OSM

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

import statistics

import overpy

from matplotlib.pyplot import (axes,axis,title,legend,figure,
                               xlabel,ylabel,xticks,yticks,
                               xscale,yscale,text,grid,
                               plot,scatter,errorbar,hist,polar,
                               contour,contourf,colorbar,clabel,
                               imshow)
from numpy import (linspace,logspace,zeros,ones,outer,meshgrid,
                   pi,sin,cos,sqrt,exp)
import math

import json
import geocoder
from geojson import Point, Feature, FeatureCollection, dump, MultiPoint, Polygon, LineString, MultiLineString
#import os
import requests

import networkx as nx
import osmnx as ox

Dor = ['unclassified', 'service', 'residential', 'secondary', 'secondary_link', 'tertiary', 'tertiary_link', 'trunk', 'motorway', 'primary', 'motorway_link', 'trunk_link', 'primary_link', 'living_street']

def normal(XY ): # возвращает координаты ребер ближайшие от одной точки координат

   #import overpy

   #import numpy as np

   #import math

   # вычисляем квадрат(координаты углов) с центром точка координат
   dist = 6 #0.5 #дистанция 0.5 км
   mylon = XY[0]#30.380325 # долгота центра
   mylat = XY[1]#59.80481 # широта
   lon1 = mylon-dist/abs(math.cos(math.radians(mylat))*111.0) # 1 градус широты = 111 км
   lon2 = mylon+dist/abs(math.cos(math.radians(mylat))*111.0)
   lat1 = mylat-(dist/111.0)
   lat2 = mylat+(dist/111.0)
   #print(lon1, lat1)
   #print(lon2, lat2)

   #прямоугольник по (south, west, north, east)широте и долготе, который может выглядеть
   #юг, запад, север, восток
   #      север
   #восток      запад
   #        юг

   #GET /api/0.6/map?bbox= слева , снизу , справа , сверху
   #где:

   #left долгота левой (самой западной) стороны ограничительной рамки. longitude
   #bottom широта нижней (самой южной) стороны ограничительной рамки. latitude
   #right долгота правой (самой восточной) стороны ограничительной рамки.
   #top широта верхней (самой северной) стороны ограничительной рамки.

   api = overpy.Overpass()

   #result1 = api.query("""
   #(way["name"="Пушкинская улица"];>;);
   #out skel;
   #    """)

   # fetch all ways and nodes
   #возвращает данные о ребрах   # way({},{},{},{}) ["highway"];
   result = api.query("""
       way({},{},{},{})["highway"];
       (._;>;);
       out body;
       """.format( lat1,lon1, lat2, lon2))#format(lon1, lat1, lon2, lat2)

   #result2 = api.query("""way["name"="Gielgenstraße"](50.7,7.1,50.8,7.25);out;""")

   #print(result1.ways)
   h = []
   hh = []
   lst = {}
   ch = 0
   for way in result.ways:
      #key = way.tags.get("name")
      #print(way.tags)
      if way.tags.get("highway") in Dor  :
         #if way.tags.get("highway") == 'footway' or way.tags.get("highway") == 'path' or way.tags.get("highway") == 'track': pass
         #else:
           key = way.tags.get("name")
           #print(key)
           #hh.append(h)

           #h.append([way.tags.get("name")])
           #print("Name: %s" % way.tags.get("name", "n/a"))
           #print("Name: %s" % way.tags.get("name"))
           #print("  Highway: %s" % way.tags.get("highway", "n/a"))
           #print("  Highway: %s" % way.tags.get("highway"))
           #print("  Nodes:")
           #print(way.nodes)
           #'''
           for node in way.nodes:
               #print("Name: %s" % way.tags.get("name"))
               #if 59.8048019 == node.lon: print("59.8048019")
               #print("    Lat: %f, Lon: %f" % (node.lat, node.lon))
               #h.append([str(node.lat), str(node.lon)])
           #h.append([way.tags.get("name")])
               lst.setdefault(str(key)+str(ch), []).append([ float(node.lon), float(node.lat)])


           ch = ch + 1
   h1 = h
   #print(lst)
   return lst

cache = (normal([30.3803247, 59.8048102]))