Envíe una lista de direcciones y reciba cada una como una fila: latitud y longitud, la dirección normalizada a una forma postal completa, y país, estado, ciudad, calle, código postal y zona horaria repartidos en columnas propias. Veinte columnas en la forma actual, todas ellas medidas a partir de exports reales.
Eso es más raro de lo que parece en este catálogo, y es la razón por la que esta página puede hablar de columnas confirmadas y no declaradas.
La referencia publicada documenta el lado de la solicitud -direcciones dentro, en lotes de hasta 1.000 por solicitud- y, cosa poco habitual, también enumera once campos de respuesta: query, latitude, longitude, country, state, city, borough, street, postal_code, time_zone y street_view.
Tenemos cinco exports reales que cubren siete filas y dos consultas distintas. La forma actual devuelve esos once más nueve que la referencia no menciona -address, lat, lon, matched_address, type, class, importance, osm_type y osm_id-, veinte columnas en total. Una ejecución más antigua devolvió solo esas nueve. Las dos fuentes se corroboran donde se solapan, y el export es la más amplia de las dos.
Cada una de las veinte llevó un valor real en al menos una fila, y por eso el diccionario de datos de abajo describe lo que contiene cada una en vez de andarse con reservas. Las dos excepciones son honestas: borough y street volvieron vacías para Central Park, NY, porque un parque no tiene número de calle.
Una dirección es toda la entrada. No hay filtros que configurar.
Funcionan tanto una dirección postal completa como un simple monumento: los propios ejemplos de la referencia son 321 California Ave, Palo Alto, CA 94306 y Central Park, NY, y ambos están en los exports que respaldan esta página.
Medido a partir de 5 exports reales que cubren 7 filas y 2 consultas distintas. Los nombres están copiados carácter a carácter de la fila de cabecera, en el orden de la hoja. Los valores de ejemplo de abajo son celdas reales de esas ejecuciones.
37.4270819. Idéntica a latitude; véase la nota de abajo.-122.1439887. Idéntica a longitude.321, South California Avenue, Evergreen Park, Palo Alto, Santa Clara County, California, 94306, United States.house para la dirección postal, park para Central Park.place y leisure respectivamente. Lea class y type como un par.0.0001 para la casa, 0.612 para Central Park.node para la casa, way para el parque.1734450110. Lo bastante estable para unir por él.lat.lon.United States.California, New York.Palo Alto, New York.Evergreen Park. Vacía para Central Park, que no tiene ese componente.321 South California Avenue. Vacía para Central Park, que no tiene número de calle.94306. Conviene comprobarlo en elementos de gran superficie; véase la nota de abajo.America/Los_Angeles, America/New_York. Directamente utilizable para cálculos de hora local.https://www.google.com/maps?q=&layer=c&cbll=37.4270819,-122.1439887.Todas las columnas de arriba llevaron un valor real en las ejecuciones que tenemos, y por eso esta tabla describe contenidos en vez de andarse con reservas. Dos celdas estuvieron legítimamente en blanco -borough y street en el parque- y eso es una propiedad del lugar, no un fallo de la consulta. La muestra es pequeña y a propósito no se expresa como porcentaje: 7 filas en 2 consultas le dicen con fiabilidad qué forma tiene un export y nada sobre tasas de acierto a volumen. Pase primero un trozo de su propio archivo por el tramo gratuito.
Cada una salió de leer los exports y no la referencia, que es justo por lo que merecen el espacio.
lat y latitude llevan el mismo valor, y lo mismo lon y longitude, en todas las filas que tenemos. Ninguna es más autoritativa que la otra; la forma antigua de 9 columnas simplemente solo tiene el par corto. Fíjese en que ambas son cadenas, no números, así que conviértalas antes de hacer aritmética o acabará ordenando -122 junto a -73 alfabéticamente.
Enviar Central Park, NY devuelve coordenadas y una dirección coincidente, pero borough y street vuelven vacías, porque no hay número de calle que dar. Si su pipeline trata una calle ausente como consulta fallida, descartará filas perfectamente buenas. Ramifique según si hay coordenadas, no según si cada parte de la dirección está rellena.
