지오코딩(Geocoding)
- 주소를 위/경도 정보로 변환하는 것
Geopy 사용하기
- 프로젝트를 위해 네이버 지도를 크롤링해서 음식점 데이터를 모았다. 지도에 음식점들을 표시하기 위해선 위도/경도 값이 필요했다.
- 파이썬으로
Geopy라이브러리를 사용하면 다른 api를 쓰지 않고 간단하게 지오코딩을 할 수 있다. Geopy는 무료 오픈소스인 openStreetMap을 사용하고 있다.
import geopy
geolocoder = Nominatim(user_agent = 'South Korea')
def geocoding(address):
geo = geolocoder.geocode(address)
crd = (geo.latitude, geo.longitude)
print(crd)
return crd- 쉽다는 장점이 있으나 이 경우 단순히 도로명주소를 토대로 좌표값을 가져오는 것이므로, 큰 건물안에 입점한 작은 음식점의 정확한 위치가 필요한 경우에는 적절하지 않다.
- 하이디라오 코엑스 점을 검색해보면 주소가 서울 강남구 테헤란로87길 58 지하2층으로 나온다.
- 이 주소값을 좌표로 변환하려면 지하2층(몇 층, 몇 호 같은 정보)은 불필요하며, 변환 시 오류가 생길 수 있다.
- 그래서 서울 강남구 테헤란로 87길 58의 위경도 좌표를 가져오게 되면
- 하이디라오 뿐만 아니라, 서울 강남구 테헤란로 87길 58에 해당하는 주소를 가지는 가게들이 매우 많다. 그럼 이 가게들은 전부 같은 좌표를 갖게되는 것이다.
네이버 검색 api 사용하기
https://developers.naver.com/docs/serviceapi/search/local/local.md#%EC%A7%80%EC%97%AD
-
각 가게들의 정확한 좌표를 찾기 위해
네이버 검색 api를 사용했다. -
카카오 api도 있으나, 네이버와 카카오에 등록된 업체명이 다른 경우가 있기 때문에 네이버 지도를 통해서 크롤링했으니 네이버를 사용하는 게 낫다고 생각했다.
-
Application > 애플리케이션 등록 : 우선 api를 사용신청해준다.
-
로컬에서 사용하기 위해 url을 로컬호스트로 설정했다.
https://openapi.naver.com/v1/search/local.json?query={여기에 검색할 이름}&display=5&start=1&sort=random이 URL을 통해서 검색 API를 요청할 수 있다.
display: 한 번에 표시할 검색 개수(최대 5개로 제한)start: 검색 시작 위치sort: 검색 결과 정렬 방법.random은 정확도순으로 내림차순 정렬하며 기본값이다.comment는 업체 및 기관에 대한 카페, 블로그의 리뷰 개수순으로 내림차순 정렬한다.- 기본값으로 계속 진행했으나...가게 이름 풀네임을 검색해도 제대로 안 뜨는 경우가 있었기 때문에 정확도순 기준이 어떤지는 잘 모르겠다.
- 우선 포스트맨으로 api가 잘 작동하는지 테스트 할 것이다.
X-Naver-Client-Id: {애플리케이션 등록 시 발급받은 클라이언트 아이디 값}
X-Naver-Client-Secret: {애플리케이션 등록 시 발급받은 클라이언트 시크릿 값}
을 헤더로 넣어줘야한다.
- "하이디라오 코엑스점"으로 검색했고, 이런 결과가 나온다.
여기서 mapx, mapy값을 가져와서 127.0575397, 37.5120151이 위/경도 값이 된다.
- 작성한 코드는 아래와 같다.
import pandas as pd
import requests
import json
df = pd.read_csv('음식점 정보.csv')
mapx_list = []
mapy_list = []
# csv 파일의 name 컬럼의 값들을 돌면서 검색 api 실행
for name in df['name']:
url = f"https://openapi.naver.com/v1/search/local.json?query={name}&display=5&start=1&sort=random"
headers = {
'X-Naver-Client-Id': CLIENT_ID,
'X-Naver-Client-Secret': CLIENT_SECRET
}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
result = response.json()
print(result) # API 응답을 출력하여 확인
- 상태 코드가 200인 경우에 계속 진행하면서, api 응답을 출력하여 확인할 수 있게 했다.
# items 의 결과가 있으면
if len(result['items']) > 0:
found = False
for item in result['items']:
if 'roadAddress' in item:
road_address_parts = item['roadAddress'].split()
filtered_road_address = ' '.join(road_address_parts[1:]) # 00특별시 제외
# address가 filtered_road_address를 포함하는지 확인
if filtered_road_address in df.loc[df['name'] == name, 'address'].values[0]:
mapx = int(item['mapx']) / 10000000
mapy = int(item['mapy']) / 10000000
mapx_list.append(mapx)
mapy_list.append(mapy)
found = True
break
else:
# 이하생략...
df['mapx'] = mapx_list
df['mapy'] = mapy_list
-
출력된 최대 5개 결과들 중에
roadAddress값이 csv파일에 저장된 주소값(강남구 테헤란로...이하 생략)에 포함되는지 확인한다. (굳이 서울특별시 부분을 자른 이유는 csv파일에 저장된 주소값에는 특별시 부분이 없었기 때문) -
mapx, mapy값을 숫자로 변환하고 10000000을 나눠서 소수점을 만들어주고 리스트에 추가한다.
-
결과가 없거나 해당하는 결과를 찾지 못했으면 csv파일에 저장된 가게이름과 주소값 일부(강남구.. 필요하다면 테헤란로까지)를 함께 검색해서 이 과정을 반복한다.
-
이렇게 거르면 가게가 폐업해서 검색결과가 없지 않은 이상 전부 변환 가능하다.
결과
하이디라오 코엑스
127.0575397,37.5120151
파파야리프 코엑스점
127.0578213,37.5115087
이렇게하면 가게 고유의 좌표값을 불러 올 수 있다.
※ 제대로 된 값을 불러온 건지 확인하고 싶다면
네이버 지도에서 위/경도값으로 지도를 불러올 수 있는 방법이 있다.
https://map.naver.com/?lng={lng값}&lat={lat값}&title={표시하고 싶은 텍스트}
이 상태로 하이디라오 코엑스 점을 다시 검색하면
동일한 위치인 걸 확인 가능
참고
https://anweh.tistory.com/42
https://velog.io/@cyseok123/Spring-%EB%84%A4%EC%9D%B4%EB%B2%84-%EC%A7%80%EC%97%AD-%EA%B2%80%EC%83%89-API-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0
