Python从字符串串中如何提取国家、地区或者城市信息?

本文探讨了在没有网络连接的情况下,如何从给定的地址信息中提取国家ISO编码的方法。主要介绍了两种技术路线:使用Python的geotext库进行地名实体识别,以及采用jieba分词结合词性标注的方式。同时,还提出了一种利用本地数据库查询国家、州和地区关系以确定最终ISO编码的解决方案。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

今天有位朋友请教,如何在不联网的情况下,从根据几个地址获取所在国家的ISO编码?

比如: 快递地址是西安市丈八六路12小区,国家ISO编码: CHN

我解决思路是: 

1、首先要从几个地址拼接在一起,然后从中提取信息,城市、省份/State或者国家 ,因为这个地址中不一定包含省和国家

2、获得信息之后去哪里找对应关系,比如如果是个城市,如何找到所属国家

第一个问题的解决办法我想到2种。就是通常说的,Named Entity Recognition. 

方法一,用python 工具包geotext,  geotext介绍。 我刚开始计划用geograpy,但是安装2次都失败了。后来我的geotext更简单。 

可以看到获取国家和城市了。 

方法二、用结巴分词,然后根据词性获取。

可以看到这个里面获取的数据有很大的误差。 

解决第二个问题的办法是:

我在看到mysql有word.sql, 这个文件中包括了世界上国家、城市、State关系。

看这个地址还有这个地址

获取这个数据在本地本地建立数据库,然后用方案一获取的值去这个里面查询。

先从国家查,然后从state查询,最后从city查询。 

就可以获取到国家的ISO编码

 

 

### Python 提取字符串中的地名方法 对于从字符串提取地名的任务,`geotext`库是一个高效的选择。此库能够快速识别并解析文本中的地理实体,如城市国家名称,并提供ISO编码转换功能[^4]。 下面展示如何利用该工具包来实现这一目标: ```python from geotext import GeoText text = "I visited London last summer. It was amazing! Also, I have been to Paris and Berlin." places = GeoText(text) print("Cities found:", places.cities) # 输出找到的城市列表 ``` 上述代码片段展示了基本用法,其中`GeoText()`函数接收待分析的文本作为参数。通过访问`.cities`属性可以获得文中提及的所有城市的集合;同样地,如果想要获取提到过的国家,则可以通过`.country_mentions`属性得到一个有序字典形式的结果,键为国家代码而值为其出现次数。 此外,在某些情况下可能需要针对特定地区进行过滤操作。例如只关心巴西境内的地点时,可以在初始化对象时指定国家代码作为第二个参数: ```python brazilian_places = GeoText('Sao Paulo is bigger than Rio de Janeiro.', 'BR') filtered_cities = brazilian_places.cities print("Filtered cities within Brazil:", filtered_cities) ``` 值得注意的是,当遇到同名行政区划单位存在于不同直辖市或省份内的情况时(比如中国多个地方都有名为“鼓楼区”的区域),可能会触发警告提示建议进一步确认具体位置信息[^5]。
评论 12
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值