Metadata-Version: 1.2
Name: GeocodingCHN
Version: 1.2
Summary: 地址标准化
Home-page: UNKNOWN
Author: ZhouHang
Author-email: fjkl@vip.qq.com
License: UNKNOWN
Description: | 该项目用于将不规范(或者连续)的文本地址进行尽可能的标准化,

          以及对两个地址进行相似度的计算

        | 注：该项目为 https://github.com/IceMimosa/geocoding

          项目的Python封装，原项目为Kotlin开发，这里使用\ ``jpype``\ 模块进行了Python封装，方便使用Python方法调用

        

        .. code:: 

        

           # 地址标准化

           from GeocodingCHN import Geocoding

           text =  '山东青岛李沧区延川路116号绿城城园东区7号楼2单元802户'

           address_nor = Geocoding.normalizing(text)

           print(address_nor)

        

        .. code:: 

        

           地址相似度计算

           from GeocodingCHN import Geocoding

           text1 = '山东青岛李沧区延川路116号绿城城园东区7号楼2单元802户'

           text2 = '山东青岛李沧区延川路绿城城园东区7-2-802'

           Address_1 = Geocoding.normalizing(text1)

           Address_2 = Geocoding.normalizing(text2)

           similar = Geocoding.similarityWithResult(Address_1, Address_2)

           print(similar)

        

           # 参数

           # Address1: 地址1, 由 Geocoding.normalizing 方法返回的 Address 类

           # Address2: 地址2, 由 Geocoding.normalizing 方法返回的 Address 类

        

        .. code:: 

        

           # 添加自定义地址

           from GeocodingCHN import Geocoding

           Geocoding.addRegionEntry(1, 321200000000, "A街道", Geocoding.RegionType.Street)

           test_address = Geocoding.normalizing("江苏泰州A街道")

        

           # 参数

           # Id: 地址的ID

           # parentId: 地址的父ID, 必须存在

           # name: 地址的名称

           # RegionType: RegionType,地址类型

           # alias: 地址的别名, default=''

        
Platform: UNKNOWN
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.6
