PyNSPD

Python-библиотека для работы с НСПД - Национальной системой пространственных данных (ex-ПКК)

---

⚠️ Важно

• Это неофициальная библиотека

• НСПД часто меняет схемы объектов. Если у вас происходит ошибка валидации - попробуйте обновить библиотеку

Особенности

• Синхронное и асинхронное API: полностью идентичные API позволяют одинаково удобно работать в разных проектах.
• Полная типизации на Pydantic: валидация данных и автозаполнения в IDE.
• Встроенная поддержка Shapely: удобная аналитика полученной геометрии.
• Кэширование из коробки: сохранение данных в Redis, SQLite и других форматах.
• Автогенерация типов: данные о перечне слоев, их полях и их типах подтягиваются напрямую с НСПД.

Быстрый старт

Установите pynspd:

pip install pynspd

Найдите нужный вам объект:

from pynspd import Nspd

with Nspd() as nspd:
    feat = nspd.search_in_theme("77:05:0001005:19")

Доступен полный список аттрибутов (в том числе скрытых), а также сокращенный в человекочитаемом формате:

    print(feat.properties.options.model_dump())
    #> {'readable_address': 'г Москва, ул Серпуховская Б., вл 58',
    #>  'land_record_subtype': 'Землепользование', ...}

    print(feat.properties.cast().options.model_dump_human_readable())
    #> {'Адрес': 'г Москва, ул Серпуховская Б., вл 58',
    #>  'Вид земельного участка': 'Землепользование', ...}

Для доступа к дополнительным аттрибутам делаем запрос по вкладке:

    print(await nspd.tab_objects_list(feat))
    #> {'Объект недвижимости: ': ['77:05:0001005:1012']}

Геометрию можно сразу конвертировать в shapely-формат (например, для работы с geopandas):

    print(feat.geometry.to_shape().bounds)
    #> (37.62575417009177, 55.719792499833524, 37.626451149629915, 55.72046606889391)

---

С более детальным описанием библиотеки можно ознакомиться в руководстве пользователя.

Поддержка проекта

Самый простой способ - это оставить ⭐ проекту на GitHub и отправить его своим коллегам. Если же вы хотите принять участие в его развитии, ознакомьтесь со статьей "Как поддержать проект?".