Ja, das Skript sieht gut aus, um das Delta zwischen den `id`-Werten der Tabelle `outage` und den `instance_id`-Werten der Tabelle `geometry` zu ermitteln. Es verwendet den `EXCEPT ALL`-Operator, der die Differenz der beiden Mengen berechnet und dabei Duplikate berücksichtigt. Das heißt, es listet alle `id`-Werte aus `outage`, die keine Entsprechung in `instance_id` aus `geometry` haben. Falls Du sicherstellen willst, dass die Tabellen konsistent sind oder Du das Format der fehlenden Einträge vorbereiten möchtest, kannst Du anschließend mit den Ergebnissen arbeiten, um die Daten korrekt in die `geometry`-Tabelle einzufügen. Falls die Ziel-Datenstruktur spezifisch ist (z. B. Geokoordinaten im WKT-Format oder ähnliches), kannst Du ein entsprechendes Insert-Skript basierend auf den fehlenden IDs erstellen. Wenn Du magst, kannst Du mir auch den weiteren Kontext oder die Zielstruktur geben, damit ich sicherstellen kann, dass der nächste Schritt optimal ist. 😊

Dein Ansatz ist gut durchdacht und sinnvoll. Mit der Abfrage erstellst Du eine CSV-Datei, die die benötigten Informationen für die Geokodierung mit der Nominatim-API enthält. Das Skript kombiniert die fehlenden `id`-Werte aus der `outage`-Tabelle mit den relevanten Adressdaten aus der `notification_creation`-Tabelle. Einige Hinweise und Überlegungen zu Deiner Abfrage: 1. **Ersatz für `<uuids aus ermittelten Delta>`**: Füge hier einfach die UUIDs aus der ersten Abfrage ein. Alternativ kannst Du die erste Abfrage direkt in der `WHERE`-Klausel als Subquery verwenden, um den Prozess zu automatisieren. ```sql where o.id in ( select id from prime_outage_instances_main.outage o except all select instance_id from prime_outage_instances_main.geometry g ) ``` 2. **Ergänzungen zur CSV-Erstellung**: Es könnte sinnvoll sein, zusätzliche Felder wie einen Zeitstempel oder eine Status-Spalte hinzuzufügen, falls Du die Ergebnisse der Geokodierung später nachverfolgen möchtest. 3. **Validierung der Adressdaten**: Stelle sicher, dass die Felder `house_no`, `street`, `place`, und `location_district` genügend valide Daten enthalten, damit Nominatim brauchbare Ergebnisse liefert. Eventuell kannst Du eine Bedingung in die `WHERE`-Klausel einfügen, um nur Einträge mit ausreichend Adressinformationen einzuschließen. 4. **CSV-Formatierung**: Verwende die SQL-Funktion `string_agg` (oder einen spezifischen CSV-Export-Befehl Deines Systems), um die Ergebnisse in ein korrektes CSV-Format zu exportieren. Das Vorgehen sieht also sehr gut aus. Falls Du später Unterstützung beim Umgang mit der Nominatim-API oder dem Bauen der Inserts benötigst, sag einfach Bescheid! 😊

Das Python-Skript lässt sich in gut strukturierten Schritten umsetzen. Hier ist der Plan für das Skript: 1. **Einlesen der CSV-Datei**: - Die Datei enthält `obj_id`, `house_no`, `street`, `place`, und `location_district`. - Verwende `pandas`, um die Daten einfach zu verarbeiten. 2. **Zusammenstellen des Querystrings**: - Baue den Querystring für die Nominatim-API anhand der Spaltenwerte zusammen. - Überprüfe, ob die Spalten genügend Daten enthalten, um sinnvolle Anfragen zu stellen. 3. **Abrufen der GeoJSON-Daten**: - Sende die Anfragen an die Nominatim-API. - Verarbeite die Antwort und extrahiere die benötigten Felder. 