django-fias 1.2.5
FIAS Django integration
License: MIT license

Приложение для работы с базой данных ФИАС в Django

Основные возможности
====================

* Импорт базы ФИАС из:
    * архива XML или DBF
    * каталога с XML или DBF
    * напрямую с сайта http://fias.nalog.ru в формате XML или DBF
* Импорт всех существующих справочников и классификаторов ФИАС (с возможностью выборочного импорта)
* Возможность хранить данные в отдельной БД
* Все справочники и классификаторы доступны для просмотра в админке Django
* Поле модели AddressField, предоставляющее в админке Django ajax-поиск адреса
* Поддержка полнотекстового поиска для поля AddressField (`демо <http://youtu.be/ZVVrxg9-o_4>`_) с помощью:
    * `Sphinx Search Engine <http://sphinxsearch.com>`_ Для Debian, Ubuntu, RHEL, Windows есть `пакеты <http://sphinxsearch.com/downloads/release/>`_

* Связанное поле модели для выбора района внутри выбранного в AddressField города (районы никак не привязаны к улицам, соответственно, их нужно выбирать отдельно, если это требуется)
* Несколько абстрактных моделей, немного упрощающих жизнь

Совместимость
=============

* Django 1.7+ (*Для работы с django 1.7 необходимо доустановить django_extensions*)
* django_select2 5.3.0+

Внешние зависимости
===================

* `django_select2<https://github.com/applegrew/django-select2>`_ модуль интеграции Select2 с Django.
* `dbfread <https://github.com/olemb/dbfread>`_ Маленькая библиотека для работы с DBF. Для python3.3+ пока что нужно использовать мой `форк<https://github.com/Yuego/dbfread>`_


Некоторые особенности
=====================

* Часть справочников импортируется независимо от настроек: вся статусная информация, типы нормативных документов, типы адресных объектов, таблица AddrObj
* Все справочники и классификаторы связаны между собой посредством ForeignKey, что требует консистентного состояния БД ФИАС. В реальной жизни такого не бывает, поэтому:
* В случае отсутствия родительского поля для ForeignKey включается механизм регрессивного импорта:
    * При возникновении любой ошибки пачка объектов делится на части и каждая часть импортируется отдельно
    * При повторном возникновении ошибки часть с ошибкой снова делится и импортируется.
    * Так повторяется, пока в пачке не останется один объект, который просто отбрасывается.
    Таким образом достигается минимальная просадка производительности импорта при возникновении ошибок.


Описание ключей командной строки (python manage.py fias)
========================================================

--src <path|filename|url|AUTO>
    Путь до архива с БД ФИАС, каталога, в который предварительно был распакован архив или URL-адрес, с которого требуется скачать импортируемый архив
    Отсутствующее значение или значение AUTO означает автоматическое получение данных с сайта http://fias.nalog.ru

--truncate
    Указывает полностью удалять все данные из таблицы перед импортом в неё

--i-know-what-i-do
    В случае если в БД уже есть какие-то данные, приложение не даст ничего импортировать, пока не будет указан этот ключ.
    На возможность обновления никак не влияет.

--update
    Обновляет БД ФИАС до актуальной версии (после или вместо импорта).
    Если в БД ничего ещё не импортировалось, будет выдано сообщение об ошибке.

--skip
    Используется только вместе с --update. Указывает пропускать повреждённые архивы с обновлениями.

--format <xml|dbf>
    Указывает, в каком формате скачивать архивы с данными ФИАС. Допустимоые значения: xml или dbf.

--limit
    Устанавливает размер пачки записей, единовременно загружаемой в БД. Чем больше размер, тем быстрее импорт (в теории), но дольше обработка ошибок, если таковые возникнут.
    По-умолчанию: 10000.

--tables
    Задаёт список таблиц для импорта через запятую.

--update-version-info <yes|no>
    Указывает, обновлять ли список версий БД ФИАС.
    По-умолчанию: yes

--fill-weights
    Обновляет веса типов адресных объектов из FIAS_SB_WEIGHTS. Смотри **Настройка весов** ниже.

