Фиас как найти адрес объекта

Доступ в Федеральную информационную адресную систему (ФИАС)

---

Как наладить поиск адреса по координатам (и где взять нужный справочник)

Весной мы добавили в API DaData.ru фичу «Обратное геокодирование», она же «Адрес по координатам». Название намекает: метод принимает геокоординаты и отдает данные об адресе.

Солидный продукт с той же функциональностью предлагает «Яндекс» — он называется «Геокодер». Но сервис «Яндекса» бесплатен только для открытых некоммерческих проектов. Стандартный же тариф — от 120 000 ₽ в год — подходит не всем.

Мы подумали — если сделать бесплатную или недорогую альтернативу «Геокодеру», разработчики наверняка скажут спасибо. И сделали. В статье расскажу, как устроен «Адрес по координатам»: как мы наладили поиск, собрали справочник и упаковали в готовый метод.

Где берем данные и чем ищем адрес

Подступаясь к задаче, мы изучили готовые решения: где взять справочник координат с адресами и как потом искать по этому справочнику географические объекты. Оказалось, за нужными инструментами даже не придется далеко ходить.

Адресные объекты берем в ФИАС — Федеральной информационной адресной системе. Это самый полный из открытых и официальных адресных справочников. Подробно о нем мы уже писали на «Хабре», а сейчас важны четыре факта:

• в ФИАС хранятся все адресные объекты страны, от регионов и ниже — до зданий и дополнительных территорий;
• справочник свободно доступен в форматах DBF и XML;
• ФИАС не идеален — в нем отсутствуют десятки тысяч домов и множество улиц, особенно новых;
• каждому адресному объекту в справочнике соответствует уникальный ID — ФИАС-код. Код объекта иногда меняют, но для нашей статьи это не так важно.

Адресные объекты, загруженные из ФИАС вместе с ID, — основа нашего справочника для обратного геокодирования.

Координаты загружаем из OpenStreetMap (OSM). OSM — проект со свободной лицензией: энтузиасты собирают координаты всевозможных объектов и выкладывают для всех желающих.

Если по-простому, OSM — это набор точек, линий и полигонов на карте. У каждого объекта свое описание, тип и набор координат. Данные OSM для России лежат по адресам needgeo.com, osm.sbin.ru/osm_dump/ и osmosis.svimik.com/latest/.

_{Список источников публикуют на специальной странице в «Вики» проекта}

Выгрузки состоят из PBF-файлов — этот формат используют вместо XML как более компактный. Превратить PBF в OSM XML ничего не стоит, с этим справится куча одобренных сообществом утилит.

Для собственного справочника мы берем адресные объекты из ФИАС, а затем ищем их координаты в OSM. Если нашли, сохраняем объединенные данные. Получается такое пересечение ФИАС и OSM.

И все это замечательно, но есть одна проблема: с качеством данных в OSM дела обстоят непросто. Координаты объектов часто не соответствуют реальности. Например, полигоны для регионов и районов адекватны. А для городов и ниже — уже не очень.

_{Полигоны — это многоугольники, ограничивающие площади на карте. Они состоят из связанного набора точек с координатами. Полигонами обозначают границы регионов, районов, городов и даже зданий}

Основная работа, и с большим отрывом — собрать из OSM адекватные данные и отсеять брак. Задача настолько объемная, что я отвел под нее в статье отдельный раздел.

Дома, которых нет в ФИАС, загружаем тоже из OSM. Выше я уже говорил, что в ФИАС отсутствуют десятки тысяч домов. Это даже не проблема, а просто реальность, фон. Поэтому мы пополняем свой справочник домами из OSM. Но только теми, для которых в ФИАС существует улица. У пришедших из OSM зданий нет ФИАС ID, поэтому мы идентифицируем их как ФИАС-код родителя + номер дома.

По справочнику ищем с помощью прекрасного Lucene — нашего многолетнего помощника. За наводку спасибо сведущему индийцу, написавшему пост Indexing Geographical Data With Lucene (хорошее дополнение — материал A dive into spatial search algorithms — о k-d-деревьях, на которых построен алгоритм поиска).

Как только мы узнали об у́дали Lucene, проблема с поиском решилась почти сама. Делов осталось — пройтись наждачкой.