4. **Generieren der SQL-Insert-Statements**: - Formatiere die Daten in die Zielstruktur, inklusive GeoJSON. - Nutze die konstante `class_definition_id` und setze die `instance_id` (`obj_id`) entsprechend ein. 5. **Speichern in einer SQL-Datei**: - Schreibe alle generierten SQL-Statements in eine `.sql`-Datei. ### Code-Skizze ```python import pandas as pd import requests import json # Konstante für class_definition_id CLASS_DEFINITION_ID = "a6bfc01f-e855-5c5d-8d5d-c7a571ca7842" # Pfade für die Eingabe- und Ausgabedateien INPUT_CSV = "input.csv" OUTPUT_SQL = "output.sql" # Nominatim API URL NOMINATIM_API = "https://nominatim.openstreetmap.org/search" # 1. CSV einlesen df = pd.read_csv(INPUT_CSV) # 2. SQL-Datei öffnen with open(OUTPUT_SQL, "w") as sql_file: for _, row in df.iterrows(): # 3. Querystring bauen query_params = { "street": f"{row['house_no']} {row['street']}", "city": row["place"], "county": row["location_district"], "format": "json", "polygon_geojson": 1 } # 4. API-Anfrage senden response = requests.get(NOMINATIM_API, params=query_params) if response.status_code != 200: print(f"Fehler bei Anfrage für obj_id {row['obj_id']}: {response.status_code}") continue geojson_data = response.json() if not geojson_data: print(f"Keine Ergebnisse für obj_id {row['obj_id']}") continue # Nur das erste Ergebnis verwenden result = geojson_data[0] geojson = { "id": str(row["obj_id"]), "bbox": [float(result["boundingbox"][2]), float(result["boundingbox"][0]), float(result["boundingbox"][3]), float(result["boundingbox"][1])], "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [float(result["lon"]), float(result["lat"])] }, "properties": { "type": result.get("type", ""), "osm_id": result["osm_id"], "category": result.get("class", ""), "osm_type": result["osm_type"], "place_id": result["place_id"], "importance": result.get("importance", 0), "instanceId": str(row["obj_id"]), "place_rank": result.get("place_rank", 0), "display_name": result["display_name"], "classDefinitionId": CLASS_DEFINITION_ID } } # 5. SQL-Insert-Statement erstellen insert_statement = f""" INSERT INTO prime_outage_instances_main.geometry (id, class_definition_id, instance_id, geojson) VALUES('{row['obj_id']}'::uuid, '{CLASS_DEFINITION_ID}'::uuid, '{row['obj_id']}'::uuid, '{json.dumps(geojson)}'::jsonb); """ # 6. Insert in SQL-Datei schreiben sql_file.write(insert_statement) print(f"SQL-Datei {OUTPUT_SQL} erfolgreich erstellt.") ``` ### Hinweise: 1. **Rate-Limiting**: Die Nominatim-API hat ein Rate-Limiting. Du solltest ggf. einen kurzen `time.sleep()` einfügen, um Anfragen nicht zu blockieren. 2. **Fehlerbehandlung**: Das Skript überspringt fehlerhafte oder unvollständige Anfragen. Du kannst die Fehler später überprüfen. 3. **Zeichencodierung**: Achte darauf, dass die CSV-Datei korrekt UTF-8-codiert ist, um Probleme mit Sonderzeichen zu vermeiden. 4. **API-Limits**: Falls Du viele Anfragen hast, könnte ein eigener OSM-Server sinnvoll sein.

Hier ist die aktualisierte Version des Skripts. Die Anpassungen umfassen: 1. **Generierung der `id` mittels `uuidgen`**: - Die `id` wird für jedes Insert dynamisch generiert. 2. **Eingebauter Delay**: - Ein `time.sleep()` sorgt dafür, dass die Nominatim-API nicht mit zu vielen Anfragen belastet wird (z. B. 1 Sekunde Pause). 3. **Optionaler API-Key**: - Der API-Key kann über eine Variable gesetzt werden. Wenn der Key vorhanden ist, wird er den Anfrageparametern hinzugefügt. Hier ist das angepasste Skript: ```python import pandas as pd import requests import json import time import uuid # Konstante für class_definition_id CLASS_DEFINITION_ID = "a6bfc01f-e855-5c5d-8d5d-c7a571ca7842" # Pfade für die Eingabe- und Ausgabedateien INPUT_CSV = "input.csv" OUTPUT_SQL = "output.sql" # Nominatim API URL NOMINATIM_API = "https://nominatim.openstreetmap.org/search" # Optionaler API-Key API_KEY = "dein_api_key" # Setze hier deinen API-Key ein, oder lasse die Variable leer, wenn keiner benötigt wird. # Zeitliche Verzögerung (in Sekunden) zwischen API-Anfragen REQUEST_DELAY = 1 # 1. CSV einlesen df = pd.read_csv(INPUT_CSV) # 2. SQL-Datei öffnen with open(OUTPUT_SQL, "w") as sql_file: for _, row in df.iterrows(): # 3. Querystring bauen query_params = { "street": f"{row['house_no']} {row['street']}", "city": row["place"], "county": row["location_district"], "format": "json", "polygon_geojson": 