Вопрос или проблема
Я ищу программное обеспечение или API на Python для поиска земли в США, соответствующей определённым критериям.
Например, “вот каждая квадратная миля в США, вот каждая отдельная измеренная характеристика (включая интерполированные оценки), напишите функцию приоритезации/ограничения, и мы выдадим точные координаты для построения вашего дома/дачи/чего угодно.”
Я говорю о очень детализированной информации, например, она может рассчитывать (или очень легко вводить) такие данные, как “интерполированная средняя цена на землю” или “расстояние до ближайшего Wal-Mart” или “урбанистический центр в пределах велосипедной доступности”.
Есть предложения?
Служба запросов Wikidata уже может многое, и единственные ограничения — это ваше воображение, ваше время и ваши навыки программирования.
На этой странице много примеров запросов. Нажмите на “Примеры”. Откроется большое модальное окно с длинным списком примеров запросов.
Вам придётся прокрутить список довольно далеко, чтобы увидеть некоторые примеры с географическим контекстом. Например, “Места в пределах 1 квадратного километра от Эмпайр-стейт-билдинг”, Нью-Йорк
Пакет для Python: qwikidata и, вероятно, другие.
Если вы хотите использовать свой собственный набор данных (например, о текущих ценах на недвижимость), то вы можете сделать это тоже. Но, вероятно, у Wikidata нет таких рыночных данных.
Ответ или решение
Для поиска земельных участков в США с использованием программного обеспечения или API на Python, удовлетворяющего заданным критериям, существует несколько подходов и инструментов, которые могут помочь вам в этом.
Возможные решения:
-
Wikidata Query Service:
Wikidata предоставляет мощный инструмент для запросов, который позволяет извлекать географические данные с помощью SPARQL. Вы можете использовать его для получения информации о различных локациях, включая географические координаты, общественные объекты и другую относящуюся информацию.-
Примеры запросов можно найти на сайте Wikidata Query Service, где можно ознакомиться с примерами, связанными с географическими данными. Например, запрос для нахождения мест в радиусе одного километра от определённого объекта, как, например, Эмпайр-стейт-билдинг в Нью-Йорке.
-
Чтобы использовать этот инструмент в Python, вы можете воспользоваться библиотекой
qwikidata, которая позволяет легко делать запросы к Wikidata.
-
-
Геоданные через API:
Для получения более детальной информации о конкретных участках земли, включая застроенность, близость к инфраструктуре (например, Wal-Mart или другим торговым центрам), можно использовать API, такие как:-
Zillow API: предоставляет данные о недвижимости, включая информацию о ценах и продажах. Однако стоит учитывать, что доступ к некоторым данным может быть ограничен.
-
OpenStreetMap API: отличный ресурс для получения информации о географическом положении и окружающей инфраструктуре, также может быть использован для определения расстояния до объектов.
-
-
Данные о рыночных ценах:
Чтобы включить данные о рыночных ценах на землю или недвижимость, можно использовать коммерческие API, такие как:-
Realtor.com API: предоставляет доступ к информации о продаже недвижимости, включая оценки цен, характеристики и другую информацию.
-
PropStream: ещё одно решение, которое предлагает комплексные данные о недвижимости, включая оценочные стоимости и историческую информацию о земельных участках.
-
-
Анализ данных и приоритизация:
После получения необходимых данными вы можете использовать библиотеки Python для анализа и фильтрации по заданным критериям. Подходящие библиотеки для работы с данными:- Pandas: для анализа и манипуляций с данными.
- NumPy: для численных операций.
- Scikit-learn: для применения алгоритмов машинного обучения, если это уместно для вашей задачи.
Заключение:
Ваша задача по поиску подходящего земельного участка в США является сложной, но вполне реализуемой. Вам необходимо комбинировать различные API, чтобы получить как географическую информацию, так и данные о ценах и инфраструктуре. С помощью инструментов анализа данных на Python вы сможете создавать свои функции приоритизации и фильтрации, чтобы находить именно те участки, которые соответствуют вашим критериям. Удачи в ваших поисках и разработках!