--keep-indexes
    При первоначальном импорте удаляются все индексы из таблиц (кроме первичного ключа) перед импортом и пересоздаются заново после.
    Ключ отключает такое поведение. На процесс обновления никак не влияет.

--tempdir <path>
    Путь к каталогу, где будут размещены временные файлы в процессе импорта.
    Каталог должен существовать и быть доступен для записи.

Обновление 1.1.x до 1.2.0
=========================

После установки данного обновления лучше выполнить полный импорт БД, т. к. из-за ошибки в предыдущих версиях
часть данных (коды ИФНС, ОКАТО, ОКТМО) была импортирована некорректно.

Выполните::

    python manage.py migrate fias

Обновление 1.0.0 до 1.1.0
=========================

Вполне возможна ситуация, когда миграция прервётся из-за неконсистентности БД.
В этом случае придётся выполнить полный импорт, т. к. искать проблемные записи слишком трудозатратно.

* Перед обновлением **сделайте резервную копию БД ФИАС**!!!
* Перед обновлением убедитесь в наличии доступа в Интернет, т. к. в процессе будет скачана последняя версия ахрива БД ФИАС (полный архив).
* Если БД пуста, ничего качаться не будет.

Выполните::

    python manage.py migrate fias


Обновление 0.6.1 до 1.0.0
=========================

Обновите django-fias до версии 0.6.2, а django до версии 1.7 или выше.
Смигрируйте базу данных::

    python manage.py migrate fias 0001 --fake
    python manage.py migrate fias

Обновите django-fias до версии 1.0.0
Обновите все зависимости до актуальных версий (в частности django-select2 до версии не ниже 5.3.0).
Обновите статические файлы::

    python manage.py collectstatic


Обновите настройки django-fias (см. fias/config.py).

Установка
=========

1. Установите `django-fias`::

        pip install django-fias

2. Добавьте `fias` и `django_select2` в ваш список `INSTALLED_APPS`.
3. Добавьте `url(r'^fias/', include('fias.urls', namespace='fias')),` в ваш urlpatterns
4. Любым доступным способом подключите к админке приложения, в котором будете использовать поле FiasAddress свежую версию jQuery::

    # например так:
    class ItemAdmin(admin.ModelAdmin):
        class Media:
            js = ['//ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.10.1/jquery.js']
    admin.site.register(Item, ItemAdmin)

5. Если вы желаете использовать отдельную БД под данные ФИАС, выполните следующее

* Создайте БД и подключите её к Джанго обычным способом
* Добавьте в ваш `settings.py` параметр::

        FIAS_DATABASE_ALIAS = 'fias'

где `fias` - имя БД

* Добавьте в список `DATABASE_ROUTERS`::

        fias.routers.FIASRouter

* Выполните::


        python manage.py migrate --database=fias

где `fias` - имя БД ФИАС

5. Выполните::

        python manage.py migrate

6. Выполните::

        python manage.py collectstatic

Настройка полнотекстового поиска
================================

**NOTE**: поддерживаются только 2 СУБД: PostgreSQL и MySQL.
**NOTE2**: для индексации базы в MySQL может потребоваться до 2-2.5ГБ свободного места во временном каталоге MySQL.
**NOTE3**: нет необходимости слишком часто пересоздавать поисковый индекс базы ФИАС. Это требуется делать только после обновления базы.

1. Установите:

* `Sphinx Search Engine <http://sphinxsearch.com>`_ Для Debian, Ubuntu, RHEL, Windows есть `пакеты <http://sphinxsearch.com/downloads/release/>`_


3. Сгенерируйте конфигурацию `sphinx`:

Если у вы уже используете `sphinx` в проекте, то вам нужен только конфиг индекса. Выполните::

    python manage.py fias_suggest --path=PATH > sphinx.conf

где `PATH` - путь до каталога с индексами sphinx.

Иначе выполните::

    python manage.py fias_suggest --path=PATH --full > sphinx.conf

чтобы получить полный конфиг sphinx.