1 } # API-Key hinzufügen, falls vorhanden if API_KEY: query_params["key"] = API_KEY # 4. API-Anfrage senden response = requests.get(NOMINATIM_API, params=query_params) if response.status_code != 200: print(f"Fehler bei Anfrage für obj_id {row['obj_id']}: {response.status_code}") continue geojson_data = response.json() if not geojson_data: print(f"Keine Ergebnisse für obj_id {row['obj_id']}") continue # Nur das erste Ergebnis verwenden result = geojson_data[0] geojson = { "id": str(uuid.uuid4()), # Dynamische Generierung der ID "bbox": [float(result["boundingbox"][2]), float(result["boundingbox"][0]), float(result["boundingbox"][3]), float(result["boundingbox"][1])], "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [float(result["lon"]), float(result["lat"])] }, "properties": { "type": result.get("type", ""), "osm_id": result["osm_id"], "category": result.get("class", ""), "osm_type": result["osm_type"], "place_id": result["place_id"], "importance": result.get("importance", 0), "instanceId": str(row["obj_id"]), "place_rank": result.get("place_rank", 0), "display_name": result["display_name"], "classDefinitionId": CLASS_DEFINITION_ID } } # 5. SQL-Insert-Statement erstellen insert_statement = f""" INSERT INTO prime_outage_instances_main.geometry (id, class_definition_id, instance_id, geojson) VALUES('{geojson["id"]}'::uuid, '{CLASS_DEFINITION_ID}'::uuid, '{row['obj_id']}'::uuid, '{json.dumps(geojson)}'::jsonb); """ # 6. Insert in SQL-Datei schreiben sql_file.write(insert_statement) # 7. Pause einlegen time.sleep(REQUEST_DELAY) print(f"SQL-Datei {OUTPUT_SQL} erfolgreich erstellt.") ``` ### Änderungen: 1. **UUID-Generierung**: - Die `id` wird für jedes Insert mittels `uuid.uuid4()` dynamisch erstellt. 2. **Zeitliche Verzögerung**: - Ein `time.sleep(REQUEST_DELAY)` sorgt für eine Pause von 1 Sekunde zwischen den Anfragen, um die API nicht zu überlasten. 3. **API-Key-Integration**: - Wenn ein API-Key vorhanden ist, wird er automatisch in die Anfrage eingebaut. Dieses Skript sollte nun genau auf Deine Anforderungen zugeschnitten sein. Falls Du zusätzliche Anpassungen benötigst, lass es mich wissen! 😊

Sehr gerne! Ich wünsche Dir viel Erfolg beim Testen des Skripts. Sollte etwas unklar sein oder Anpassungen benötigt werden, stehe ich jederzeit zur Verfügung. 😊 Viel Erfolg bei Deinem Projekt und bis bald! 🚀

Danke für die Rückmeldung! Leider hast du ein Bild hochgeladen, aber der Python-Code benötigt eine Excel-Datei, um angepasst zu werden. Könntest du die Excel-Datei hochladen? Das würde mir helfen, den Code entsprechend den neuen Anforderungen zu aktualisieren. 😊

Danke für die Klärung! Ich passe den Code entsprechend an, um sicherzustellen, dass er mit der neuen Excel-Dateistruktur funktioniert. Außerdem werde ich die Datei direkt aus Excel lesen und sicherstellen, dass die Spaltennamen korrekt verwendet werden. Hier ist der angepasste Python-Code: ```python import pandas as pd import requests import json import time import uuid # Konstante für class_definition_id CLASS_DEFINITION_ID = "a6bfc01f-e855-5c5d-8d5d-c7a571ca7842" # Pfade für die Eingabe- und Ausgabedateien INPUT_EXCEL = "input.xlsx" # Die Excel-Datei mit den Spalten: obj_id, house_no, street, place, location_district OUTPUT_SQL = "output.sql" # Nominatim API URL NOMINATIM_API = "https://nominatim.openstreetmap.org/search" # Optionaler API-Key API_KEY = "dein_api_key" # Setze hier deinen API-Key ein, oder lasse die Variable leer, wenn keiner benötigt wird. # Zeitliche Verzögerung (in Sekunden) zwischen API-Anfragen REQUEST_DELAY = 1 # 1. Excel-Datei einlesen df = pd.read_excel(INPUT_EXCEL) # 2. SQL-Datei öffnen with open(OUTPUT_SQL, "w", encoding="utf-8") as sql_file: for _, row in df.iterrows(): # 