はじめに
「Geolonia 住所データ | japanese-addresses」で住所データと代表点の緯度経度が公開されました。
参考： 無料で使える「住所マスターデータ」公開、表記統一や緯度経度への変換に活用可能 - INTERNET Watch
このデータを使って、住所⇔緯度経度変換のコマンドを作ったので紹介します。
Python3.8が必要です。
インストール＆設定
まず、上記サイトで「ダウンロード」からCSV（latest.csv）をダウンロードしてください。ダウンロードしたパスを「/path/to/latest.csv」とします。
下記コマンドを実行してください。
pip install simple-geocoding
python -c '__import__("simple_geocoding").Geocoding("/path/to/latest.csv")'
2つ目のコマンドでCSVから「住所リスト、KDTree、住所をキーとした緯度経度の辞書」を作成してインストール先にpickleで保存しています。
使い方
住所→緯度経度
simple-geocoding 東京都千代田区丸の内一丁目
>>>
(35.68156, 139.767201)
引数が1つのときは、住所とみなして、緯度経度に変換します。
これは、単純に住所をキーにした緯度経度を返しています。
なお、単純化のため同一の住所に対して複数の緯度経度が存在しても1つだけ返しています。
緯度経度→住所
simple-geocoding 35.68156 139.7672
>>>
東京都千代田区丸の内一丁目
引数が2つのときは、緯度と経度とみなして、住所に変換します。
これは、KD-Treeで最寄りの登録地点を求めています。
補足
KD-Treeというデータ構造を使うことで、不均一に存在する地点を効率よく管理できます。
また、PythonではKD-Treeがscipyに含まれているので、簡単に利用できます。
参考