Извлечение данных

Библиотека для работы с API DaData не является частью стандартной библиотеки Python, поэтому вам нужно установить ее, чтобы начать работать с ней.

Для усправления пакетами Python в JupyterHub используется pip, поэтому, для установки запросов необходимо использовать следующую команду в консоли:

	pip install dadata

После того, как вы установили библиотеку, вам нужно будет ее импортировать.

from dadata import Dadata

Следующим шагом устанавливаем ключи и применяем Dadata.

token = "token"

secret = "secret"

dadata = Dadata(token, secret)

Ниже приведены примеры вызовов методов API, более подробно можно посмотреть здесь.

Адреса

Стандартизация адресов (тот же метод используется для геокодирования (координаты по адресу) и определения кадастрового номера):

clean_address = dadata.clean("address", "мск сухонска 11/-89")

Подсказки по адресам (автодополнение):

suggest_address = dadata.suggest("address", "москва хабар")

Обратное геокодирование (адрес по координатам):

geolocate_address = dadata.geolocate(name="address", lat=55.878, lon=37.653)

Город по IP-адресу:

iplocate_address = dadata.iplocate("46.226.227.20")

Адрес по коду:

Info

Находит адрес по идентификатору:
кадастровый номер (stead_cadnum, house_cadnum или flat_cadnum), только для России;
ФИАС-код, он же ГАР-код (fias_id), только для России;
КЛАДР-код (kladr_id), только для России;
Идентификатор OpenStreetMap (fias_id), только для Белоруссии и Узбекистана;
Идентификатор GeoNames (geoname_id), для всех остальных стран.

find_by_id_address = dadata.find_by_id("address", "9120b43f-2fae-4838-a144-85e43c2bfb29")

Отделения Почты России:

Полнотекстовый поиск (работает по полям: postal_code, address_str):

suggest_postal_unit = dadata.suggest("postal_unit", "дежнева 2а")

Запись справочника по идентификатору (работает по полям: postal_code):

find_by_id_postal_unit = dadata.find_by_id("postal_unit", "127642")

Идентификатор города в СДЭК, Boxberry и DPD:

find_by_id_delivery = dadata.find_by_id("delivery", "3100400100000")

Страны:

Полнотекстовый поиск (работает по полям: code, alfa2, alfa3, name_short, name):

suggest_country = dadata.suggest("country", "та")

Запись справочника по идентификатору (работает по полям: code, alfa2, alfa3):

find_by_id_country = dadata.find_by_id("country", "TH")

Компании

Организация по ИНН или ОГРН:

find_by_id_party = dadata.find_by_id("party", "7707083893")

Подсказки по организациям (автодополнение):

suggest_party = dadata.suggest("party", "сбербанк")

Поиск аффилированных компаний (доступен только в годовой подписке на тарифе «Максимальный»):

find_affiliated_party = dadata.find_affiliated("7736207543")

Банки

Банк по БИК, SWIFT, ИНН или регистрационному номеру:

find_by_id_bank = dadata.find_by_id("bank", "044525225")

Подсказки по банкам:

suggest_bank = dadata.suggest("bank", "сбербанк")

ФИО

Стандартизация ФИО:

clean_name = dadata.clean("name", "Срегей владимерович иванов")

Подсказки по ФИО (автодополнение):

suggest_fio = dadata.suggest("fio", "Викт")

Телефоны

Стандартизация телефонов:

clean_phone = dadata.clean("phone", "раб 846)231.60.14 *139")

Паспорта

Стандартизация паспортов (Проверка по реестру МВД):

clean_passport = dadata.clean("passport", "4509 235857")

Кем выдан паспорт:

Полнотекстовый поиск (работает по полям: code, name):

suggest_fms_unit = dadata.suggest("fms_unit", "772-053")

Email

Стандартизация email:

clean_email = dadata.clean("email", "serega@yandex/ru")

Подсказки по email (автодополнение):

suggest_email = dadata.suggest("email", "anton@")

Автомобили

Стандартизация автомобилей:

clean_vehicle = dadata.clean("vehicle", "форд фокус")

Марки автомобилей:

Полнотекстовый поиск (работает по полям: name, name_ru):

suggest_car_brand = dadata.suggest("car_brand", "форд")

Запись справочника по идентификатору (работает по полям: id):

find_by_id_car_brand = dadata.find_by_id("car_brand", "FORD")

Прочие справочники

Налоговые инспекции:

Полнотекстовый поиск (работает по полям: code, name_short, address):

suggest_fns_unit = dadata.suggest("fns_unit", "нижнего")

Запись справочника по идентификатору (работает по полям: code, inn):

find_by_id_fns_unit = dadata.find_by_id("fns_unit", "5257")

Таможни:

Полнотекстовый поиск (работает по полям: code, name_short, name, address):

suggest_fts_unit = dadata.suggest("fts_unit", "домодедово")

Запись справочника по идентификатору (работает по полям: code):

find_by_id_fts_unit = dadata.find_by_id("fts_unit", "10002000")

Мировые суды:

Полнотекстовый поиск (работает по полям: code, name):

suggest_region_court = dadata.suggest("region_court", "нижний")

Запись справочника по идентификатору (работает по полям: code):

find_by_id_region_court = dadata.find_by_id("region_court", "52MS0022")

Станции метро:

Полнотекстовый поиск (работает по полям: name, city):

suggest_metro = dadata.suggest("metro", "алек")

Товары и услуги (МКТУ):

Полнотекстовый поиск (работает по полям: number, name_ru, name_en):

suggest_mktu = dadata.suggest("mktu", "валенки")

Запись справочника по идентификатору (работает по полям: number):

find_by_id_mktu = dadata.find_by_id("mktu", "250173")

Валюты:

Полнотекстовый поиск (работает по полям: code, strcode, name, country):

suggest_currency = dadata.suggest("currency", "руб")

Запись справочника по идентификатору (работает по полям: code, strcode):

find_by_id_currency = dadata.find_by_id("currency", "RUB")

Виды деятельности (ОКВЭД 2):

Полнотекстовый поиск (работает по полям: kod, name):

suggest_okved2 = dadata.suggest("okved2", "запуск")

Запись справочника по идентификатору (работает по полям: kod):

find_by_id_okved2 = dadata.find_by_id("okved2", "51.22.3")

Виды продукции (ОКПД 2):

Полнотекстовый поиск (работает по полям: kod, name):

suggest_okpd2 = dadata.suggest("okpd2", "калоши")

Запись справочника по идентификатору (работает по полям: kod):

find_by_id_okpd2 = dadata.find_by_id("okpd2", "95.23.10.133")

Муниципальные образования (ОКТМО):

Запись справочника по идентификатору (работает по полям: oktmo):

find_by_id_oktmo = dadata.find_by_id("oktmo", "54623425")

Личный кабинет

Статистика использования (возвращает агрегированную статистику за конкретный день по каждому из сервисов: стандартизация (clean); компания по email (company), поиск дублей (merging), подсказки (suggestions):

daily_stats = dadata.get_daily_stats()