3. Querystring bauen query_params = { "street": f"{row['house_no']} {row['street']}", "city": row["place"], "county": row["location_district"], "format": "json", "polygon_geojson": 1 } # API-Key hinzufügen, falls vorhanden if API_KEY: query_params["key"] = API_KEY # 4. API-Anfrage senden response = requests.get(NOMINATIM_API, params=query_params) if response.status_code != 200: print(f"Fehler bei Anfrage für obj_id {row['obj_id']}: {response.status_code}") continue geojson_data = response.json() if not geojson_data: print(f"Keine Ergebnisse für obj_id {row['obj_id']}") continue # Nur das erste Ergebnis verwenden result = geojson_data[0] geojson = { "id": str(uuid.uuid4()), # Dynamische Generierung der ID "bbox": [float(result["boundingbox"][2]), float(result["boundingbox"][0]), float(result["boundingbox"][3]), float(result["boundingbox"][1])], "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [float(result["lon"]), float(result["lat"])] }, "properties": { "type": result.get("type", ""), "osm_id": result["osm_id"], "category": result.get("class", ""), "osm_type": result["osm_type"], "place_id": result["place_id"], "importance": result.get("importance", 0), "instanceId": str(row["obj_id"]), "place_rank": result.get("place_rank", 0), "display_name": result["display_name"], "classDefinitionId": CLASS_DEFINITION_ID } } # 5. SQL-Insert-Statement erstellen insert_statement = f""" INSERT INTO prime_outage_instances_main.geometry (id, class_definition_id, instance_id, geojson) VALUES('{geojson["id"]}'::uuid, '{CLASS_DEFINITION_ID}'::uuid, '{row['obj_id']}'::uuid, '{json.dumps(geojson)}'::jsonb); """ # 6. Insert in SQL-Datei schreiben sql_file.write(insert_statement) # 7. Pause einlegen time.sleep(REQUEST_DELAY) print(f"SQL-Datei {OUTPUT_SQL} erfolgreich erstellt.") ``` ### Änderungen: 1. **Excel-Format**: Die Eingabedatei wird jetzt als Excel-Datei (`input.xlsx`) gelesen. Dies nutzt `pd.read_excel`. 2. **Spaltennamen angepasst**: Die Spalten `obj_id`, `house_no`, `street`, `place`, und `location_district` aus der Excel-Datei werden verwendet. 3. **UUID-Generierung**: Die `id` wird weiterhin mit `uuid.uuid4()` generiert. 4. **UTF-8-Encoding**: Die SQL-Datei wird mit UTF-8-Encoding erstellt, um sicherzustellen, dass Sonderzeichen korrekt dargestellt werden. 5. **API-Key optional**: Der API-Key wird verwendet, wenn er gesetzt ist. Stelle sicher, dass du die Excel-Datei (`input.xlsx`) in den gleichen Ordner wie das Skript legst, oder passe den Pfad entsprechend an. Teste das Skript und lass mich wissen, falls es weitere Anpassungen benötigt! 😊

Ein HTTP-Statuscode `403` bedeutet, dass die Anfrage von der API blockiert wurde. Dies passiert häufig aus einem der folgenden Gründe: 1. **Fehlender oder ungültiger API-Key**: - Wenn die Nominatim-Instanz einen API-Key benötigt und keiner oder ein falscher API-Key verwendet wird, wird die Anfrage blockiert. 2. **Rate-Limiting**: - Wenn die API Anfragen blockiert, weil zu viele Anfragen in kurzer Zeit gesendet wurden. Die Nominatim-API ist besonders empfindlich gegenüber häufigen Anfragen. 3. **Falscher oder gesperrter User-Agent**: - Viele APIs blockieren Anfragen, wenn kein korrekter User-Agent-Header gesetzt ist. 4. **Ungeeigneter API-Endpunkt**: - Es kann sein, dass der verwendete API-Endpunkt nicht korrekt ist oder nicht für öffentliche Anfragen konfiguriert ist. ### Lösungsmöglichkeiten: #### 1. **Setze einen User-Agent-Header** Die Nominatim-API verlangt explizit, dass ein User-Agent gesetzt wird. Aktualisiere deinen Code wie folgt: ```python headers = { "User-Agent": "MyGeocoderApp/1.0 (your-email@example.com)" } response = requests.get(NOMINATIM_API, params=query_params, headers=headers) ``` #### 2. **Überprüfe den API-Key** - Wenn du keinen API-Key hast, entferne die