Замените конфиг sphinx полученными настройками (для **Gentoo** это файл `/etc/sphinx/sphinx.conf`, для **Ubuntu**: `/etc/sphinxsearch/sphinx.conf`)

4. Псоле того, как данные **импортированы** и обновлены выполните::

    indexer -c /etc/sphinx/sphinx.conf --all

*NOTE*: для повторной переиндексации при запущенном Sphinx следует выполнять::

    indexer -c /etc/sphinx/sphinx.conf --all --rotate

5. Запустите sphinx::

    # для Gentoo
    /etc/init.d/searchd start
    # для Ubuntu
    /etc/init.d/sphinxsearch start

**NOTE** Если Sphinx работает на другом хосте или на другом порту, добавьте в `settings.py` словарь соответствующими параметрами::

    FIAS_SEARCHD_CONNECTION = {
        'host': '127.0.0.1',
        'port': 9306,
    }

Настройка весов
===============
Из-за особенностей организации БД ФИАС, сортировка результатов поиска происходит не так, как хотелось бы.
Поэтому, начиная с версии 0.4 добавлена возможность настроить веса типов адресных объектов по своему усмотрению.
Для этого в `settings.py` добавьте словарь `FIAS_SB_WEIGHTS` вида::

        FIAS_SB_WEIGHTS = {
            # СОКРАЩЕНИЕ: ВЕС
            'г': 128,
            'с': 100,
        }
        
где 
 * СОКРАЩЕНИЕ - сокращённое наименование вида объекта из таблицы SocrBase
 * ВЕС - число от 0 до 128
 
*NOTE*: по-умолчанию вес всех типов равен 64
*NOTE*: пример заполнения можно посмотреть в weights.py - там перечислены предустановленные веса.

Чтобы применить свои изменения, выполните::

        python manage.py fias --fill-weights
        
Кроме того изменить веса можно в панели администрирования Django.
Но помните, что эти изменения будут **перезаписаны** при следующем вызове упомянутой команды!
После внесения изменений обязательно нужно переиндексировать базу.

Выбор импортируемых таблиц
==========================

Таблицы SOCRBASE и ADDROBJ импортируются всегда. Таблицы NORMDOC, LANDMARK, HOUSEINT и HOUSE по-умолчанию не импортируются.

Добавьте в ваш `settings.py` список названий таблиц, которые вы хотели бы импортировать::

    FIAS_TABLES = ('normdoc', 'landmark', 'houseint', 'house')


Импорт данных
=============

Расшифровка сокращений
----------------------
T: Table (Таблица) - импортируемая в данный момент таблица
L: Loaded (Загружено) - количество уже загруженных в таблицу строк
U: Updated (Обновлено) - количество обновлённых записей
S: Skipped (Пропущено) - количество пропущенных записей, не удовлетворивших условиям фильтров и валидаторов, из них:
E: Errors (Ошибки) - количество записей, пропущенных из-за ошибок
R: Regression (Регрессия) - статус режима регрессивного импорта.
    Первое число - уровень рекурсии. Чем глубже рекурсия, тем на более мелкие части разбита пачка записей.
    Числа в скобках обозначают <номер части>:<количество записей в части>. Количество чисел и их позиция соответствуют глубине рекурсии.
FN: Filename (Имя файла) - имя файла импортируемой таблицы

Первоначальная загрузка данных
------------------------------
Существует несколько способов импортировать данные в БД ФИАС

Полностью автоматический импорт с сайта ФИАС::

        python manage.py fias --src auto [--format <xml|dbf>]

Здесь ключ `--format` указывает, в каком формате предпочтительно скачивать данные. Доступны значения `xml` или `dbf`.
Такой способ не всегда целесообразен по разным причинам, поэтому лучше самостоятельно скачать полный архив и импортировать уже его::

        # Архив с XML-файлами
        python manage.py fias --src /path/to/fias_xml.rar
        # Архив с DBF-файлами
        python manage.py fias --src /path/to/fias_dbf.rar
        # Каталог с распакованным содержимым архива
        python manage.py fias --src /path/to/fias_data/

**Но!**
В случае, если в БД уже есть какие-то данные, скрипт выдаст соответствующее сообщение и прекратит работу.
Такое поведение связано с тем, что при импорте из файла, если версия файла не совпадает с версией данных в какой-то таблице в БД ФИАС,
данные в этой таблице могут быть удалены полностью и заменены новыми, при этом
ORM Django при наличии связанных таблиц удалит данные так же и оттуда.
Если вы уверены в том, что делаете, добавьте к предыдущей команде флаг *--i-know-what-i-do*::

        python manage.py fias --src /path/to/fias_xml.rar --i-know-what-i-do
        # or
        python manage.py fias --src auto --i-know-what-i-do