1. Загрузили в Lucene свой справочник координат и адресов, получили поисковый индекс. Для легкости убрали из него почти все, оставив лишь ID адресов и координаты.
2. Наладили поиск по индексу: на вход — координаты, на выход — ID найденных адресных объектов. Другой информации поиск не возвращает, поскольку индекс мы донельзя скукожили.
3. Насытили выдачу, загружая из «большого» ФИАС данные по найденным ID. Добавляем много всего, от нужного всем адреса одной строкой до признака столицы региона у городов.
4. Придумали, как сортировать и отдавать полученные объекты.

Пока все выглядит просто, но это лишь малая часть работы. Никакого поиска адреса по координатам не получилось бы, не собери мы приличный справочник.

Как собрали базу координат и адресов

Для начала выложу багаж: прочитав статью, быстро сделать подобный справочник не получится. Мы собираем его с 2014 года, постоянно дополняя. Об этом чертовски длинном пути я и расскажу.

Самое сложное при составлении справочника — перебрать кординаты, которые пришли из OSM. На старте мы выверяли их как могли, в том числе руками. Главная цель тогда — получить опорные точки в крупных городах и сделать из них эталонный справочник. Теперь, когда таких точек много, проверять новые данные вручную почти не приходится. За раз мы добавляем в эталонный справочник 200 000–300 000 адресов с координатами, и вот как это делаем.

Формируем из OSM-тегов полные адреса́. В OSM-выгрузках составные части адресов разбросаны по разным тегам:

• addr:city — д. Булатниково;
• addr:street — Центральная улица;
• addr:housenumber — 103.

Пробегаем по тегам и собираем из них полный адрес: д. Булатниково, Центральная улица, 103.

Прогоняем каждый новый адрес через API стандартизации «Дадаты». Сервис приводит адреса к единому формату «Как в ФИАС»:

• исправляет опечатки;
• расшифровывает сокращения вроде «НиНо» и «Мск»;
• меняет старые названия на новые;
• находит по индексу пропущенный в адресе город;
• определяет ФИАС-код.

Адреса́ приходят от API чистыми, хоть сейчас шли письмо или бандероль.

Стандартизованные дома, улицы и населенные пункты мы храним как одну точку. Для улицы и населенного пункта эта точка — центр. В итоге все адресные объекты лежат в одной таблице, внутри — адрес, ФИАС ID, широта и долгота.

Разбираем адреса, которые «Дадата» не стандартизовала. Адреса́, которые не получилось сопоставить с ФИАС, сервис помечает флажком. Их проверяем вручную, вариантов здесь несколько.

1. Адрес пришел не в положенных тегах выгрузки OSM, а черт знает где. Встречали и вовсе не заполненные адресные теги, и город в теге улицы, и еще много всего.
2. В OSM лежит экзотический объект вроде детской площадки, вузовского футбольного поля или вовсе кладбища. В ФИАС ничего такого нет, да и для наших целей эти результаты не годятся. Такие объекты просто отсеиваем.
3. Ошибка — и не ошибка вовсе. Например, из OSM пришел район города, которого в ФИАС нет. Или в ОSМ объект находится в населенном пункте, а в ФИАС этот населенный пункт присоединили к городу и удалили. Тогда мы допиливаем алгоритм под загруженные данные и запускаем снова.

_{Распарсили выгрузку, а там — путаница в тегах}

Проверяем, насколько адекватны загруженные координаты. Для этого специальной утилитой смотрим, попадают ли координаты нового объекта в полигон родительского региона или района. Если адрес сообщает, что объект находится в Омской области, будь добр по координатам попадать в ее полигон. Вхождения в город не требуем — не все города точно освещены в OSM, для многих данные не обновляют.

Эталонные полигоны мы загружаем из OSM и храним как есть — в формате GeoJSON. Чтобы выбрать, к какому полигону примерить точку, смотрим в отдельную таблицу. В ней мы сопоставили префиксы КЛАДР-кодов и ID полигонов: находишь для адреса КЛАДР-код и видишь, какой полигон выбрать.

_{КЛАДР-код — это уникальный идентификатор, который использовали еще до появления ФИАС. Находить этот код для адреса умеет миллион сервисов}

Утилита разрешает объекту отстоять от положенного полигона на 1 700 метров. Это правило добавили из-за шоссе, которые часто выходят за границы региона. Но расстояние больше 1 700 метров — признак ошибки, так говорит статистика.

На этом для городов и улиц проверка заканчивается.

Еще раз, построже, проверяем загруженные координаты домов. В дело снова вступает упомянутая утилита, и вот что она делает.

