pyGeoDb 1.3

distance calculation based on ZIP codes and map generation

PyGeoDb is an Python interface to OpenGeoDb. It is all about Austrian, German and Swiss postcodes (ZIPs) and city locations. It requires Python 2.6. The rest of this documentation is in German language. Probably you can extend the system to US data by integrating US data as used in Ben Fry’s zipdecode.

You can download the latest release at http://pypi.python.org/pypi/pyGeoDb/#, development releases are available at http://github.com/mdornseif/pyGeoDb#.

Die ist ein Python Interface zu OpenGeoDb. “Im Mittelpunkt des Projektes OpenGeoDB steht der Aufbau einer moeglichst vollstaendigen Datenbank mit Geokoordinaten zu allen Orten und Postleitzahlen (bisher: A,B,CH,D und FL).” (OpenGeoDB Wiki) Die Datenbank wird ueberwiegend zur Umkreissuche oder zur (groben) Geocodierung verwendet. In der PHP-Welt wird es fast ausschliesslich mit GeoClassPHP verwendet. Fuer Python gibt es bisher keine weit verbreitete Loesung.

Zusaetzlich hilft PyGeoDb bei der Erstellung zon Postleitzahlen Karten. Dazu werden neben den OpenGeoDb Daten auch Informationen aus Openstreetmap herangezogen.

Entfernungen

Entfernungsberechnung

PyGeoDb kann die Entfernung in Metern zwischen zwei Postleitzahlenbereichen berechnen. Dazu kann direkt eine Postleitzahl als String, ein dict, oder ein Objekt, dass dem AddressProtocol entspricht, uebergeben werden:

>>> import pygeodb
>>> pygeodb.distance("42897", "50933") # strings
38131

>>> pygeodb.distance({'plz': "42897"}, {'plz': "48143"}) # dicts
90478

>>> class LocationObject(object): pass
>>> loc = LocationObject()
>>> loc.plz = "50933"
>>> pygeodb.distance(loc, "48143") # Objekte
124737

Sortieren nach Entfernung

pyGeoDb kann eine Liste von Postleitzahlen nach der Entfernung zu einer bestimmten Postleitzahl sortieren. Dabei koennen, Strings sowie Dicts und Objekte nach dem AddressProtocol gemischt werden:

>>> pygeodb.nearest("42897", ["42477", "48143", {'plz': "45149"}, loc]) #doctest: +ELLIPSIS
['42477', {'plz': '45149'}, <__main__.LocationObject object ...>, '48143']

Wenn es relevant ist, wie weit die verschiedenen Postleitzahlen entfernt sind, kann auch dies mit zurueck gegeben werden:

>>> pygeodb.distances("42897", ["50933", "42477", "48143", "45149", "42897"])
[(0, '42897'), (7200, '42477'), (34466, '45149'), (38131, '50933'), (90478, '48143')]

Fehlerbehandlung

Wenn eine Postleitzahl unbekannt ist, wird eine ValueError() Exception ausgeloesst:

>>> pygeodb.distance("42897", "99999") # Strings
Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in ?
ValueError: Unknown PLZ: DE-99999

Kartengeneriertung

pyGeoDb kann Postleitzalenkarten generieren. Dazu kommt die Graphikbibliothek Pycairo zum Einsatz, die natuerlich vorher installiert sein muss. Karten koennen im PDF, PNG, EPS und SVG Format erstellt werden.

Es gibt keine freie Datenquelle zu Groesse und Form der einzelnen Postleitzahlenbereiche. Jedoch kann man sich der Form der Postleitzahlenbereiche annaehern, indem man ein Voronoi-Diagramm erzeugt. Dies weicht im Detail zwar deutlich von den realen Postleitzahlenbereichen ab, reicht aber fuer Visualisierungsaufgaben aus. Zur Erzeugung des Graphen, der die Postleitzahlenbereiche unterteilt, wird der “Fortune Algorithmus” werwendet.

Rufen Sie ./plz_draw --help auf, um die Aufrufparameter angezeigt zu bekommen. Beispieldateien kann man durch das Kommando make maps erstellen - die entsprechenden Kommandos finden sich in der Datei Makefile, unten.

Eine deutsche Postleitzahlenkarte erstellt man beispielsweise mit folgenden Kommandos:

# Deutschlandkarte mit Postleitzahlenbereichen
$ python ./plz_draw --borders --acol=4:#f00 --acol=3:#0f0 --acol=2:#00f \
--acol=1:#ff0 --acol=0:#f0f --acol=5:#0ff --acol=6:#07f --acol=7:#f70 \
--acol=8:#7f7 --acol=9:#70f test.pdf

Oder:

# 42859 und darueberliegende Bereiche markieren
$ python ./plz_draw --borders --acol=42859:#f00 --acol=428:#0f0 \
--acol=42:#00f test.pdf

Man kann stattdessen auch die Mittelpunkte der Postleitzahlengebiete markieren. Dabei gibt man mit -c 250 die grösse der Punkte an:

python ./plz_draw --borders --cencol=52:#f00 --cencol=50:#00f --cencol=10:#0f0 -c 250 maps/centercolors.png