Если по какой-то причине нужно импортировать всю БД ФИАС заново, добавьте флаг *--truncate*::

        python manage.py fias --src /path/to/fias_xml.rar --truncate --i-know-what-i-do
        # or
        python manage.py fias --src auto --i-know-what-i-do

Если скачанный файл не актуален, можно добавить к указанной выше команде флаг *--update* - скрипт сразу после импорта обновит БД до актуальной версии.::

        python manage.py fias --src /path/to/fias_xml.rar --update
        
**NOTE**
Импортируются только актуальные записи. Если данные об объекте менялись, будет загружена самая последняя версия записи об этом объекте.
Записи из будущего не импортируются.

Обновление существующей БД
--------------------------
Для обновления БД выполните::

        python manage.py fias --update

Обновление выполняется только с сайта ФИАС. Обновить базу из файла нельзя.

**NOTE**
Как это ни печально, но мы живём в России. Тут всякое бывает. Вот и сервис ФИАС время от времени подсовывает битые дельта-архивы.
Чтобы оные пропускать автоматически и обновляться следующими по порядку, используйте флаг *--skip* совместно с *--update*

Для вывода всех возможных параметров импорта выполните::

    python manage.py fias --help


Просмотр информации о состоянии БД ФИАС
---------------------------------------

Чтобы узнать, насколько актуальна локальная копия БД ФИАС, выполните::

    python manage.py fiasinfo --db-version


Использование
=============

Вы можете самостоятельно ссылаться на таблицы БД фиас.

Вы так же можете добавить в свои модели поле `fias.fields.address.AddressField`, которое предоставит вам удобный
поиск адреса по базе и прявязку Один-ко-Многим вашей модели к таблице `AddrObj` базы ФИАС. (см. модель `Item` в тестовом приложении)

Либо вы можете унаследоваться от любой модели из `fias.models.address`, которые добавят несколько дополнительных
полей к вашим моделям и выполнят за вас кое-какую рутину:

**FIASAddress** (см. модель `CachedAddress` в тестовом приложении)

Помимо поля `address` добавляет еще два: `full_address` и `short_address`. В первом хранится полная запись адреса (но без индекса), во втором - укороченная.

**FIASAddressWithArea** (см. модель `CachedAddressWithArea` в тестовом приложении)

Наследуется от предыдущей модели и добавляет еще поле `area` - позволяет указывать район города, выбранного в поле `address` (если, конечно, таковые имеются в БД ФИАС для данного города)

**FIASHouse** (см. модель `CachedAddressWithHouse` в тестовом приложении)

Миксин, добавляющий 3 поля `house`, `corps` и `apartment` - соответственно номер дома, корпус и квартира.

**FIASFullAddress**

Комбинация моделей  `FIASAddress` и `FIASHouse`.

**FIASFullAddressWithArea**

Комбинация моделей `FIASAddressWithArea` и `FIASHouse`

*NOTE*: в моделях `FIASFullAddress` и `FIASFullAddressWithArea` реализованы методы `_get_full_address` и `_get_short_address`, возвращающие соответственно полную и сокращённую строку адреса, включая номер дома/корпуса/квартиры.


Настройка settings.py
====

FIAS_UNRAR_TOOL - путь до библиотеки UnRAR (по умолчанию unrar - поиск в глобальных переменных)


TODO
====

* Проверять списки удалённых объектов и все связанные с AddrObj модели мигрировать на правильные записи

Известные проблемы
==================
* Если используется отдельная БД под данные ФИАС, в админке в список `list_display` нельзя добавлять поля типа `ForeignKey`

Благодарности
=============

`Коммит от EagerBeager <https://github.com/EagerBeager/django-fias/commit/ed375c2e1cafdc04f0c9612091eb040ef8f9f4fe>`_
Благодаря этому коммиту до меня наконец дошло, почему импорт отжирал память.