1. Берет адрес нового дома и находит для него соседей в эталонном справочнике.
2. По координатам считает расстояние между непроверенным новым домом и надежными соседними.

_{Соседей найти несложно: 1. Берем новый дом и находим ФИАС ID родителя. 2. Выбираем из эталонного справочника дома́, у родителей которых тот же ФИАС ID}

Проверку проходят только дома, которые удалены от надежных коллег не более чем на 150 метров. Причем каждый новый одобренный дом мы учитываем при разборе следующих. Вот как это работает.

Допустим, в эталонном справочнике хранятся дома № 1, 2 и 3 по улице Коммунаров. В новых данных пришли дома № 5, 6 и 7 по той же улице. Судя по координатам, новые дома стоят рядом. Утилита видит, что дом № 5 находится рядом с домами № 1, 2 и 3 и добавляет его в эталонный справочник. Значит, дома № 6 и 7 тоже проходят проверку.

А дальше решается судьба пришедших из OSM данных:

• дома, прошедшие обе проверки: на полигоны и на соседей, добавляем в эталонный справочник;
• если объект не попадает в полигон, новые данные не подходят. То же самое, если расстояние между домом и соседями слишком велико;
• дома, у которых нет соседей, мы пока откладываем. Они лежат в отдельной базе, когда-нибудь разберем.

Делим прошедшие проверку объекты на две части. Они пойдут в разные таблички нашего эталонного справочника.

_{В первой таблице — все объекты c ФИАС ID до домов: регионы, населенные пункты, улицы. Во второй — дома́ и ссылка на родителя из первой таблицы}

Две таблицы нужны, чтобы назначить ключи отсутствующим в ФИАС домам. У них нет собственного ФИАС-кода, поэтому делаем вот как:

• в одну таблицу собираем адресные объекты до дома, у каждого из них свой ФИАС-код;
• во вторую — только дома́, при этом ссылаясь на родителя в первой таблице.

В итоге здания без ФИАС-кода мы идентифицируем по ключу ФИАС ID родителя + номер дома.

Справочник готов, осталось протестировать. За ночь прогоняем сервис по функциональным тестам и тестируем производительность. Скорость проверяем на Москве, запрашивая все дома в радиусе трех километров. Чтобы уж наверняка. Конечно, обложили все автотестами.

Главное после обновления — чтобы не стало хуже.

Обратное геокодирование глазами пользователя

На вход метод принимает три параметра: координаты, количество результатов и радиус поиска. Радиус по умолчанию — 100 метров, максимальный — километр. Точное значение задают в настройках.

curl -X POST 
  -H "Content-Type: application/json" 
  -H "Accept: application/json" 
  -H "Authorization: Token ${API_KEY}" 
  -d '{ "lat": 55.878, "lon": 37.653, "radius_meters": 50 }' 
  https://suggestions.dadata.ru/suggestions/api/4_1/rs/geolocate/address

Обратно метод возвращает найденные объекты: дома, улицы и населенные пункты. При этом сортирует их по убыванию точности.

1. Дома́.
2. Улицы.
3. Населенные пункты.
4. Города́.

Затем сортирует еще раз — по расстоянию от заданных координат. Если метод нашел четыре дома и улицу, сначала встанут дома́ в порядке удаленности от заданной точки. За ними — улица.

После всех этих рокировок метод наконец-то возвращает объекты, которые нашел.

{
    "suggestions": [
        {
            "value": "г Москва, ул Сухонская, д 11",
            "unrestricted_value": "г Москва, ул Сухонская, д 11",
            "data": {...}
        },
        {
            "value": "г Москва, ул Сухонская, д 11А",
            "unrestricted_value": "г Москва, ул Сухонская, д 11А",
            "data": {...}
        }
    ]
} 

Внутри — много разного о найденных объектах: строки с полным и сокращенным адресом, актуальное и устаревшие названия, почтовый индекс, ФИАС-код родительского объекта и так далее.

_{Все данные, которые отдает метод — в документации}

Покрытие по координатам для разных регионов разное, вот так с домами:

• Москва — 96%,
• Санкт-Петербург — 88%,
• другие города-миллионники — 74%,
• остальная Россия — 47%.

А вот это — покрытие по улицам:

• Москва — 92%,
• Санкт-Петербург — 79%,
• другие города-миллионники — 75%,
• остальная Россия — 67%.

