Ví dụ địa chỉ bưu chính Python

Nếu bạn là nhà phát triển web và có một dự án xử lý các vị trí, bạn có thể cần phân tích địa chỉ từ các chuỗi, chuẩn hóa và xác thực chúng

Vì vậy, phân tích cú pháp địa chỉ là gì? . Để kiểm tra xem một địa chỉ có chính xác hay không, chúng ta phải chia nó thành các thành phần, chẳng hạn như số nhà, tên đường, thành phố và tiểu bang. Sau đó, mọi phần của địa chỉ đều trải qua quá trình kiểm tra và được xác minh [hoặc không]

Phân tích cú pháp địa chỉ là một phần cần thiết của công việc nhưng có những khó khăn cụ thể cần giải quyết. Vì vậy, hãy tiếp tục đọc để tìm hiểu thêm về các cơ chế của nó và tìm ra cơ chế tốt nhất cho dự án của bạn

Tại sao lại khó như vậy?

Mọi thứ bắt đầu từ cách viết. Mọi người đang nhập địa chỉ theo nhiều cách khác nhau, vì vậy các chương trình khác nhau cũng vậy. Và đừng quên tiêu chuẩn bưu chính của nhiều quốc gia. Đây là lý do tại sao các biểu thức chính quy, giải pháp nguyên thủy nhất, sẽ không hoạt động trong hầu hết các trường hợp

Dưới đây là ví dụ về định dạng địa chỉ bưu chính ở các quốc gia khác nhau

• Ác-hen-ti-na. Piedras 623, Piso 2, depto 4, C1070AAM, Thủ đô Liên bang
• nước Bỉ. Rue du Vivier 7C bte 5, 1000 Bruxelles, BỈ
• Tân Tây Lan. 43 Phố Vogel, Roslyn, Palmerston Bắc 4414
• Ukraina. tục tĩu. Shevchenka, nụ. 17, m. Bila Tserkva, Kyivska obl. , 09117, VƯƠNG QUỐC ANH

Các công ty lớn phát minh ra những công nghệ độc đáo và đắt tiền để đối phó với những khó khăn đó. Tuy nhiên, đối với các dự án nhỏ hơn, có những phương pháp hiệu quả phù hợp với các tình huống khác nhau. Chúng được liệt kê từ nguyên thủy nhất đến tiên tiến nhất

Phương pháp 1. biểu thức chính quy

Không hiệu quả lắm trong hầu hết các trường hợp, biểu thức chính quy vẫn có thể hữu ích trong một số tình huống nhất định. Nếu địa chỉ đã được chuẩn hóa và kiểm tra, thì không cần cơ chế nâng cao. Bạn có thể tạo một mẫu có ký hiệu meta và ký hiệu, sau đó chọn biểu thức chính quy để chia thành các thành phần

Bạn có thể tìm thấy rất nhiều ví dụ và mẹo về RegEx trên trang StackOverflow này

Cách phân tích địa chỉ đường phố/bưu điện dạng tự do ra khỏi văn bản và thành các thành phần

Tôi đã thấy câu hỏi này rất nhiều khi tôi làm việc cho một công ty xác minh địa chỉ. Tôi đang đăng câu trả lời ở đây để làm cho nó…

ngăn xếp chồng lên nhau. com

Cách phân tích cú pháp này chỉ phù hợp với một số trường hợp, nhưng nó rất dễ cấu hình và không cần bất kỳ thư viện bên ngoài nào. Tuy nhiên, hãy chuẩn bị cho các vấn đề về hiệu suất và quy trình gỡ lỗi phức tạp

Phương pháp 2. gói NPM

Có rất nhiều gói NPM cũng có thể giúp phân tích cú pháp và chuẩn hóa địa chỉ. Chủ yếu, chúng được chỉ định cho một số quốc gia hoặc định dạng dữ liệu. Hãy xem một số ví dụ về thư viện NPM

• parse-address-string — trình phân tích cú pháp địa chỉ nhắm mục tiêu đến các địa chỉ của Hoa Kỳ và Canada;
• phân tích cú pháp địa chỉ - phân tích và phân tích cú pháp địa chỉ Trung Quốc;
• br-address-parser — phân tích các địa chỉ đường phố ở Brazil để lấy tên đường, số, phần bù, khu phố, thành phố, tiểu bang

Như bạn thấy, có nhiều gói NPM khác nhau và việc tìm kiếm gói phù hợp có thể khó khăn. Ngoài ra, hãy cẩn thận với các giấy phép và phần phụ thuộc vì chúng khác nhau rất nhiều ở các trình phân tích cú pháp khác nhau

Phương pháp 3. Libpostal — Thư viện được đào tạo về NLP

Nó là một hệ thống được thiết kế bởi công ty Mapzen. Nó sử dụng công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên [NLP] trong học máy. Thuật toán được cho là với hàng triệu địa chỉ từ các nguồn dữ liệu mở, giúp đơn giản hóa đáng kể việc sử dụng. Trình phân tích địa chỉ NLP có thể được áp dụng theo giấy phép MIT

