Envie endereços dos EUA e receba cada um como uma linha - resolvido para um endereço normalizado e coordenadas, com as colunas de residentes e imóvel da Whitepages ao lado. Esta é uma fonte de pesquisa de pessoas, por isso as regras que a regem estão nesta página em vez de enterradas numa política - tal como o que os nossos próprios testes realmente devolveram.
Esta secção vem antes de tudo o resto de propósito. Um serviço que determina quem vive num endereço traz obrigações que o restante scraping não tem, e estas restrições não são regras da casa que tenhamos inventado: são lei onde a maioria dos nossos clientes opera.
Não use isto para decidir sobre emprego, crédito, seguros, habitação ou uma candidatura de arrendamento. Nos EUA essas são finalidades reguladas que exigem uma agência de informação de crédito sujeita à FCRA, e este serviço não é uma. Nenhuma configuração o transforma nisso.
Não o use para rastrear, abordar, vigiar ou contactar alguém que não pediu para ouvir de si. Transformar um endereço num nome é exatamente o passo que torna esta categoria sensível, e as contas que o fazem são encerradas.
Resolver uma coluna de endereços desorganizada para um endereço normalizado com coordenadas é uma tarefa vulgar de qualidade de dados, e nas nossas próprias execuções foi a parte que funcionou. Se é só disso que precisa, este serviço fá-lo a 1.000 endereços por requisição.
Quando o endereço de uma conta que já gere não bate certo com o que consta publicamente, verificá-lo é um uso defensivo e não investigativo. Isso é diferente de construir um diretório de agregados familiares, e apenas o primeiro está no âmbito.
Isto é o mais importante desta página, e enterrá-lo sob uma grelha de funcionalidades seria desonesto. Aqui está exatamente o que as nossas execuções devolveram.
Temos quatro exports reais deste serviço. Cada um é uma única linha para um único endereço - aquele que a referência publicada usa como o seu próprio exemplo, 321 California Ave, Palo Alto, CA 94306. Nos quatro, as colunas que levaram valor foram as da resolução do endereço: address, lat, lon e matched_address, mais query e full_address na forma larga. residents, residents_count, building_type e todas as vinte e três colunas property_* estiveram vazias em todas as execuções.
O export explicou porquê, na sua própria coluna status. Três execuções devolveram «residents unavailable on free pool - needs residential proxy»; a quarta devolveu «no public residents». São dois resultados diferentes - um sobre o encaminhamento da requisição, outro sobre o próprio endereço - e nenhum é um erro da sua entrada. Leia status em cada linha antes de ler qualquer outra coisa.
Por isso o dicionário de dados abaixo lista trinta e três nomes de coluna retirados carácter a carácter do cabeçalho do export, e assinala quais seis vimos efetivamente preencher-se. As outras vinte e sete estão declaradas, não confirmadas. Não vamos citar uma taxa de acerto para elas, porque um endereço não é uma amostra. Corra um lote seu no nível gratuito e olhe para o ficheiro antes de planear o que quer que seja à volta dessas colunas.
Um endereço é toda a entrada. Não há filtros para configurar.
status.Escreva os endereços como os escreveria numa caixa de pesquisa - 321 California Ave, Palo Alto, CA 94306. A referência aceita arrays de até 1.000 por requisição.
Cada nome abaixo está copiado carácter a carácter da linha de cabeçalho dos nossos exports, na ordem em que a folha de cálculo os emite. A marcação de cada um diz se o vimos levar um valor.
status.no public residents e residents unavailable on free pool - needs residential proxy.matched_address. Confirmada na forma larga - ambas levaram valores idênticos em cada execução larga.@context do registo do imóvel - o vocabulário em que as colunas property_* são expressas. Apenas declarada.@type do registo do imóvel. Apenas declarada.lat de topo. Apenas declarada.lon de topo. Apenas declarada.FTK para pé quadrado ou MTK para metro quadrado. Leia-o antes de comparar duas linhas. Apenas declarada.«Declarada» significa que o cabeçalho do export nomeia a coluna; não significa que a coluna se preencha. Seis destas trinta e três levaram valor nas execuções que temos - address, lat, lon, matched_address, status e, na forma larga, query e full_address. As restantes estiveram vazias sempre, num endereço e quatro execuções. É demasiado pouco para exprimir como taxa de preenchimento, e por isso esta tabela não o faz: relata o que medimos e para aí. Gaste algumas linhas gratuitas em endereços cujas respostas já conhece antes de construir contra qualquer coluna marcada como declarada.
Cada uma delas saiu da leitura dos exports e não da referência, e é por isso que valem o espaço.