По городам не считали — в масштабах России зыбок даже сам факт принадлежности к гордому званию города. Например, Ярославская обл, Пошехонский р-н, с/о Федорковский — это город, согласно официальному справочнику ФИАС. А по факту, да и по адресу — сельский округ. Физически сельский округ напоминает объединение нескольких деревень в большую кляксу. Сложно не только определить центр, но даже найти населенный пункт на карте.

Уже думаем, что добавить к методу: разрешить фильтрацию по типам объектов, возвращать расстояния до заданной точки, еще что-нибудь. Следим за спросом и решаем, вкладывать ли силы.

А в остальном все уже на проде. До 10 000 запросов в сутки — бесплатно, больше — по подписке от 5 000 ₽ в год. Если нужны адреса по координатам для коммерческого проекта, а «Геокодер» слишком дорог — попробуйте API «Дадаты».

Оригинал статьи опубликован в блоге HFLabs.

Полный каталог классификатора адресов России

---

Все адреса в ФИАС: Москва и Россия на одной карте

На данной странице представлен ФИАС – онлайн классификатор адресов России,
находящийся в
открытом доступе. Этот классификатор создан АО ГНИВЦ, и изначально предназначался для
внутриведомственного использования
ФНС, в частности, для привязки адресных объектов к налоговым инспекциям и упрощения отправки
корреспонденции по
контрагентам. Данный классификатор используется в ФНС России с 1 декабря 2005 г. Сейчас область его
применения
значительно расширилась – сегодня информация ФИАС требуется во многих аспектах работы организаций.
Данный онлайн-сервис
представлен у нас в ознакомительных целях. Он позволяет оперативно находить необходимые данные по
любому
территориальному объекту Российской Федерации. Например, можно бесплатно найти в соответствии с ФИАС
объекты по адресу,
почтовому индексу, найти все адреса, привязанные к определенной налоговой инспекции ФНС России, или
к интересующему вас
коду ОКАТО. Данные загружаются и своевременно обновляются из базы, представленной на официальном
сайте www.gnivc.ru.

Структурно справочник адресов ФИАС разделен на семь уровней. Поиск начинается по
региону, затем
продолжается по району, городу, населенному пункту, и заканчивается по номеру дома и квартиры. Задав
в поле поиска
интересующий адрес, по ФИАС в онлайн режиме можно также узнать индекс предприятия связи, номер ИНФС
налогоплательщика,
а также код ОКАТО. Эта информация окажется полезной при сдаче отчетности, постановке на налоговый
учет, при подготовке и
сдаче документов на регистрацию ИП и т.д.

Тем не менее, существуют ограничения доступности адресов некоторых объектов для
обычных пользователей.
Так, в онлайн-реестре у объектов, имеющих любую степень секретности, указаны лишь наименования.
Также в ФИАС
присутствуют старые, неактуальные адресные объекты – переименованные, переподчиненные или влитые в
состав другого
объекта и просто не существующие более. Во многих случаях это позволяет найти актуальные данные
человеку, который даже
не подозревает, что его адресные данные уже сменились.

Еще одной немаловажной функцией этого классификатора является проверка адреса по
ФИАС, которую у нас
также можно выполнить в онлайн режиме. Эта функция позволит уточнить как местонахождение адресанта,
так и правильность
написания адреса. Если адресанта не удалось найти в ФИАС по адресу, но вы уверены, что он
существует, необходимо
обратиться с соответствующим запросом в территориальный орган ФНС России, в ведении которой
находится справочник.

Искать и проверять адрес в формате ФИАС удобно в любой автоматизированной
информационной системе, что
делает этот справочник достаточно универсальным. Кроме того, отображаемый у нас классификатор в
обязательном порядке
используется работодателями при приеме сотрудников на работу, обеспечивая возможность удостовериться
в наличии у
принимаемого человека постоянной прописки по определенному месту жительства. Мы надеемся, что наш
бесплатный интуитивно
понятный онлайн сервис поможет вам в повседневной работе.

↑ Все API

Адрес в ФИАС по идентификатору

⚠️ В большинстве случаев вам нужен не этот метод, а адрес по ФИАС-коду

Находит адрес в справочнике ФИАС по коду КЛАДР или ФИАС.

Как вызвать

Чтобы вызвать метод, зарегистрируйтесь и подтвердите почту.

