Envie pares de latitude/longitude e receba cada um como uma linha - o endereço legível mais próximo, dividido em rua, cidade, condado, estado e código postal, com um Plus Code e um fuso horário IANA ao lado. Dezanove colunas na forma atual, medidas a partir de exports reais.
É a única coisa na geocodificação inversa que surpreende as pessoas, e apareceu com clareza nos nossos próprios exports.
A geocodificação inversa não procura «o endereço deste ponto». Encontra o objeto cartografado mais próximo e reporta o endereço desse objeto. Normalmente o objeto mais próximo é um edifício e a resposta é a esperada. Às vezes não é.
Uma das nossas duas coordenadas de teste - 40.7449819,-74.0271321, em Hoboken - voltou como 1, Hudson Street, Uptown, Hoboken, Hudson County, New Jersey, 07030, United States, com type igual a bench e class a amenity. O ponto estava mais próximo de um banco de jardim, portanto a linha descreve um banco. O endereço não está errado, mas é o endereço de um banco, e nada nas colunas de endereço por si só lho diria.
É por isso que class e type importam mais aqui do que no sentido direto, e por isso são as primeiras colunas a ler depois do endereço. A nossa outra coordenada resolveu para class place e type house - um edifício a sério. Filtre por esses dois campos quando a distinção lhe importar, e trate o resultado como «o que está mais próximo» em vez de «o que ali está».
Um par latitude/longitude é toda a entrada. Não há filtros para configurar.
class e type.Funcionam ambos os separadores que a referência documenta - uma vírgula como em 37.427074,-122.1439166, ou um espaço como em 40.7624284 -73.973794.
Medido a partir de 5 exports reais que cobrem 8 linhas e 2 coordenadas distintas. Os nomes estão copiados carácter a carácter da linha de cabeçalho, pela ordem da folha. Os valores de exemplo abaixo são células reais dessas execuções.
37.427074,-122.1439166. Presente em todas as linhas de todas as execuções.37.427074. Devolve a sua entrada em vez de saltar para o objeto encontrado.-122.1439166.321, South California Avenue, Evergreen Park, Palo Alto, Santa Clara County, California, 94306, United States.house numa das nossas linhas - e bench na outra. Leia isto antes de confiar no endereço.place e amenity respetivamente. class e type formam um par.node nas nossas duas linhas.1734450110.Palo Alto, Hoboken. Apenas na forma larga.US. Note que este serviço devolve um código onde a Geocodificação devolve o nome completo do país.Santa Clara County, Hudson County.street_view.849VCVG4+RC, 87G7PXVF+X4. Uma referência de grelha curta que funciona sem rede viária.94306, 07030.California, New Jersey.321 South California Avenue, 1 Hudson Street.America/Los_Angeles, America/New_York. Diretamente utilizável para cálculos de hora local.lat.lon.Todas as colunas acima levaram um valor real nas execuções que temos. A amostra é pequena e deliberadamente não é expressa como percentagem - 8 linhas em 2 coordenadas dizem-lhe com fiabilidade que forma tem um export e nada sobre o comportamento em volume. O hábito mais útil que esta tabela lhe pode dar: leia class e type antes de ler o endereço, porque são eles que distinguem um edifício de um banco de jardim.
Cada uma saiu da leitura dos exports e não da referência, e é por isso que valem o espaço.
O nosso ponto em Hoboken devolveu um endereço completo e bem formado cujo type era bench. A geocodificação inversa responde a «o que está mais próximo», não a «o que está neste ponto», e o mobiliário urbano também está cartografado. Se está a associar pontos a instalações, filtre por class e type - caso contrário registará silenciosamente um banco como endereço de um negócio.
lat, lon, latitude e longitude chegam todos como números JSON em todas as linhas que temos. Na Geocodificação esses mesmos quatro campos chegam como texto. Se partilhar um parser entre os dois serviços, essa diferença morde-o exatamente uma vez, em produção, numa ordenação.
A forma antiga devolve oito colunas - query, lat, lon, address, type, class, osm_type e osm_id. A atual devolve essas mais onze, as mesmas onze que a referência enumera. Programe contra as oito e trate o resto como presente-se-existir, em vez de assumir um cabeçalho fixo.
