Geolocalizar endereços sem acesso à internet pode parecer um desafio, mas com um script offline bem estruturado, você pode mapear CEPs para coordenadas geográficas de forma rápida e confiável. Este método elimina a dependência de APIs externas e garante total controle sobre seus dados.
Baixe e prepare um arquivo CSV contendo a base de CEPs brasileiros com colunas para CEP, latitude e longitude. Este arquivo servirá como referência offline para o script.
import pandas as pd
# Carrega a base de CEPs
df_cep = pd.read_csv('base_cep.csv', dtype={'CEP': str})
df_cep['CEP'] = df_cep['CEP'].str.replace('-', '')
Desenvolva uma função que busca as coordenadas geográficas de um CEP diretamente no arquivo CSV carregado, sem necessidade de conexão com a internet.
def geolocalizar_cep(cep, df_base):
cep = str(cep).replace('-', '').strip()
registro = df_base[df_base['CEP'] == cep]
if not registro.empty:
return registro.iloc[0]['latitude'], registro.iloc[0]['longitude']
else:
return None, None
Para processar uma lista de CEPs, crie um script que itera sobre os valores e retorna as coordenadas correspondentes.
def processar_ceps(ceps, df_base):
resultados = []
for cep in ceps:
lat, lon = geolocalizar_cep(cep, df_base)
resultados.append({'CEP': cep, 'Latitude': lat, 'Longitude': lon})
return resultados
| CEP | Latitude | Longitude |
|---|---|---|
| 01001000 | -23.5489 | -46.6388 |
| 20010020 | -22.9109 | -43.2092 |
| 60160000 | -3.7190 | -38.5460 |
Após processar os CEPs, salve os resultados em um novo arquivo CSV para uso posterior.
def salvar_resultados(resultados, arquivo_saida):
df_resultados = pd.DataFrame(resultados)
df_resultados.to_csv(arquivo_saida, index=False)
Com este script offline, você pode geolocalizar CEPs de forma autônoma e eficiente, eliminando a dependência de serviços online. Esta abordagem garante rapidez e segurança no processamento de dados geográficos, permitindo que você integre a funcionalidade diretamente em suas aplicações locais.