Três das nossas quatro execuções devolveram trinta e três colunas. A quarta, e a mais antiga, devolveu seis: address, lat, lon, matched_address, residents e status. Escreva o importador contra essas seis e trate as outras vinte e sete como presentes-se-existirem. Um leitor que assuma um cabeçalho fixo parte na primeira vez que encontrar a forma estreita.
Os mesmos trinta e três campos, duas ordens diferentes. A folha abre com address, lat, lon, matched_address, residents, status e põe query em sétimo; o JSON põe essas mesmas seis no fim, depois de cada campo property_*. Leia as colunas pelo nome. Tudo o que indexe por posição lerá silenciosamente o campo errado.
Uma consulta que não encontra residentes devolve na mesma uma linha, com o endereço resolvido e as colunas de pessoas em branco. É em status que está o motivo, e os dois valores que vimos significam coisas diferentes: no public residents é sobre o endereço, ao passo que residents unavailable on free pool - needs residential proxy é sobre o encaminhamento da requisição. Ramifique por essa coluna e não por residents estar vazia.
Os seus nomes são as propriedades Accommodation e Place do Schema.org achatadas com underscores - containedInPlace, floorSize com o seu value e unitCode, yearBuilt, geo com latitude e longitude. Útil ao mapeá-las: property_floor_size_unit_code traz um código de unidade UN/CEFACT, pelo que as áreas não vêm necessariamente na mesma unidade de linha para linha.
Os usos abaixo são aqueles a que este serviço se destina. Aqueles a que não se destina estão no topo da página, e não são negociáveis.
Endereços escritos por pessoas chegam abreviados, com erros e em ordem inconsistente. Submetê-los aqui devolve matched_address - uma forma postal completa com rua, bairro, cidade, condado, estado, código postal e país - mais lat e lon. Nas nossas próprias execuções foi a parte que funcionou em todas as linhas.
Cada linha resolvida traz latitude e longitude como cadeias de texto, o suficiente para mapear uma lista de clientes, agrupar uma área de serviço ou associar registos a um território. Uma requisição leva até 1.000 endereços, portanto um ficheiro grande são umas quantas chamadas e não um problema de limite de taxa.
Quando o endereço de uma conta existente não bate certo com o que consta publicamente, resolvê-lo diz-lhe se a discrepância é uma gralha ou outra coisa. É uma verificação defensiva dos seus próprios dados - não uma forma de descobrir quem vive algures, o que é coberto pelos usos permitidos acima.
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. Dado o que as colunas de residentes fizeram nas nossas execuções, gastar algumas em endereços cujas respostas já conhece é a coisa mais útil a fazer primeiro.
Cerca de 2 $ por 1.000 endereços, uma linha por endereço - exato de orçamentar, porque um endereço que não resolve nada devolve na mesma exatamente uma linha.
Preços por volume, SLAs, workers dedicados e onboarding à medida para equipas que reverificam um ficheiro grande de endereços com regularidade. Diga-nos os seus números e fazemos orçamento.
LIVESCRAPER10 ao finalizar a compra.Ambos pertencem à mesma categoria restrita desta página, e aplicam-se-lhes os mesmos usos permitidos.
A mesma pergunta colocada a uma segunda fonte. Seis colunas em vez de trinta e três, e o seu próprio relato honesto do que voltou - vale a pena ler ao lado desta página.
A metade telefónica desta mesma família de registos públicos, com a sua própria taxa de acerto medida e as mesmas restrições. Use-o quando o identificador que tem é um número em vez de um endereço.
A maioria das páginas deste catálogo descreve factos sobre empresas ou software. Esta não, e a diferença merece ser dita com clareza em vez de disfarçada.
A Whitepages é um diretório dos EUA que publica informação de contacto e de imóveis extraída de registos públicos. As fichas que este serviço lê são as que o site mostra publicamente - mas o sujeito dessas fichas é uma pessoa, e isso muda as suas obrigações, não as nossas. Ao abrigo do RGPD, o nome e a morada de um agregado familiar são dados pessoais por muito fácil que tenha sido encontrá-los; e nos EUA, usá-los para decisões de emprego, crédito, seguros ou habitação é uma finalidade regulada para a qual este serviço não está licenciado.
Os usos permitidos no topo desta página são a versão curta. A versão longa é que precisa de um fundamento legal para guardar estas linhas, de um prazo de conservação que consiga defender e de uma resposta pronta caso a pessoa lhe pergunte o que tem sobre ela. Se faltar algum destes, o passo certo é não executar o trabalho.