La fila de Central Park volvió con postal_code 11025. Los códigos postales de Central Park están en el rango 100xx, así que ese valor no describe el parque. Un polígono grande toma sus partes de dirección de un punto representativo, y para elementos que abarcan muchos códigos postales el resultado puede caer fuera. Fíese de las coordenadas; verifique el código postal antes de enrutar correo o unir por él.
class y type son la clave y el valor de la etiqueta principal del elemento encontrado, osm_type y osm_id apuntan al objeto en sí, e importance es el rango de importancia calculado por OSM. Eso es realmente útil: filtrar por class permite quedarse con edificios y descartar parques, e importance separa un monumento de un portal -0.612 frente a 0.0001 en nuestras dos filas.
La geocodificación es fontanería: es lo que tiene que funcionar antes de que empiece el análisis interesante.
Cada fila resuelta lleva latitud y longitud, así que una hoja de clientes se convierte en algo que puede representar, agrupar y rodear con áreas de influencia. Una solicitud admite hasta 1.000 direcciones, lo que convierte un archivo grande en unas pocas llamadas y no en un problema de límite de tasa.
Las columnas ya separadas hacen lo que las coordenadas por sí solas no pueden: state, city y postal_code llegan en campos propios, así que asignar una cuenta a un territorio comercial o a un área de servicio se convierte en un join en lugar de en un ejercicio de análisis de cadenas.
time_zone vuelve como nombre IANA del estilo America/Los_Angeles, que es exactamente lo que quiere una librería de fechas. Eso convierte «qué hora es para este cliente» de una conjetura basada en el país en una respuesta correcta que sobrevive al horario de verano.
Sin suscripción, sin mínimo, sin licencia por usuario. Sus primeras 500 filas corren de nuestra cuenta; después, pago por uso.
Para cada cuenta nueva, una sola vez. Sin tarjeta de crédito. Suficiente para pasar un trozo real de su archivo de direcciones y ver cómo se comporta con las filas sucias: las abreviaturas, los códigos postales que faltan, los monumentos.
Unos 2 $ por cada 1.000 direcciones, una fila por dirección: exacto de presupuestar, porque una dirección que no resuelve a nada devuelve igualmente exactamente una fila.
Precios por volumen, SLA, workers dedicados y onboarding a medida para equipos que geocodifican un archivo grande de forma periódica. Díganos sus cifras y le presupuestamos.
LIVESCRAPER10 al pagar.Uno convierte las coordenadas de vuelta en direcciones; el otro le dice qué negocios están en ellas.
El mismo servicio en sentido contrario: coordenadas dentro, una dirección legible fuera, con un Plus Code y el condado al lado. Útil cuando sus datos llegan como señales GPS en vez de como direcciones tecleadas.
Las coordenadas le dicen dónde; esto le dice qué hay: los negocios de una ubicación con sus categorías, valoraciones, horarios y datos de contacto. El paso natural siguiente cuando una lista ya está en el mapa.
Una de las cuestiones más ligeras del catálogo, y merece la pena decir por qué en vez de limitarse a afirmarlo.
Una dirección, sus coordenadas y su zona horaria son hechos sobre una ubicación. Nada en estas veinte columnas describe a una persona: no hay nombre, ni ocupante, ni dato de contacto. La geografía subyacente procede de OpenStreetMap, un mapa colaborativo público, y por eso el export lleva los identificadores y etiquetas propios de OSM.
Lo que sí merece pensarse es su entrada. Si las direcciones que envía son domicilios de clientes, esa lista ya era dato personal antes de llegarnos y lo sigue siendo después: geocodificarla añade precisión a un registro sobre una persona. Trate el archivo en consecuencia. Si lo que necesita es saber quién vive en una dirección y no dónde está, esa es una categoría distinta y mucho más restringida, cubierta por Whitepages Addresses con sus propias reglas de uso permitido.
Por nuestra parte: solo fuentes disponibles públicamente, nada tras un inicio de sesión, sin rastreadores de terceros en la capa de datos, y sus exports se borran automáticamente a los 30 días.
