引言
最近在项目中需要使用地理空间信息来辅助进行聚类工作，除了常规的经纬度信息之外，还需要更重要的地理层级信息，如对于“都江堰”来进行查询，期望获得“都江堰，成都，中国”这样一个完整的地理层级关系。因此，在这两天笔者便研究了一下如何获得这样的信息。
使用geopy包来实现
工程中用的是Python2，而在python中也确实有现有的包可以实现这样的功能，比如一个常用的包是geopy。
其使用方法如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
from geopy.geocoders import Nominatim
geolocator = Nominatim()
location = geolocator.geocode("dujiangyan")
print (location.address)
程序输出:
都江堰市, 都江堰市 / Dujiangyan, 成都市 / Chengdu, 四川省, 中国
可以看到，确实输出了一串地理层级信息，而且其中也确实包含了我们想要的正确的结果，但是结构非常的不标准，这样的结构在之后的操作中，想要处理成方便程序使用的形式是有些困难的，因为有很多地名会输出各种意想不到的结果的形式。
还有一点问题是，这个包是通过在线查询来返回结果的，而每次返回所需的时间大约是数秒级别的，如果是单次的查询，那么这个时间是完全可以接受的，而若大批量的查询，特别是需要实时效果的话，这种方法就难以获得理想的效果了。
而在尝试过几个包之后，发现这个包的效果其实已经相对较好了。在以前曾经用过谷歌的地理信息查询服务，但是谷歌提供的接口目前开始收费了，所以笔者又把目光放向了开源的OpenStreetMap。
下载OpenStreetMap的地图包
OpenStreetMap是一款开源的，由网络大众共同打造的地图服务，而且是知名度最高、应用最为广泛的开源地图之一，在前一部分所介绍的geopy包里的一部分返回数据就是通过这个开源地图得到的。而且，OpenStreetMap由于是开源地图，是提供地图的下载的。
要下载OSM上的地图，我们可以在这个网址直接下载：
http://download.geofabrik.de/index.html
进入页面之后，可以看到按大洲下载地图的链接，也可以从左边某个大洲点进去，下载某个国家的地图，如我们进入“Asia”，然后下载中国的地图。
可以看到，在下载中，有三个可选项，分别是.osm.pbf、.shp.zip、.osm.bz3，在这里，我们需要的是.osm文件中的信息，而第一项和第三项都是.osm文件的压缩形式，其中，.bz2是可以直接解压缩的，但是大小是.pbf的1.5到2倍左右。需要下载哪一项，大家可以自己斟酌。
如果下载的是.pbf文件，是需要一个专门的工具来将.pbf文件转换成.osm文件的，这个工具可以在这里下载：https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Osmconvert
pbf文件转换
工具本身非常小，下载下来之后，放入存储下载数据的文件夹（即存储.pbf文件的文件夹，推荐所在分区留出较多空间，因为可能占用较多空间），然后打开之后是一个命令行操作的界面。这时，可以用如下的命令直接进行转换：
osmconvert syria-latest.osm.pbf --out-osm -o=syria-latest.osm_01.osm
当然，工具本身也比较方便，无需记忆命令，先按照提示键入a，然后程序会询问要处理哪个文件，这时键入文件的全名，之后程序会询问需要对该文件进行什么操作，这时键入1,选择要对文件格式进行转换，最后在选择输出格式时，选择1，选择按照.osm格式输出，便可以得到我们需要的.osm格式的文件了。
.osm文件中的数据
.osm文件是OpenStreetMap专门用来封装自家数据的一种格式，里面可以按照XML格式的文件来进行读取。
关于osm内部的结构，我参考了这篇文章：https://blog.csdn.net/scy411082514/article/details/7484497/
OpenStreetMap的元素主要包括三种：点（Nodes）、路（Ways）和关系（Relations），这三种原始构成了整个地图画面。其中，Nodes定义了空间中点的位置；Ways定义了线或区域；Relations（可选的）定义了元素间的关系。
而我们所需要的地理层级信息便在node字段中，其中也可获取到经纬度等信息，如“都江堰”字段内如下：
{u'k': u'gns:ADM1', u'v': u'32'}
{u'k': u'gns:DSG', u'v': u'ADM3'}
{u'k': u'gns:UFI', u'v': u'-1907309'}
{u'k': u'gns:UNI', u'v': u'10071801'}
{u'k': u'is_in', u'v': u'Chengdu, Sichuan, China'}
{u'k': u'is_in:continent', u'v': u'Asia'}
{u'k': u'is_in:country', u'v': u'China'}
{u'k': u'is_in:country_code', u'v': u'CN'}
{u'k': u'name', u'v': u'u90fdu6c5fu5830u5e02'}
{u'k': u'name:de', u'v': u'Dujiangyan'}
{u'k': u'name:en', u'v': u'Dujiangyan'}
