АВТОМАТИЗАЦИЯ ПЛАНИРОВАНИЯ СЕТЕВОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ НА ОСНОВЕ ПАРСИНГА ГЕОДАННЫХ

AUTOMATED PLANNING OF NETWORK INFRASTRUCTURE BASED ON GEODATA PARSING

Yakimov Semyon Andreevich

Student, College of the Neftekamsk Branch of the Ufa University of Science and Technology,

Russia, Neftekamsk

Sterlyadeva Lilia Venirovna

Scientific Supervisor, Lecturer, College of the Neftekamsk Branch of the Ufa University of Science and Technology,

Russia, Neftekamsk

АННОТАЦИЯ

В статье представлена разработка программного средства для автоматизированного сбора геопространственных данных с веб-сервиса «Яндекс.Карты». Приложение реализовано на языке Python с использованием библиотек Selenium, Pandas и Folium. Оно позволяет по заданному списку улиц автоматически извлекать адреса, географические координаты домов, а также вычислять координаты промежуточных точек («ШОР»), используемых при проектировании оптоволоконных сетей (FTTH). Собранные данные сохраняются в файл Excel, а результаты визуализируются на интерактивной HTML-карте. Решение значительно ускоряет этап сбора исходных данных в задачах планирования телекоммуникационной инфраструктуры и может быть использовано в учебной и профессиональной деятельности студентов ИТ-специальностей.

Ключевые слова: геоданные, парсинг, Яндекс.Карты, Python, Selenium, Folium, сетевая инфраструктура, FTTH, проектная деятельность.

Проектирование оптоволоконных сетей (FTTH) требует точных данных о расположении домов. Вручную собирать эту информацию с карт — трудоёмко и подвержено ошибкам. Цель работы — создать инструмент, автоматизирующий сбор и первичную обработку геоданных с популярного картографического сервиса.

Разработано настольное приложение на Python со следующим функционалом:

Ввод населённого пункта и списка улиц (через GUI на PySide6);

Автоматический парсинг данных с Яндекс.Карт с помощью Selenium (включая дома с литерами: 5а, 12к1 и др.);

Расчёт координат «ШОР» — средних точек между парами домов (для оптимизации прокладки кабеля);

Сохранение данных в Excel (с помощью Pandas);

Генерация интерактивной карты с маркерами адресов и «ШОР» (с помощью Folium).

Приложение поддерживает фоновый режим работы и позволяет остановить процесс в любой момент.

Протестировано на улицах г. Нефтекамска. За 10 минут обработано более 200 адресов. Точность координат соответствует данным Яндекс.Карт. Все результаты отображаются на интерактивной карте и сохраняются в структурированном виде.

Разработанное приложение демонстрирует эффективное применение методов веб-скрейпинга и визуализации данных в профессиональной подготовке ИТ-специалистов. Оно может использоваться:

• в учебном процессе — как пример проектной деятельности;
• на практике — для ускорения этапа сбора данных при проектировании сетей;
• в исследовательской работе — как основа для дальнейших доработок (поддержка других карт, интеграция с API, экспорт в ГИС).

Список литературы:

1. Зольников, И. Д. Введение в геоинформационные системы и дистанционное зондирование: учебник / И. Д. Зольников. — Москва : Юрайт, 2025. — 118 с.
2. Митчелл, Р. Веб-скрейпинг с помощью Python : сбор данных с современных сайтов / Р. Митчелл. — 2-е изд. — Sebastopol : O’Reilly Media, 2018. — 308 с.
3. Парсинг динамических сайтов на Python с помощью Selenium [Электронный ресурс] // Timeweb Cloud. — 2023. — URL: https://timeweb.cloud/tutorials/python/selenium-parsing-dinamicheskih-sajtov (дата обращения: 25.02.2025).
4. Применение оптического доступа FTTH на базе технологии пассивных оптических сетей [Электронный ресурс] // Siblec.ru. — URL: https://siblec.ru/telekommunikatsii/primenenie-opticheskogo-dostupa-ftth-na-baze-tekhnologii-passivnykh-opticheskikh-setej/3-postroenie-opticheskoj-seti (дата обращения: 25.02.2025).
5. Федоров, Д. Ю. Программирование на Python : учебное пособие / Д. Ю. Федоров. — 6-е изд. — Москва : Юрайт, 2025. — 187 с.