Zeile, die den Key zu den Parametern hinzufügt: ```python if API_KEY: query_params["key"] = API_KEY ``` - Stelle sicher, dass du die richtige Instanz der Nominatim-API verwendest. Viele öffentliche Instanzen erlauben keine API-Key-Authentifizierung. #### 3. **Füge Verzögerungen hinzu (Rate-Limiting einhalten)** Erhöhe den Wert von `REQUEST_DELAY`, z. B. auf `2` oder `3` Sekunden, um die Anzahl der Anfragen pro Minute zu reduzieren: ```python REQUEST_DELAY = 3 # 3 Sekunden zwischen Anfragen ``` #### 4. **Teste mit einer anderen API-Instanz** Falls du die öffentliche Nominatim-Instanz verwendest (`nominatim.openstreetmap.org`), kann es hilfreich sein, auf eine alternative Instanz auszuweichen. Zum Beispiel: - https://nominatim.openstreetmap.de - Eine lokal installierte Nominatim-Instanz, falls du Zugriff darauf hast. #### 5. **Überprüfe deine IP-Adresse** - Wenn du die API häufig benutzt hast, könnte deine IP-Adresse blockiert worden sein. Dies ist häufig bei öffentlichen Nominatim-Instanzen der Fall. Du kannst eine alternative IP-Adresse testen oder einen Proxy verwenden. #### Aktualisierter Code mit Header: Hier ist der aktualisierte Code mit User-Agent-Header und den oben genannten Anpassungen: ```python import pandas as pd import requests import json import time import uuid # Konstante für class_definition_id CLASS_DEFINITION_ID = "a6bfc01f-e855-5c5d-8d5d-c7a571ca7842" # Pfade für die Eingabe- und Ausgabedateien INPUT_EXCEL = "input.xlsx" OUTPUT_SQL = "output.sql" # Nominatim API URL NOMINATIM_API = "https://nominatim.openstreetmap.org/search" # Zeitliche Verzögerung (in Sekunden) zwischen API-Anfragen REQUEST_DELAY = 3 # 1. Excel-Datei einlesen df = pd.read_excel(INPUT_EXCEL) # User-Agent-Header headers = { "User-Agent": "MyGeocoderApp/1.0 (your-email@example.com)" # Trage hier eine Kontakt-E-Mail ein } # 2. SQL-Datei öffnen with open(OUTPUT_SQL, "w", encoding="utf-8") as sql_file: for _, row in df.iterrows(): # 3. Querystring bauen query_params = { "street": f"{row['house_no']} {row['street']}", "city": row["place"], "county": row["location_district"], "format": "json", "polygon_geojson": 1 } # 4. API-Anfrage senden response = requests.get(NOMINATIM_API, params=query_params, headers=headers) if response.status_code != 200: print(f"Fehler bei Anfrage für obj_id {row['obj_id']}: {response.status_code}") continue geojson_data = response.json() if not geojson_data: print(f"Keine Ergebnisse für obj_id {row['obj_id']}") continue # Nur das erste Ergebnis verwenden result = geojson_data[0] geojson = { "id": str(uuid.uuid4()), "bbox": [float(result["boundingbox"][2]), float(result["boundingbox"][0]), float(result["boundingbox"][3]), float(result["boundingbox"][1])], "type": "Feature", "geometry": { "type": "Point", "coordinates": [float(result["lon"]), float(result["lat"])] }, "properties": { "type": result.get("type", ""), "osm_id": result["osm_id"], "category": result.get("class", ""), "osm_type": result["osm_type"], "place_id": result["place_id"], "importance": result.get("importance", 0), "instanceId": str(row["obj_id"]), "place_rank": result.get("place_rank", 0), "display_name": result["display_name"], "classDefinitionId": CLASS_DEFINITION_ID } } # 5. SQL-Insert-Statement erstellen insert_statement = f""" INSERT INTO prime_outage_instances_main.geometry (id, class_definition_id, instance_id, geojson) VALUES('{geojson["id"]}'::uuid, '{CLASS_DEFINITION_ID}'::uuid, '{row['obj_id']}'::uuid, '{json.dumps(geojson)}'::jsonb); """ # 6. Insert in SQL-Datei schreiben sql_file.write(insert_statement) # 7. Pause einlegen time.sleep(REQUEST_DELAY) print(f"SQL-Datei {OUTPUT_SQL} erfolgreich erstellt.") ``` Teste bitte mit diesen Änderungen und überprüfe, ob die Anfragen erfolgreich sind. Gib Bescheid, falls es noch weitere Probleme gibt! 😊

