Курс Python → Работа с геоданными с помощью geopy

Модуль geopy — это инструмент, который облегчает программистам работу с географическими данными. Для начала использования этого модуля необходимо установить его с помощью команды pip install geopy. После установки, можно начать использовать функционал модуля для работы с геокодированием.

Geopy абстрагирует API различных сервисов геокодирования, позволяя получить полный адрес места, его координаты (долготу и широту) и даже высоту. Это особенно удобно при работе с геоданными, например, для отображения точек на карте или анализа пространственных данных.

Кроме того, в модуле geopy присутствует класс Distance, который предоставляет возможность вычисления расстояния между двумя местами в удобных единицах измерения. Это может быть полезно при построении маршрутов, определении ближайших объектов и других задачах, связанных с измерением расстояний.

from geopy.geocoders import Nominatim
from geopy.distance import geodesic

geolocator = Nominatim(user_agent="my_geopy_app")
location = geolocator.geocode("Москва, Красная площадь")

print((location.latitude, location.longitude))
print(location.address)

location2 = geolocator.geocode("Санкт-Петербург, Невский проспект")

distance = geodesic((location.latitude, location.longitude), (location2.latitude, location2.longitude)).kilometers
print(distance)

Приведенный выше пример кода демонстрирует использование модуля geopy для получения координат и адреса места, а также расчета расстояния между двумя точками. Это лишь один из множества способов использования geopy в ваших проектах на Python для работы с геоданными.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Решатель судоку на Python с pygame
  2. Создание словарей с defaultdict()
  3. Работа со строками в Python
  4. Лямбда-функции в Python
  5. Сложные типы данных в Python
  6. Проверка окончания строки с помощью str.endswith()
  7. Преобразование данных в Python
  8. Основы Python
  9. Получение атрибутов и методов класса
  10. Хранение переменных в словаре.
  11. Группы исключений в Python
  12. Вставка переменных в шаблоны Flask
  13. Python enumerate() для работы с индексами
  14. Описание скриптов в README
  15. Сравнение def и lambda-функций
  16. Генерация тестовых данных с factory_boy
  17. Сложение матриц в NumPy
  18. Операции с матрицами в Python
  19. Отладка производительности Python
  20. Разработка Telegram-ботов
  21. Оператор Walrus: правильное использование
  22. Подписка на SelectelNews в Twitter
  23. Работа с индексами списков
  24. Объединение словарей в Python
  25. Отладка в Python
  26. Метод rsub в Python: расширение функциональности вычитания
  27. Работа с коллекциями Python
  28. Функция enumerate() в Python
  29. Работа с файлами в Python
  30. Расчет времени выполнения кода
  31. Функция zip() в Python
  32. Функция findall() для поиска вхождений строки
  33. Поиск индекса элемента
  34. Декораторы с аргументами в Python
  35. Метод classmethod
  36. Введение в Python
  37. Деление в Python
  38. Декоратор проверки активности
  39. Форматирование строк в Python
  40. Проверка условий в Python
  41. Цикл for с enumerate() в Python
  42. Именованные срезы в Python
  43. Метод get() в Python
  44. Преобразование чисел в восьмеричную строку
  45. Генератор списка в Python
  46. Принципы программирования
  47. Основные операции с Numpy

Marketello читают маркетологи из крутых компаний