Natürlich kann man das auch alles mischen:

python ./plz_draw --borders --acol=40:#ff0 --acol=42:#0ff --acol=45:#0f0 --cencol=52:#f00 --cencol=50:#00f --cencol=10:#0f0 -c 300 -mBielefeld maps/manycolors.png

Man kann auf der Karte Ortsnamen anzeigen lassen. Wenn ein Ort mehrere Postleitzahlen hat, wird der Ortsname am gemittelten Zentrum der verschiedenen Postleitzahlenbereiche gezeichnet. Eine Karte mit dem meissten deutschen Grossstaedten erhaelt man mit folgendem Kommando:

python ./plz_draw -mBerlin -mHamburg -mStuttgart -mDortmund -mBremen
-mHannover -mLeipzig -mDresden -mBielefeld -mMannheim -mKarlsruhe
-mAugsburg -mChemnitz -mKiel -mHalle -mMagdeburg -mErfurt -mRostock
-mKassel -mPaderborn -mRegensburg -mWolfsburg -mBremerhaven -mIngolstadt
-mUlm -mKoblenz -mTrier -mSiegen -mJena -mCottbus '-mFreiburg im Breisgau'
'-mFrankfurt am Main' test.pdf

Die Eigabe der Staedtenamen mit Umlauten ist je nach Konfiguration des Betriebssystems problematisch. Auch lassen sich diese in dieser Hilfedatei nicht problemlos darstellen. Sie koennen die Parameter -mDuesseldorf -mMuenchen -mKoeln -mNuernberg -mLuebeck -mSaarbruecken -mWuerzburg -mGoettingen wenn Sie jeweils die korrekten Umlaute einsetzen.

Paramerisierte Kartenfaerbung

Das Programm kann auch Postleitzahlenbereiche je nach Haeufigkeit des Aufkommens von Postleitzahlen in einer Datei einfaerben. Das ist z.B. Karten, die die Kundenverteilung ider dergleichen visualisieren, geeignet.

Erzeugen Sie datzu eineTatei mit Test-Postleitzahlen. Schreiben Sie z.B folgendes in eine Datei test.txt:

42477
42477
42477
42477
42897
42897
42897
42499
42859
42899
42929

Nun kann man diese Daten nutzen, um eine Entsprechend eingefaerbte Karte zu erstellen:

# eingefaerbte Gebiete
python ./plz_draw --read=test.txt --areas test.pdf

42477 wird am dunkelsten eingefaerbt (kommt 4 x vor), 42897 dunkel (kommt 3 x vor) die restlichen Felder werden nur leicht eingefaerbt. Fuer Tests sind Beispieldaten in data/beispielverteilung.txt beigelegt.

Solange Sie nicht sehr grosse Datenbestaende, von mehr als einer halben Million Datensaetze haben, werden die Eingefaerbten Karten recht unregelmaessig aussehen. Dem kann man entgegenwirken, indem man die Daten von Postleitzahlenbereichen mit gleichem Prefix zusammenfasst, um ein gleichmaessigeres Ergebnis zu erzielen. Dies geht mit dem Parameter --digits. Wenn Sie --digits=3 uebergeben, werden nur die ersten drei Ziffern der Postleitzahl zur Zusammenfassung verwendet. Geben sie make maps ein, und schauen Sie die fuenf Dateien maps/beispiel?.pdf an, um die Auswirkung des --digits-Parameters zu sehen.

Autoren

Der urspruengliche Entfernungsberechnungscode wurde in 2007 von Christian N Klein entwickelt. Die Voronoi Berechnung basiert auf Code von Steve Fortune, der von Shane O’Sullivan in C++ und dann von Bill Simons in Python konvertiert wurde.

Die Datengrundlage fuer die Polstleitzahlenbereiche stammt vom OpenGeoDb Projekt. Die deutschen Grenzen stammen aus Openstreetmap Project Germany.

Die Kartengenerierung stammt von Maximillian Dornseif und basiert auf seinem Projekt zipdecodede, dass auf Code aus Ben Frys Buch Visualizing Data beruht.

Alternativen, Quellen & Vermischtes

d9t.gis ist ein sehr Zope-Lastiges Python Projekt zur Entfernugnsberechnung mit OpenGeoDb Daten. ruby-opengeodb erlaubt Zugriff auf die OpenGeoDB Daten aus Ruby heraus.

Es gibt jede Menge Online-Distanzberechnungsdienste, z.B:

• http://www.edith-distance.de/pdf/doku.pdf

• http://www.ebaas.de/ebaas-distance-faq/

• http://www.internet-marketing-service.eu/?id=20

• http://www.mprobst.de/OpenGeoNearestNeighbours/website/index.html

Umfangreiche Informationen zum deutschen Postleitzahlensystem inklusive freier Rasterkarten gibt es bei Wikipedia.

Als Alternative Quelle fuer die Deutschen Grenzen kaeme anstatt von OpenStreetmap auch NaturalEarth in Frage. Geonames koennte als Alternative Quelle fuer Postleitzahlen dienen.

Wenn Sie einen Fehler bemerken, melden Sie Ihn bitte unter http://github.com/mdornseif/pyGeoDb/issues