Пример запроса:

Песочница

{ “query”: “9120b43f-2fae-4838-a144-85e43c2bfb29” }

cURL

curl -X POST 
-H "Content-Type: application/json" 
-H "Accept: application/json" 
-H "Authorization: Token ${API_KEY}" 
-d '{ "query": "9120b43f-2fae-4838-a144-85e43c2bfb29" }' 
https://suggestions.dadata.ru/suggestions/api/4_1/rs/findById/fias

.NET

// https://github.com/hflabs/dadata-csharp

var token = "${API_KEY}";
var api = new SuggestClientAsync(token);
var result = await api.FindFias("9120b43f-2fae-4838-a144-85e43c2bfb29");
var address = response.suggestions[0].data;

JavaScript

var url = "https://suggestions.dadata.ru/suggestions/api/4_1/rs/findById/fias";
var token = "${API_KEY}";
var query = "9120b43f-2fae-4838-a144-85e43c2bfb29";

var options = {
    method: "POST",
    mode: "cors",
    headers: {
        "Content-Type": "application/json",
        "Accept": "application/json",
        "Authorization": "Token " + token
    },
    body: JSON.stringify({query: query})
}

fetch(url, options)
.then(response => response.text())
.then(result => console.log(result))
.catch(error => console.log("error", error));

PHP

// https://github.com/hflabs/dadata-php

$token = "${API_KEY}";
$dadata = new DadataDadataClient($token, null);
$result = $dadata->findById("fias", "9120b43f-2fae-4838-a144-85e43c2bfb29", 1);

Python

# https://github.com/hflabs/dadata-py

from dadata import Dadata
token = "${API_KEY}"
dadata = Dadata(token)
result = dadata.find_by_id("fias", "9120b43f-2fae-4838-a144-85e43c2bfb29")

По КЛАДР-коду ищет до улицы, по ФИАС-коду — до дома. По ФИАС-коду квартиры не ищет.

ФИАС-коды домов иногда меняются, а метод ищет только по актуальным кодам. Поэтому рекомендуем помимо ФИАС-кода дома сохранять адрес одной строкой — иначе не получится восстановить адрес, когда ФИАС-код изменится.

Что в ответе

Пример ответа

{
    "suggestions": [
        {
            "value": "г Москва, ул Снежная",
            "unrestricted_value": "129323, г Москва, ул Снежная",
            "data": {
                "postal_code": "129323",
                "region_fias_id": "0c5b2444-70a0-4932-980c-b4dc0d3f02b5",
                "region_kladr_id": "7700000000000",
                "region_with_type": "г Москва",
                "region_type": "г",
                "region_type_full": "город",
                "region": "Москва",
                "area_fias_id": null,
                "area_kladr_id": null,
                "area_with_type": null,
                "area_type": null,
                "area_type_full": null,
                "area": null,
                "city_fias_id": null,
                "city_kladr_id": null,
                "city_with_type": null,
                "city_type": null,
                "city_type_full": null,
                "city": null,
                "city_district_fias_id": null,
                "city_district_kladr_id": null,
                "city_district_with_type": null,
                "city_district_type": null,
                "city_district_type_full": null,
                "city_district": null,
                "settlement_fias_id": null,
                "settlement_kladr_id": null,
                "settlement_with_type": null,
                "settlement_type": null,
                "settlement_type_full": null,
                "settlement": null,
                "planning_structure_fias_id": null,
                "planning_structure_kladr_id": null,
                "planning_structure_with_type": null,
                "planning_structure_type": null,
                "planning_structure_type_full": null,
                "planning_structure": null,
                "street_fias_id": "9120b43f-2fae-4838-a144-85e43c2bfb29",
                "street_kladr_id": "77000000000268400",
                "street_with_type": "ул Снежная",
                "street_type": "ул",
                "street_type_full": "улица",
                "street": "Снежная",
                "house_fias_id": null,
                "house_kladr_id": null,
                "house_type": null,
                "house": null,
                "block": null,
                "building_type": null,
                "building": null,
                "fias_id": "9120b43f-2fae-4838-a144-85e43c2bfb29",
                "fias_code": null,
                "fias_level": "7",
                "fias_actuality_state": "0",
                "kladr_id": "77000000000268400",
                "capital_marker": "0",
                "okato": null,
                "oktmo": null,
                "cadastral_number": null,
                "tax_office": "7716",
                "tax_office_legal": "7716",
                "history_values": null,
                "source": null,
                "qc": null
            }
        }
    ]
}