Libpostal thông minh và hiệu quả; . Tuy nhiên, nếu bạn muốn làm việc với nó, hãy liên tục cài đặt và hỗ trợ thư viện, yêu cầu bộ nhớ khoảng 4GB

Tìm hiểu thêm về API Libpostal

GitHub - openvenues/libpostal. Một thư viện C để phân tích cú pháp/chuẩn hóa các địa chỉ đường phố xung quanh…

Thư viện C để phân tích cú pháp/chuẩn hóa địa chỉ đường phố trên khắp thế giới. Được cung cấp bởi NLP thống kê và dữ liệu địa lý mở. …

github. com

Phương pháp 4. Công cụ xác thực / phân tích địa chỉ trực tuyến

Nếu phân tích cú pháp địa chỉ không phải là yêu cầu hàng ngày đối với dự án của bạn, hãy xem công cụ xác thực địa chỉ và trình phân tích cú pháp trực tuyến này. Ví dụ: đây là công cụ Trình xác thực địa chỉ của Geoapify

Xác thực địa chỉ Công cụ miễn phí. Định địa lý

Chỉ 500 hàng đầu tiên sẽ được xử lý. Vui lòng chia các tập dữ liệu lớn hơn nếu cần. Công cụ trực tuyến này sử dụng Geoapify…

www. định vị. com

Nó hoàn toàn miễn phí và đa nhiệm. Bên cạnh việc phân tích cú pháp, nó còn chuẩn hóa và xác thực địa chỉ

1. Tải lên tệp có địa chỉ để phân tích cú pháp [có thể là định dạng CSV, Excel hoặc Văn bản] hoặc chỉ cần sao chép và dán chúng vào trường văn bản
2. Nhấn vào “xác minh” và sau đó tải xuống kết quả xác minh
3. Bạn sẽ nhận được các địa chỉ đã được xác minh và phân tích cú pháp dưới dạng bảng CSV

Phương pháp này chỉ phù hợp với số lượng địa chỉ nhỏ và sẽ không phù hợp với số lượng lớn. Trong khi sử dụng kết quả, người dùng nên ghi công cho nhà phát triển và chủ sở hữu dữ liệu. OpenStreetMap, Geonames và OpenAddresses

Phương pháp 5. API mã hóa địa lý

Công cụ mạnh mẽ và phức tạp nhất là Geocoding API. Nó đa nhiệm tốt hơn bất kỳ công cụ nào khác, cung cấp khả năng phân tích cú pháp, tiêu chuẩn hóa, xác minh và xác thực cùng một lúc

Phương pháp này cải thiện độ rõ ràng và chính xác của dữ liệu và kiểm tra xem một địa chỉ có tồn tại trong thế giới thực hay không. Vì vậy, ví dụ: bạn sẽ không bao giờ trải nghiệm việc xử lý các địa chỉ không tồn tại được hiển thị dưới dạng địa chỉ thực. Ngoài ra, bạn còn thấy khá nhiều thông tin hữu ích khác

Ví dụ: API mã hóa địa lý từ Geoapify hiển thị mức độ tin cậy cho từng vị trí. Nó kiểm tra sự rõ ràng ở một số cấp độ và chỉ ra lỗi ở đâu. số nhà, tên đường hoặc tên thành phố

Nói chung, bạn nhận được từ API mã hóa địa lý Geoapify dữ liệu sau

• một vị trí thích hợp và tọa độ kinh độ và vĩ độ của nó;
• bình thường hóa địa chỉ bưu chính;
• các thành phần địa chỉ, địa chỉ đầy đủ được tiêu chuẩn hóa;
• tỷ lệ tin cậy cho từng thành phần;
• từng địa chỉ được kiểm tra và phân tích cú pháp

API mã hóa địa lý phù hợp với hầu hết các mục đích của nhà phát triển, nhưng bạn nên nhớ một số chi tiết cụ thể. Tất nhiên, trước tiên, bạn cần logic bổ sung để xử lý các địa chỉ chưa được xác nhận. Ngoài ra, API cho một lượng lớn dữ liệu thường không miễn phí

Làm thế nào để chọn một trong những tốt nhất?

Bây giờ bạn đã biết các chi tiết cụ thể chính của các phương pháp phân tích địa chỉ phổ biến. Để chọn cái tốt nhất, hãy xác định chính xác mục đích của bạn và thử một vài công nghệ khác nhau

Tuy nhiên, khi bạn cần phân tích nhiều địa chỉ do người dùng nhập hoặc địa chỉ từ các khu vực khác nhau, bạn nên chọn biến thể linh hoạt nhất — phân tích cú pháp địa chỉ bằng API mã hóa địa lý. Hoặc, nếu bạn thực sự thích điều này, bạn có thể nghĩ về dịch vụ phân tích cú pháp phù hợp của riêng mình

một ví dụ về địa chỉ bưu chính là gì?

Làm cách nào để sử dụng libpostal trong Python?

Địa chỉ phân tích cú pháp là gì?