ckaytev / fias2es

Импорт адресов из ГАР БД ФИАС в elasticsearch

Импорт адресов из ГАР БД ФИАС в elasticsearch

Позволяет получить адреса всех домов конкретного региона и сохранить их в БД elasticsearch

На входе - полная разархивированная выгрузка ГАР БД ФИАС с официального сайта

На выходе индекс в elastic, следующего содержания:

{
    "_index": "fias",
    "_id": "24722081",
    "_score": 0.0947784,
    "_source": {
        "region": "автономный округ Чукотский",
        "town": "село Омолон",
        "street": "улица Клубная",
        "house": "дом 8Б",
        "extra_house": "корпус 2",
        "leftover": "сельское поселение Омолон",
        "muni": "Муниципальный район Билибинский"
    }
}

Установка и запуск:

1. Перед запуском убедитесь, что проект имеет следующую структуру:

├── data
│   ├── 16
│   │   ├── AS_ADDR_OBJ_*.XML
│   │   ├── AS_HOUSES_*.XML
│   │   └── AS_MUN_HIERARCHY_*.XML
│   ├── 87
│   │   ├── AS_ADDR_OBJ_*.XML
│   │   ├── AS_HOUSES_*.XML
│   │   └── AS_MUN_HIERARCHY_*.XML
│   ├── AS_ADDHOUSE_TYPES_*.XML
│   ├── AS_ADDR_OBJ_TYPES_*.XML
│   ├── AS_HOUSE_TYPES_*.XML
│   └── AS_OBJECT_LEVELS_*.XML
├── docker-compose.yml
├── fias2es
│   ├── fias_mapping.json
│   ├── fias_parser.py
│   └── upload_elastic.py
├── main.py
├── README.md
└── requirements.txt

2. Запустить elastic и kibana

docker-compose up -d

3. Установить зависимости

pip install -r requirements.txt

4. Разобрать адреса региона и положить их в БД

python main.py --region_id=87

Струтура проекта

• fias_mapping.json - описание индекса для elastic
• fias_parser.py - парсер ГАР БД ФИАС
• upload_elastic.py - загрузчик датафрейма в elastic

Благодарность

Скрипты написаны на основании поста на Хабре, а также следующих проектов:

• https://github.com/nurtdinovadf/garbdfias - Parsing GAR BD FIAS, Python Tutorial

• https://github.com/shigabeev/address-normalizer - Open Address Parser

Планы по развитию

• автоматический загрузчик обновлений с сайта (сейчас в ручном режиме)
• api для поиска адресов в elastic