Las preguntas que más nos hacen. ¿Alguna más? Hable con nosotros: las respuestas las escriben personas, no bots.
query, latitude, longitude, country, state, city, borough, street, postal_code, time_zone y street_view- y el export añade nueve más: address, lat, lon, matched_address, type, class, importance, osm_type y osm_id. Todas y cada una de las veinte llevaron un valor real en las ejecuciones que respaldan esta página.address, lat, lon, matched_address, type, class, importance, osm_type y osm_id; la actual devuelve esas más las once que documenta la referencia. Escriba su importador contra las nueve y trate el resto como presente-si-está, en vez de asumir una cabecera fija.lon y longitude. El par corto aparece en ambas formas de export y el largo solo en la más amplia, así que si quiere un único camino de código, lea lat y lon. Ambas llegan como cadenas, conviértalas antes de hacer aritmética u ordenar.Central Park, NY devuelve coordenadas, una dirección coincidente, una ciudad, un estado y una zona horaria, pero ni número de calle ni distrito: un parque no los tiene. Trate una fila como correcta cuando tiene coordenadas, no cuando todas las partes de la dirección están rellenas.postal_code 11025, que no es un código postal de Central Park: un polígono grande toma sus partes de dirección de un punto representativo, y en un elemento que abarca muchos códigos postales ese punto puede caer fuera. Las coordenadas son la parte fiable; verifique el código postal antes de enrutar correo con él.Pegue sus direcciones y obtenga coordenadas, partes de dirección ya separadas y una zona horaria para cada una. Sus primeras 500 filas son gratis: suficiente para ver cómo se comporta con las filas sucias de sus propios datos.
La geocodificación es el paso que tiene que funcionar antes de que empiece cualquier análisis de ubicación: una columna de direcciones tecleadas por personas se convierte en un par de coordenadas que se puede representar, medir y unir. Este servicio lo hace en bloque. Envíe una lista de direcciones -una dirección postal completa como 321 California Ave, Palo Alto, CA 94306, o un simple monumento como Central Park, NY, ambos ejemplos propios de la referencia publicada- y cada una vuelve como una sola fila, de modo que el archivo de entrada y el de salida encajan exactamente.
El export actual lleva veinte columnas, y esta página es inusual en el catálogo por poder describirlas todas desde la medición y no desde una cabecera a secas. Once las publica la referencia: la consulta enviada devuelta, latitud y longitud, país, estado, ciudad, distrito, calle, código postal, una zona horaria IANA y un enlace a Google Street View ya construido a partir de las coordenadas. El export añade nueve más que la referencia no menciona: la dirección tal como se envió, un par corto lat/lon, una dirección completamente normalizada separada por comas y cinco campos tomados directamente de OpenStreetMap: la clase y el tipo de la etiqueta principal del elemento, el tipo y el id del objeto en OSM, y el rango de importancia calculado por OpenStreetMap. A lo largo de cinco exports reales que cubren siete filas, cada una de las veinte llevó un valor real al menos una vez.
Cuatro detalles importan a quien escriba el importador, todos observados y no supuestos. Las coordenadas llegan por duplicado -lat y latitude son el mismo valor, igual que lon y longitude- y ambas son cadenas en lugar de números, así que hay que convertirlas antes de hacer aritmética u ordenar. Un monumento no es una dirección: la fila de Central Park devolvió coordenadas, una ciudad y una zona horaria pero ni calle ni distrito, porque un parque no tiene ninguno de los dos, de modo que un pipeline debería tratar la presencia de coordenadas como éxito en lugar de exigir todas las partes. Los códigos postales merecen una comprobación en elementos grandes: esa misma fila del parque devolvió un código fuera del rango 100xx que realmente cubre Central Park, que es lo que ocurre cuando un polígono que abarca muchos códigos informa del que hay en un punto representativo. Y los campos de OpenStreetMap son útiles de verdad y no decoración: filtrar por class separa edificios de parques, e importance separa un monumento de un portal, 0,612 frente a 0,0001 en nuestras dos filas.
En lo legal, este es de los servicios más ligeros del catálogo. Una dirección, sus coordenadas y su zona horaria son hechos sobre un lugar; ninguna de las veinte columnas describe a una persona, y la geografía subyacente procede de OpenStreetMap, un mapa colaborativo público. Lo único que merece pensarse es la entrada: si las direcciones que envía son domicilios de clientes, esa lista ya era dato personal antes de llegarnos y lo sigue siendo después, así que debe tratarse en consecuencia. Solo fuentes disponibles públicamente, nada tras un inicio de sesión, sin rastreadores de terceros en la capa de datos, y exports que se borran a los 30 días. Sus primeras 500 filas son gratis y no piden tarjeta.