We wcześniejszych wpisach o punktach adresowych pokazywałem jak pobrać przetworzone dane adresowe z rejestru PRG oraz przeprowadzałem ich analizę.
Dzisiaj w związku z tym, że niektóre rejestry odwołują się referencyjnie wprost do rejestru EMUiA pokażę jak za pomocą protokołu SOAP usługi słownikowej pobrać na podstawie numeru TERYT dane dotyczące województwa w zakresie ulic i punktów.
Na stronie http://www.geoportal.gov.pl/uslugi-slownikowe znajdują się lista usług możliwych do użycia. Najprościej dla zwykłego człowieka jest kliknąć w Słowniki on-line – punkt wejścia i przesuwając się w kierunku od województwa do gminy wybrać miejscowość której punkty chcemy obejrzeć. Co jednak jeśli chcielibyśmy mieć wszystkie miejscowości, ulice lub punkty adresowe np z województwa ?
Z pomocą przyjdzie nam usługa SOAP serwująca słowniki off-line która w jednym ze swoich poleceń udostępnia możliwość pobrania danych po terycie dla województwa, powiatu lub gminy. Można ją znaleźć pod adresem http://mapy.geoportal.gov.pl/wss/service/SLNOFF/guest/slowniki-offline?wsdl
Do wywołania polecenia które umożliwi pobranie danych można użyć klienta SOAP online np http://wsdlbrowser.com lub ściągnąć darmową wersję narzędzia SOAPUI służącego do testowania usług (dla bardziej zaawansowanych).
W wsdlbrowser wklejamy ścieżkę do usługi serwującej dane słownikowe i po pobraniu listy poleceń po prawej stronie ekranu w Functions klikamy pobierzPelne (przedostatnia pozycja).
Uzupełniamy zamiast znaku zapytania teryt gminy,powiatu lub województwa na podstawie strony z TERYT i uruchamiamy polecenie Call Function jak na obrazku powyżej. Np pomorskie to 22, powiat chojnicki to 2202 a gmina Konarzyny w tym powiecie to 2202052.
Efektem wywołania polecenia będzie lista plików zip które możemy pobrać – atrybut sln wskazuje na typ danych:
sln=”m” – to lista miejscowości w danej jednostce
sln=”ul” to lista ulic w danej jednostce
sln=”adr” to lista punktów adresowych.
Wystarczy przekleić ścieżkę do przeglądarki żeby pobrać skompresowany plik z aktualnymi danymi. W następnym wpisie opiszę jak takie dane przetworzyć do postaci zjadliwej dla człowieka.