Ich habe gerade mal ein kleines Python Script geschrieben, was das reverse geocoding macht und habe versucht möglichst viele Level darzustellen. Folgende Resultate (ich habe die nodes.js von ffms verwendet):
Update: Daten zeigen jetzt nur noch Knoten, die online sind. (Stand 23.08., 21:04)
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Administrative:
Gesamt: 513
Deutschland: 513
Baden-Württemberg: 2
Regierungsbezirk Stuttgart: 2
Verwaltungsgemeinschaft Schwaigern: 2
Schwaigern: 2
Niedersachsen: 13
Nordrhein-Westfalen: 498
Regierungsbezirk Köln: 1
Köln: 1
Mülheim: 1
Mülheim: 1
Bruder-Klaus-Siedlung: 1
Regierungsbezirk Münster: 497
Kreis Warendorf: 73
Sendenhorst: 4
Drensteinfurt: 2
Telgte: 2
Warendorf: 44
Einen-Müssingen: 2
Ostbevern: 2
Ahlen: 2
Beckum: 1
Sassenberg: 1
Ennigerloh: 15
Kreis Recklinghausen: 1
Castrop-Rauxel: 1
Rauxel-Süd: 1
Münster: 229
Münster-West: 33
Nienberge: 5
Häger: 4
Isolde-Kurz-Straße: 1
Albachten: 7
Sentruper Höhe: 5
Mecklenbeck: 3
Gievenbeck: 9
Roxel: 4
Münster-Mitte: 141
Mitte-Süd: 26
Geist: 11
Düesberg: 5
Aaseestadt: 6
Schützenhof: 4
Erphoviertel: 3
Mauritz-West: 3
Mitte-Nordost: 33
Mauritz-Mitte: 2
Herz-Jesu: 1
Uppenberg: 11
Hafen: 13
Rumphorst: 3
Klein-Muffi: 3
Altstadt: 29
Dom: 1
Überwasser: 3
Buddenturm: 1
Martini: 13
Aegidii: 11
Hansaviertel: 12
Mauritz-West: 6
Hansaplatz: 6
Innenstadtring: 38
Schlachthof: 4
Kreuzviertel: 16
Josef: 7
Schloss: 2
Bahnhof: 5
Pluggendorf: 3
Neutor: 1
Münster-Ost: 5
Handorf: 1
Gelmer-Dyckburg: 2
Mauritz-Ost: 2
Münster-Südost: 9
Wolbeck: 3
Gremmendorf: 6
Gremmendorf-Ost: 5
Münster-Hiltrup: 32
Hiltrup: 26
Hiltrup-West: 25
Berg Fidel: 3
Amelsbüren: 3
Münster-Nord: 9
Coerde: 5
Kinderhaus: 4
Kinderhaus-West: 4
Kreis Steinfurt: 93
Altenberge: 2
Emsdetten: 16
Nordwalde: 5
Westerkappeln: 3
48565: 25
Burgsteinfurt: 16
Borghorst: 9
Laer: 5
Metelen: 2
Greven: 8
Reckenfeld: 3
Gimbte: 5
Recke: 1
Wettringen: 1
Hörstel: 1
Bevergern: 1
Rheine: 4
Eschendorf: 1
Schotthock: 3
Saerbeck: 10
Neuenkirchen: 6
Sankt Arnold: 6
Horstmar: 1
Lienen: 3
Kreis Coesfeld: 85
Dülmen: 42
Hausdülmen: 6
Buldern: 2
Rorup: 30
Lüdinghausen: 31
Coesfeld: 2
Lette: 1
Goxel: 1
Nottuln: 1
Ascheberg: 3
Herbern: 3
Senden: 6
Kreis Borken: 16
Velen: 1
Gescher: 3
Ahaus: 3
Wüllen: 2
Stadtlohn: 2
Reken: 3
Maria Veen: 3
Borken: 2
Schöppingen: 2
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Postal:
44577: 1
59387: 3
49536: 6
48624: 4
48565: 25
48629: 4
48465: 9
48356: 10
48231: 44
48153: 8
49082: 1
48151: 30
48157: 8
48155: 28
48734: 6
59348: 32
48159: 11
48291: 2
48683: 3
48485: 6
59227: 1
49509: 1
59320: 15
59229: 1
48341: 4
48366: 10
48301: 1
59269: 1
48249: 42
48268: 10
48308: 6
48324: 4
48369: 24
48477: 1
74193: 2
48317: 2
48432: 6
48653: 2
48346: 4
48612: 1
49504: 1
49076: 1
49219: 4
46325: 3
48167: 12
48165: 28
48163: 13
48161: 23
48145: 10
48147: 22
48712: 3
48143: 35
49846: 1
49492: 3
48493: 2
48282: 16
48429: 1
51063: 1
48703: 4
46342: 2
48336: 1
48149: 14
Ich finde die Aufschlüsselung nach Administrativen Einheiten sehr viel aufschlussreicher als nach PLZ. Ich habe das Script auf gist gepackt: ff_node_geolocation.py · GitHub
Anmerkungen: Ich habe nur quick’n’dirty etwas herumprobiert und u. a. Niedersachsen ist gar nicht weiter aufgeschlüsselt, da dort in OSM wohl eine andere Hierarchie verwendet wird. Außerdem verwende ich geopy (GitHub - geopy/geopy: Geocoding library for Python.) für den api-call.
Alles im allen scheint die Aufschlüsselung über OSM/Nominatim aber detaillierter als über Google Maps zu sein. Manchmal sind halt nicht alle Daten vorhanden. In Dülmen z. B. gibt es 49 Nodes, jedoch sind in Dülmen nicht alle Ortsteile erfasst. Sodass, wenn man die Nodes der Unterkategorien zählt nur auf 43 kommt.