeadresse behandeln.37.427074,-122.1439166 oder ein Leerzeichen wie in 40.7624284 -73.973794. Das gesendete Paar wird in query zurückgespiegelt, und lat/lon tragen Ihre Eingabe, statt auf das getroffene Objekt zu springen.lat, lon, latitude und longitude kommen alle als JSON-Zahlen an. Das unterscheidet sich von Geocoding, wo dieselben vier Felder als Zeichenketten ankommen. Teilen Sie einen Parser über beide Dienste, behandeln Sie das ausdrücklich.849VCVG4+RC, die eine kleine Fläche ohne Straßennetz identifiziert. Nützlich für Orte ohne herkömmliche Adresse und stabil genug als grober Schlüssel.Fügen Sie Ihre Breiten-/Längengrad-Paare ein und erhalten Sie für jedes die nächstgelegene Adresse, ihre Bestandteile, einen Plus Code und eine Zeitzone. Ihre ersten 500 Zeilen sind gratis - genug, um zu sehen, wie oft das nächste kartierte Objekt auch das gemeinte ist.
Reverse Geocoding macht Koordinatendaten lesbar. GPS-Tracker, mobile Formulare, Fotos und Sensoren erfassen alle nur Breiten- und Längengrad; aus einer Spalte von Dezimalzahlen eine Straße, eine Stadt und eine Postleitzahl zu machen, ist das, was diese Daten gruppierbar, berichtsfähig und für jemanden verständlich macht, der keine Karte daneben offen hat. Dieser Dienst erledigt das im Stapel: Reichen Sie Koordinatenpaare ein - komma- oder leerzeichengetrennt, beides dokumentiert - und jedes kommt als eine einzelne Zeile zurück.
Der aktuelle Export trägt neunzehn Spalten. Elf veröffentlicht die Referenz: die zurückgespiegelte Abfrage, die nächstgelegene Adresse als eine kommagetrennte Zeichenkette, Stadt, zweibuchstabiger Ländercode, County, ein fertiger Google-Street-View-Link, ein Plus Code, Postleitzahl, Bundesstaat, Straße und eine IANA-Zeitzone. Der Export fügt acht weitere hinzu, die die Referenz nicht erwähnt: ein numerisches lat/lon-Paar, das Ihre Eingabe widerspiegelt, die OpenStreetMap-Klasse und den -Typ des getroffenen Objekts, dessen OSM-Objekttyp und -ID sowie ein doppeltes latitude/longitude-Paar. Über fünf echte Exporte mit acht Zeilen hinweg trug jede der neunzehn einen echten Wert.
Das Wichtigste ist, zu verstehen, was „am nächsten“ bedeutet. Reverse Geocoding meldet nicht die Adresse Ihres Punktes; es findet das nächstgelegene kartierte Objekt und meldet dessen Adresse. Meist ist dieses Objekt ein Gebäude. Manchmal nicht: Eine der beiden Koordinaten hinter dieser Seite, in Hoboken, lieferte eine vollständige und wohlgeformte Straßenadresse, deren type bench und deren class amenity war. Der Punkt lag einer Parkbank am nächsten, die Zeile beschreibt also eine Bank. Nichts in den Adressspalten allein würde das verraten - deshalb sind class und type die ersten Felder, die man nach der Adresse liest, und deshalb sollte jeder, der Punkte Objekten zuordnet, darüber filtern. Drei weitere Details sind für alle wichtig, die den Importer schreiben, und alle beobachtet statt angenommen. Koordinaten kommen hier als JSON-Zahlen an, während der Vorwärtsdienst Geocoding dieselben Felder als Zeichenketten liefert - ein Unterschied, der genau einmal auftaucht: in der Produktion, bei einer Sortierung. Es gibt zwei Exportformen, eine ältere mit acht Spalten und die aktuelle mit neunzehn, entwickeln Sie also gegen die acht und behandeln Sie den Rest als optional. Und die Spaltennamen weichen an zwei Stellen vom Vorwärtsdienst ab: Dieser liefert photo und country_code, wo Geocoding street_view und country liefert, wobei Letzteres einen vollen Ländernamen statt eines zweibuchstabigen Codes enthält.
Rechtlich zählt dies zu den leichteren Diensten im Katalog: Eine Koordinate, die ihr nächste Adresse und ihre Zeitzone sind Fakten über einen Ort, und keine der neunzehn Spalten beschreibt eine Person. Die zugrundeliegende Geografie stammt aus OpenStreetMap, einer öffentlichen kollaborativen Karte. Die Eingabe verdient allerdings mehr Nachdenken als die Ausgabe. Eine Liste von Koordinaten aus Telefonen, Fahrzeugen oder Wearables ist eine Aufzeichnung darüber, wo Menschen oder ihre Geräte waren - in den meisten Rechtsordnungen ein personenbezogener Datensatz, bevor er uns erreicht - und ihre Auflösung zu Straßenadressen macht sie lesbarer statt weniger sensibel; sie sollte daher demselben Maßstab genügen wie die Trackingdaten, aus denen sie stammt. Ausschließlich öffentlich verfügbare Quellen, nichts hinter einem Login, keine Drittanbieter-Tracker auf der Datenebene, Exporte löschen sich nach 30 Tagen. Ihre ersten 500 Zeilen sind gratis und brauchen keine Kreditkarte.