利用例-3 (Land)

■利用例の概要
　土地を表現するデータモデルである、Landをcsvファイルから生成します。

■csvファイル
　利用例-3のLandから利用例-5のFacilityまでは、同じcsvファイルから項目を選んで変換します。これは、一般に「施設」と呼んだ場合、建物とその敷地である土地、およびその建物を使って提供されるサービスのみっつのモノをひとまとめにして施設と呼んでいるためです。比較的小さな施設ではこれらの土地と建物とサービスは一対一対一で対応付けられる場合も多いのですが、例えば学校や公営住宅の様に複数の建物で構成されていたり、逆に複合施設と呼ばれる建物では複数のサービスが提供されていたりします。このため、共通データ仕様では多目的にデータを活用しやすくするために、これら三つの「モノ」を別のデータモデルとして定義しつつ、リンクを使ってひとまとめにすることで、柔軟性を持たせています。
　本利用例は、施設管理を想定しているため、厳密にサービスを分割する必要は無いため、csvのデータは建物単位作成されています。サンプルのcsvファイルのファイル名は"Facilitycsv.csv"であり、data配下に格納してあります。

■拡張JSON Schema
　元となるJSON Schemaは、このリンクから入手します。
　csvからJSONに変換するルールとして、以下の情報を追加します。追加した拡張JSON Schemaはdata配下にLand.exschema.jsonというファイル名で格納してありります

Attribute		追加ルール				説明
id
		dataSource
			csvAttr			csvの項目名として、"土地不動産ID"を指定します。
			prefix			不動産IDの前に付加する文字列として、"urn:ngsi-ld:Land:"を指定します。これにより、idの文字列が"urn:ngsi-ld:Land:"と土地の不動産IDを結合した文字列になります
			alternate			自治体が保有する土地は登記しなくても良いという例外の規定があり、実際に殆どの不動産は登記されていません。このため、不動産IDも割り振られていないのが現状です。そこで、不動産IDがなかった場合に備えてalternateの指定もします。この指定はid直下のdataSourceで指定したcsvファイルの項目に値が無かった場合に使用されます。内容はcsvAttrとprefixの指定であり、不動産IDもどきの文字列を生成します。この例では、法人番号と管理通番を組み合わせて文字列を生成しました
				dataSource
					csvAttr	csvの項目名として、"管理通番"を指定します。
				prefix		管理通番の前に付加する文字列として、"urn:ngsi-ld:Land:JP"を指定します。これにより、idの文字列が"urn:ngsi-ld:Land:JP"と呉市の法人番号を結合した文字列になります
			1	csvAttr		csvの項目名として、"部門番号"を指定します。
				prefix		法人番号の前に付加する文字列として、"0990123456001-"を指定します。つまり、この例では呉市に決まっているため、呉市の法人番号をそのまま入れています
identificationGroup
	identifivationType
		const				"不動産ID"を設定します。c
	identifivation
		dataSource
			csvAttr			csvの項目名として"土地不動産ID"を指定します。
usage
		const				公共施設の用地なので、"公益施設用地"を設定します。尚、このAttributeはdataSourceの指定が無く、このままではJSON文が生成されないため、entity全体のrequiredに"usage"を追加します。
address
		format				"PostalAddress"を指定します。これにより、住所の文字列内に県名や自治体名が記載されていても、項目を分割して登録します
	addressRegion addressLocality
		const				自治体名と都道府県名は所在地に含まれてい場合があるので、formatの参考情報としてconstで"呉市"と"広島県を指定します
	streetAddress
		dataSource
			csvAttr			csvの項目名として、"所在地"を指定します

これら以外のAttrributeはそのまま残します。消しても残しても無視されます。但し、typeはrequiredに指定してあるので、JSONに変換されます。

■実行
　cドライブ直下にToolsというフォルダを作成して、全てのファイルをここに格納して実行しています。

C:\Users\owner>chdir c:/Tools/

c:\Tools>Python ctoj.py dir=c:/Tools/data/ inputfile=Facilitycsv.csv outputfile=Landjson.json schemafile=Land.exschema.json Departmentfile=Departmentjson.jsonlogfile=Landlog.txt Organizationfile=Organizationjson.json
##### start ctoj converter #####
CSV translated to JSON successfully. Number of output Entities: 4

■変換結果
　ツール実行結果は以下の通りです。Facilityのcsvを入力としており、ひとつの建物複数の施設が入居しているため、同じ情報が複数回出現しています。重複するEntityの削除方法はjtojの利用例-1をご覧ください。

[
{
"id": "urn:ngsi-ld:Land:JP0990123456001-01234567",
"type": "Land",
"usage": {
"type": "Array",
"value": [
"公益施設用地"
]
},
"address": {
"type": "PostalAddress",
"value": {
"streetAddress": "吉浦東本町1-7-23",
"addressRegion": "広島県",
"addressLocality": "呉市"
}
}
},
{
"id": "urn:ngsi-ld:Land:JP0990123456001-01234567",
"type": "Land",
"usage": {
"type": "Array",
"value": [
"公益施設用地"
]
},
"address": {
"type": "PostalAddress",
"value": {
"streetAddress": "吉浦東本町1-7-23",
"addressRegion": "広島県",
"addressLocality": "呉市"
}
}
},
{
"id": "urn:ngsi-ld:Land:JP0990123456001-03000012",
"type": "Land",
"usage": {
"type": "Array",
"value": [
"公益施設用地"
]
},
"address": {
"type": "PostalAddress",
"value": {
"streetAddress": "吉浦中町2-6-5"
}
}
},
{
"id": "urn:ngsi-ld:Land:JP0990123456001-04000008",
"type": "Land",
"usage": {
"type": "Array",
"value": [
"公益施設用地"
]
},
"address": {
"type": "PostalAddress",
"value": {
"streetAddress": "狩留賀町8-6",
"addressLocality": "呉市"
}
}
}
]

ログファイルは以下の通りです。全ての行でエラーは発生していません。

02: inputdir: c:/Tools/Data/, inputfile: Facilitycsv.csv
04: directory: Departmentdir, Departmentfile: Departmentfile
09: outputdir: c:/Tools/Data/, outputfile: Landjson.json
10: CSV Line# 2
10: CSV Line# 3
10: CSV Line# 4
10: CSV Line# 5
12: CSV translated to JSON successfully. Enity number: 4