Название	Описание
value	Адрес одной строкой (как показывается в списке подсказок)
unrestricted_value	Адрес одной строкой (полный, с индексом)
data.postal_code	Индекс
data.region_fias_id	Код ФИАС региона
data.region_kladr_id	Код КЛАДР региона
data.region_with_type	Регион с типом
data.region_type	Тип региона (сокращенный)
data.region_type_full	Тип региона
data.region	Регион
data.area_fias_id	Код ФИАС района в регионе
data.area_kladr_id	Код КЛАДР района в регионе
data.area_with_type	Район в регионе с типом
data.area_type	Тип района в регионе (сокращенный)
data.area_type_full	Тип района в регионе
data.area	Район в регионе
data.city_fias_id	Код ФИАС города
data.city_kladr_id	Код КЛАДР города
data.city_with_type	Город с типом
data.city_type	Тип города (сокращенный)
data.city_type_full	Тип города
data.city	Город
data.city_district_fias_id	Код ФИАС района города (заполняется, только если район есть в ФИАС)
data.city_district_kladr_id	Код КЛАДР района города (не заполняется)
data.city_district_with_type	Район города с типом
data.city_district_type	Тип района города (сокращенный)
data.city_district_type_full	Тип района города
data.city_district	Район города
data.settlement_fias_id	Код ФИАС нас. пункта
data.settlement_kladr_id	Код КЛАДР нас. пункта
data.settlement_with_type	Населенный пункт с типом
data.settlement_type	Тип населенного пункта (сокращенный)
data.settlement_type_full	Тип населенного пункта
data.settlement	Населенный пункт
data.planning_structure_fias_id	Код ФИАС план. структуры
data.planning_structure_kladr_id	Код КЛАДР план. структуры
data.planning_structure_with_type	Планировочная структура с типом
data.planning_structure_type	Тип планировочной структуры (сокращенный)
data.planning_structure_type_full	Тип планировочной структуры
data.planning_structure	Планировочная структура
data.street_fias_id	Код ФИАС улицы
data.street_kladr_id	Код КЛАДР улицы
data.street_with_type	Улица с типом
data.street_type	Тип улицы (сокращенный)
data.street_type_full	Тип улицы
data.street	Улица
data.house_fias_id	Код ФИАС дома
data.house_kladr_id	Код КЛАДР дома
data.house_type	Тип дома
data.house	Дом
data.block	Корпус
data.building_type	Тип строения
data.building	Строение
data.cadastral_number	Кадастровый номер
data.fias_id	Код ФИАС: HOUSE.HOUSEGUID для домов; ADDROBJ.AOGUID для улиц и вышестоящих объектов.
data.fias_code	Иерархический код адреса в ФИАС (СС+РРР+ГГГ+ППП+СССС+УУУУ+ДДДД)
data.fias_level	Уровень адреса по ФИАС: 1 — регион 3 — район 4 — город 5 — район города 6 — населенный пункт 7 — улица 8 — дом 65 — планировочная структура
data.fias_actuality_state	Признак актуальности адреса в ФИАС 0 — актуальный 1–50 — переименован 51 — переподчинен 99 — удален
data.kladr_id	Код КЛАДР
data.capital_marker	Признак центра района или региона: 1 — центр района (Московская обл, Одинцовский р-н, г Одинцово) 2 — центр региона (Новосибирская обл, г Новосибирск) 3 — центр района и региона (Томская обл, г Томск) 4 — центральный район региона (Тюменская обл, Тюменский р-н) 0 — ничего из перечисленного (Московская обл, г Балашиха)
data.okato	Код ОКАТО
data.oktmo	Код ОКТМО
data.tax_office	Код ИФНС для физических лиц
data.tax_office_legal	Код ИФНС для организаций
data.history_values[ ]	Список исторических названий объекта нижнего уровня. Если подсказка до улицы — это прошлые названия этой улицы, если до города — города.
Не заполняются
data.source
data.qc

Источник данных: Федеральная информационная адресная система (ФИАС) Налоговой службы.

Примеры вызова

• PHP

• PHP (одним файлом)

• Python

• R

• Symfony

Ограничения

Длина запроса (параметр query) — не более 300 символов.

Количество запросов в день — в соответствии с тарифным планом.

Максимальная частота запросов — 30 в секунду с одного IP-адреса.

Максимальная частота создания новых соединений — 60 в минуту с одного IP-адреса.

Стоимость

Бесплатно до 10 тысяч запросов в день. Больше — в составе годовой подписки.