Este devolve photo e country_code; a Geocodificação devolve street_view e country. Os URLs do Street View seguem o mesmo padrão e os campos de país contêm coisas diferentes - aqui um código de duas letras, ali um nome completo. Se normalizar ambos numa só tabela, mapeie os nomes explicitamente em vez de confiar que encaixam.
Sempre que os seus dados chegam como coordenadas e têm de ser lidos por uma pessoa - ou juntos a algo que tenha endereço.
Localizadores de veículos, apps de entrega e formulários móveis registam todos coordenadas. Passá-las por aqui transforma uma coluna de decimais em rua, cidade e código postal, para que um relatório de rota se leia sem um mapa aberto ao lado - e para que as paragens se agrupem por zona.
Fotos, registos de inspeção, leituras de sensores e relatórios de incidentes trazem muitas vezes apenas latitude e longitude. Uma passagem dá a cada um deles um endereço, um condado e um fuso horário, que é normalmente o que transforma um registo em bruto em algo que uma ferramenta de relatórios consegue agrupar.
Quando um registo tem endereço e coordenada, geocodificar inversamente a coordenada e comparar os dois apanha dígitos trocados e códigos postais mal escritos. Leia class e type ao fazê-lo, para que um banco próximo não pareça uma divergência.
Sem subscrição, sem mínimo, sem licença por utilizador. As suas primeiras 500 linhas são por nossa conta - depois, paga conforme usa.
Para cada conta nova, uma única vez. Sem cartão de crédito. Vale a pena gastar algumas em coordenadas cujas respostas já conhece, para ver com que frequência o objeto cartografado mais próximo é o que pretendia.
Cerca de 2 $ por 1.000 coordenadas, uma linha por coordenada - exato de orçamentar, porque uma coordenada que não resolve nada devolve na mesma exatamente uma linha.
Preços por volume, SLAs, workers dedicados e onboarding à medida para equipas que geocodificam inversamente um fluxo em direto com regularidade. Diga-nos os seus números e fazemos orçamento.
LIVESCRAPER10 ao finalizar a compra.Um transforma endereços em coordenadas; o outro diz-lhe que negócios estão neles.
O mesmo serviço no sentido contrário - endereços para dentro, coordenadas para fora, com o endereço dividido em país, estado, cidade, rua e código postal. Note que lá as coordenadas chegam como texto em vez de números.
Quando a resposta que realmente quer é o negócio e não o endereço - categorias, avaliações, horários e contactos do que está num local, e não apenas do que lhe está mais próximo.
Uma das questões mais leves do catálogo, e vale a pena dizer porquê em vez de simplesmente afirmá-lo.
Uma coordenada, o endereço mais próximo dela e o seu fuso horário são factos sobre um local. Nada nestas dezanove colunas descreve uma pessoa: não há nome, nem morador, nem contacto. A geografia subjacente vem do OpenStreetMap, um mapa colaborativo público, e é por isso que o export traz os identificadores e etiquetas do próprio OSM.
O que merece reflexão é a sua entrada, e aqui mais do que no serviço direto. Uma lista de coordenadas vinda de telemóveis, veículos ou wearables é um registo de onde pessoas ou os seus bens estiveram - isso é dado pessoal na maioria das jurisdições muito antes de nos chegar - e resolvê-la para endereços torna-a mais legível, não menos sensível. Aplique-lhe o mesmo critério que aplicaria aos dados de localização de onde veio. Se precisa de saber quem está num endereço, isso é uma categoria diferente e muito mais restrita, coberta pelo Whitepages Addresses com as suas próprias regras de uso permitido.
Do nosso lado: apenas fontes publicamente disponíveis, nada por trás de um início de sessão, sem rastreadores de terceiros na camada de dados, e os seus exports apagam-se automaticamente ao fim de 30 dias.