Do nosso lado: apenas fontes publicamente disponíveis, sem rastreadores de terceiros na camada de dados, e os seus exports apagam-se automaticamente ao fim de 30 dias. Não guardamos cópia dos seus resultados nem construímos uma base de dados a partir deles.
As perguntas que mais ouvimos. Mais alguma coisa? Fale connosco - as respostas são escritas por pessoas, não por bots.
residents e residents_count vieram vazias todas as vezes - com status a indicar no public residents uma vez e residents unavailable on free pool - needs residential proxy nas outras três. Publicamos os nomes das colunas porque o cabeçalho do export os declara; não vamos afirmar um resultado que não vimos. Gaste algumas linhas gratuitas em endereços que já conhece antes de planear à volta dessas colunas.address tal como a submeteu, lat e lon, matched_address normalizada para uma forma postal completa, status e - na forma larga - query e full_address. A resolução do endereço funcionou em todas as linhas. As colunas de residentes e imóvel não se preencheram.address, lat, lon, matched_address, residents e status; a atual devolve essas mais vinte e sete. Escreva o seu importador contra as seis e trate o resto como presente-se-existir, em vez de assumir um cabeçalho fixo.query em sétimo, ao passo que o JSON põe essas mesmas seis no fim, depois de cada campo property_*. Tudo o que indexe por posição lerá o campo errado num dos dois formatos.Cole os seus endereços e receba cada um normalizado, geocodificado e com o seu próprio estado. As suas primeiras 500 linhas são grátis - o suficiente para ver por si quais as colunas que se preenchem para os endereços que lhe interessam.
A Whitepages é um diretório dos EUA de longa data que publica informação de contacto e de imóveis compilada a partir de registos públicos, e as suas páginas de endereços são a parte que este serviço lê. A referência publicada descreve o endpoint como devolvendo informação sobre endereços e os seus residentes, aceita endereços como entrada - o seu próprio exemplo é 321 California Ave, Palo Alto, CA 94306 - e aceita arrays de até 1.000 endereços numa única requisição. Cada endereço volta como uma linha, pelo que o ficheiro de entrada e o de saída correspondem exatamente, incluindo para endereços que não resolvem nada.
O que essa linha contém é onde esta página difere da maioria das páginas de produto, porque relatamos medições e não intenções. Ao longo de quatro exports reais o cabeçalho declarou trinta e três colunas, e seis delas levaram valor: o endereço exatamente como submetido, latitude e longitude, um endereço normalizado que vai da rua ao bairro, cidade, condado e estado até ao código postal e país, uma coluna de estado e, na forma larga, a consulta devolvida e um endereço completo duplicado. As colunas que descrevem pessoas e imóvel - residents, residents_count, building_type e os vinte e três campos property que cobrem endereço, lugar envolvente, coordenadas, área, ano de construção, identificador e descrição - estiveram vazias em todas as execuções. A coluna de estado disse porquê: três execuções reportaram que os residentes não estavam disponíveis no pool gratuito e exigiam um proxy residencial, e uma reportou não haver residentes públicos naquele endereço. Publicamos os nomes das colunas porque o cabeçalho os declara, e marcamos as restantes como declaradas e não confirmadas, porque um cabeçalho diz o que um export pretende conter e não é prova de que uma coluna alguma vez se preencha.
Três pormenores importam a quem escrever o importador. Há duas formas de export: uma antiga de seis colunas e a atual de trinta e três - programe portanto contra as seis e trate o resto como opcional. O JSON e a folha de cálculo ordenam os mesmos campos de forma diferente - a folha encabeça com as seis colunas principais enquanto o JSON as coloca no fim, depois dos campos property - pelo que as colunas têm de ser lidas pelo nome e nunca pela posição. E as colunas property seguem um vocabulário público em vez de um inventado: os seus nomes são propriedades Accommodation e Place do Schema.org achatadas com underscores, razão pela qual a área chega como um valor mais um código de unidade UN/CEFACT que tem de ser lido antes de comparar duas linhas.
Esta é uma fonte de pesquisa de pessoas, e as obrigações que a acompanham estão no topo da página em vez de enterradas numa política. Não pode ser usada para decisões de emprego, crédito, seguros, habitação ou arrendamento, que nos EUA são finalidades reguladas que exigem uma agência de informação de crédito; nem para localizar, abordar ou vigiar um particular. Limpar uma coluna de endereços que já tem, geocodificar uma lista de clientes e verificar um endereço contra os seus próprios registos são os usos a que se destina, e a resolução de endereços foi a parte que funcionou em todas as linhas que corremos. Apenas fontes publicamente disponíveis, 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 - gaste algumas em endereços cujas respostas já conhece.