{u'k': u'name:fr', u'v': u'Du016bjiu0101ngyxe0n'}
{u'k': u'name:ja', u'v': u'u90fdu6c5fu5830u5e02'}
{u'k': u'name:ru', u'v': u'u0414u0443u0446u0437u044fu043du044au044fu043du044c'}
{u'k': u'name:vi', u'v': u'u0110xf4 Giang Yu1ec3n'}
{u'k': u'name:zh', u'v': u'u90fdu6c5fu5830u5e02'}
{u'k': u'name:zh_pinyin', u'v': u'Du016bjiu0101ngyxe0n Shi'}
{u'k': u'place', u'v': u'city'}
{u'k': u'wikidata', u'v': u'Q1023900'}
{u'k': u'wikipedia', u'v': u'en:Dujiangyan City'}
而其中的is_in字段，便是我们需要的地理层级信息了，如这一条中的{u'k': u'is_in', u'v': u'Chengdu, Sichuan, China'}，便说明都江堰属于“中国，四川，成都，都江堰”，将其解析出来便可直接使用。
将.osm文件中的数据转存到json中
由于.osm中的数据是按照xml的形式存储的，若每次都从中读取数据的话，对于单个就达几个G甚至数十上百G的文件，若按照树的方式来进行解析，不光时间上难以接受，首先面临的就是内存不足的问题。
对于.osm文件已经有专门的数据库可以来存储其中的信息，而在我们的工程中使用的是MongoDb数据库，为了便于以后的使用，和往我们的数据库里导入数据，这里我准备先将.osm文件转换到.json文件中。
需要注意的是，在转换的过程中，我们是不能将整个文件完整地解析出来的，因为会占用极大的内存，在这里，我们可以采用递归的方法来进行处理。
代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
import json
from lxml import etree
import xmltodict
def iter_element(file_parsed, file_length, file_write):
current_line = 0
try:
for event, element in file_parsed:
current_line += 1
print current_line/float(file_length)
elem_data = etree.tostring(element)
elem_dict = xmltodict.parse(elem_data, attr_prefix="", cdata_key="")
if (element.tag == "node"):
elem_jsonStr = json.dumps(elem_dict["node"])
file_write.write(elem_jsonStr + "
")
# 每次读取之后进行一次清空
element.clear()
while element.getprevious() is not None:
del element.getparent()[0]
except:
pass
if __name__ == '__main__':
osmfile = r'D:datachina-latest.osm'
file_length = -1
for file_length, line in enumerate(open(osmfile, 'rU')):
pass
file_length += 1
print "length of the file: " + str(file_length)
file_node = open(osmfile+"_node.json","w+")
file_parsed = etree.iterparse(osmfile, tag=["node"])
iter_element(file_parsed, file_length, file_node)
file_node.close()
这样，就可以将其中的node里的信息保存下来了，之后，我们可以将其中包含地理层级信息的部分筛选出来，经过观察，可以发现里面有大量只有一到两行的数据，其中数据是后面不会使用的，这里，我们可以将其筛出，代码如下：
import json
count = 0
file_write = open(r'D:data est.txt', mode = 'wb')
with open(r'D:datachina-latest.osm_node.json', mode='rb') as file_read:
for line in file_read:
line = line.replace('
', '')
info = json.loads(line)
if 'tag' in info and type(info['tag']) is list and len(info['tag']) > 2:
for item in info['tag']:
print item
file_write.write(str(item) + '
')
print "-" * 60
file_write.write("-" * 100 + '
')
count += 1
在上面这段代码中，仅仅是读取之前所得到的.json文件并将大于两行的数据打印出来并保存到一个txt文件中，后面可以改为其它操作。