Python 如何根据使用反向地理编码的邮政编码对费城的一些位置坐标（约200万）进行分组？

在google geocoder或Namingm上简单地查询200万个坐标需要很长时间，我很可能会因为大量的请求而被阻止

这里有一个想法

• 在我的数据集中对大约1000个坐标进行随机地理编码（所有坐标都位于费城）
• 然后运行数据集中的每个坐标，计算1000个计算位置坐标之间的最小距离
• 存储距离最小的位置的邮政编码

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有没有其他切实可行的方法可以解决这个问题？

一个选项：如果您想按邮政编码对它们进行分组，请获取邮政编码多边形（ZTA多边形可以从人口普查局获取），对数据库中的坐标进行多边形点分析，以按邮政编码对它们进行分类。不需要谷歌的服务