As perguntas que mais ouvimos. Mais alguma coisa? Fale connosco - as respostas são escritas por pessoas, não por bots.
query, address, city, country_code, county, photo, plus_code, postal_code, state, street e time_zone - e o export acrescenta mais oito: lat, lon, type, class, osm_type, osm_id, latitude e longitude. Todas levaram um valor real nas execuções por trás desta página.type era bench e cujo class era amenity. O endereço é real; simplesmente pertence a mobiliário urbano e não a um edifício. Leia class e type antes de tratar uma linha como endereço de instalações.37.427074,-122.1439166, ou um espaço, como em 40.7624284 -73.973794. O par que envia é devolvido em query, e lat/lon levam a sua entrada em vez de saltarem para o objeto encontrado.lat, lon, latitude e longitude chegam todos como números JSON. Isso difere da Geocodificação, onde esses mesmos quatro campos chegam como texto. Se partilhar um parser entre os dois serviços, trate isso explicitamente.849VCVG4+RC que identifica uma pequena área sem precisar de rede viária. É útil para locais sem endereço convencional e suficientemente estável para servir de chave aproximada.Cole os seus pares de latitude/longitude e obtenha, para cada um, o endereço mais próximo, as suas partes, um Plus Code e um fuso horário. As suas primeiras 500 linhas são grátis - o suficiente para ver com que frequência o objeto cartografado mais próximo é o que pretendia.
A geocodificação inversa é o passo que torna legíveis os dados de coordenadas. Localizadores GPS, formulários móveis, fotos e sensores registam todos apenas latitude e longitude; transformar uma coluna de decimais numa rua, numa cidade e num código postal é o que permite agrupar esses dados, reportá-los e fazê-los compreender por alguém sem um mapa aberto ao lado. Este serviço fá-lo em lote: envie pares de coordenadas - separados por vírgula ou por espaço, ambos documentados - e cada um volta como uma única linha.
O export atual traz dezanove colunas. Onze são publicadas pela referência: a consulta submetida devolvida, o endereço mais próximo como uma única cadeia separada por vírgulas, cidade, código de país de duas letras, condado, um link do Google Street View pronto, um Plus Code, código postal, estado, rua e um fuso horário IANA. O export acrescenta mais oito que a referência não menciona: um par numérico lat/lon que devolve a sua entrada, a classe e o tipo do OpenStreetMap do objeto encontrado, o seu tipo e id de objeto OSM, e um par duplicado latitude/longitude. Ao longo de cinco exports reais que cobrem oito linhas, cada uma das dezanove levou um valor real.
O mais importante a compreender é o que significa «mais próximo». A geocodificação inversa não reporta o endereço do seu ponto; encontra o objeto cartografado mais próximo e reporta o endereço desse objeto. Normalmente esse objeto é um edifício. Às vezes não: uma das duas coordenadas por trás desta página, em Hoboken, devolveu um endereço completo e bem formado cujo type era bench e cujo class era amenity. O ponto estava mais próximo de um banco de jardim, portanto a linha descreve um banco. Nada nas colunas de endereço por si só o revelaria, e é por isso que class e type são os primeiros campos a ler depois do endereço, e por isso que quem associa pontos a instalações deve filtrar por eles. Outros três pormenores importam a quem escrever o importador, todos observados e não assumidos. Aqui as coordenadas chegam como números JSON, ao passo que o serviço direto de Geocodificação devolve esses mesmos campos como texto - uma diferença que surgirá exatamente uma vez, em produção, numa ordenação. Há duas formas de export, uma antiga de oito colunas e a atual de dezanove, portanto programe contra as oito e trate o resto como opcional. E os nomes das colunas diferem do serviço direto em dois pontos: este devolve photo e country_code onde a Geocodificação devolve street_view e country, contendo este último o nome completo do país em vez de um código de duas letras.
No plano legal, este é dos serviços mais leves do catálogo: uma coordenada, o seu endereço mais próximo e o seu fuso horário são factos sobre um lugar, e nenhuma das dezanove colunas descreve uma pessoa. A geografia subjacente vem do OpenStreetMap, um mapa colaborativo público. A entrada, porém, merece mais reflexão do que a saída. Uma lista de coordenadas recolhida de telemóveis, veículos ou wearables é um registo de onde pessoas ou os seus bens estiveram - dado pessoal na maioria das jurisdições antes de nos chegar - e resolvê-la para endereços torna-a mais legível em vez de menos sensível, pelo que deve obedecer ao mesmo critério dos dados de localização de onde veio. Apenas fontes publicamente disponíveis, nada por trás de um início de sessão, sem rastreadores de terceiros na camada de dados, e exports que se apagam ao fim de 30 dias. As suas primeiras 500 linhas são grátis e não pedem cartão.