Die Meldung "Keine Ergebnisse für obj_id `<uuid>`" bedeutet, dass die Nominatim-API keine Treffer für die übergebenen Suchparameter (Straße, Hausnummer, Ort, und Distrikt) zurückgegeben hat. Es kann mehrere Gründe dafür geben, und ich gebe dir Tipps, wie du das debuggen und anpassen kannst. --- ### 1. **Manuelle Überprüfung der API-Abfrage** Testen wir die Anfrage mit einem Beispiel aus deiner Tabelle direkt im Browser oder mit `curl`. Übertrage dazu die Werte, die aus der Tabelle an die API geschickt werden. Zum Beispiel: ```bash curl -X GET "https://nominatim.openstreetmap.org/search?street=10+Example+Street&city=SampleCity&county=SampleCounty&format=json" ``` ### Problem 1: **Fehlende oder falsche Daten** - Es ist möglich, dass die eingegebenen Werte (Hausnummer, Straße, Ort) entweder falsch oder unvollständig sind. - Manche APIs sind empfindlich gegenüber Leerzeichen oder Sonderzeichen. Überprüfe z. B., ob alle Einträge korrekt und vollständig sind. ### Lösung: Füge einen Print-Befehl direkt nach der Erstellung der Parameter hinzu, um zu sehen, welche Werte in die Anfrage gehen: ```python query_params = { "street": f"{row['house_no']} {row['street']}", "city": row["place"], "county": row["location_district"], "format": "json", "polygon_geojson": 1 } print(f"Abfrageparameter für obj_id {row['obj_id']}: {query_params}") ``` ### Problem 2: **Unklare oder zu spezifische Suchparameter** - Die API könnte Schwierigkeiten haben, zu spezifische Parameter wie "county" zu verarbeiten. Manchmal funktioniert eine Anfrage besser, wenn der "county"-Wert weggelassen wird. ### Lösung: Teste, ob weniger Parameter bessere Ergebnisse liefern: ```python query_params = { "street": f"{row['house_no']} {row['street']}", "city": row["place"], "format": "json", "polygon_geojson": 1 } ``` ### 2. **Prüfen, ob Ergebnisse vorhanden sind** Füge einen Print-Befehl hinzu, um die API-Antwort zu inspizieren, bevor du mit `geojson_data[0]` arbeitest: ```python response = requests.get(NOMINATIM_API, params=query_params, headers=headers) if response.status_code != 200: print(f"Fehler bei Anfrage für obj_id {row['obj_id']}: {response.status_code}") continue # Debug: API-Antwort inspizieren print(f"Antwort für obj_id {row['obj_id']}: {response.text}") geojson_data = response.json() if not geojson_data: print(f"Keine Ergebnisse für obj_id {row['obj_id']}") continue ``` ### 3. **Fallback: Ergebnisse ohne Hausnummer oder Straße** Manchmal liefern Straßennamen oder Hausnummern keine Ergebnisse. Du kannst versuchen, eine Anfrage ohne diese Parameter zu starten, falls keine Ergebnisse gefunden werden: ```python if not geojson_data: # Fallback ohne Hausnummer und Straße query_params = { "city": row["place"], "format": "json", "polygon_geojson": 1 } response = requests.get(NOMINATIM_API, params=query_params, headers=headers) geojson_data = response.json() if not geojson_data: print(f"Auch Fallback ohne Straße/Hausnummer lieferte keine Ergebnisse für obj_id {row['obj_id']}") continue ``` ### 4. **Ergebnisse prüfen** Falls du keine Treffer bekommst, liegt es entweder an den Daten oder daran, dass die API die Anfrage nicht interpretieren konnte. Überlege, die Daten zu bereinigen (z. B. Leerzeichen entfernen oder abkürzen) oder unterschiedliche API-Einstellungen zu testen. --- ### Zusammenfassung der Debug-Strategie: - **Prüfe die Anfrageparameter mit einem Print-Befehl.** - **Teste die API manuell mit den Parametern.** - **Füge einen Fallback ein**, um weniger spezifische Anfragen zu senden. - **Überprüfe die API-Antwort direkt mit `response.text`**, um mehr Informationen zu erhalten. Wenn du weiterhin Schwierigkeiten hast, poste die Debug-Ausgabe (z. B. Abfrageparameter und API-Antwort), damit wir weitere Anpassungen vornehmen können! 😊