nominatim/tokenizer/legacy_tokenizer.py

   1 # SPDX-License-Identifier: GPL-2.0-only
   2 #
   3 # This file is part of Nominatim. (https://nominatim.org)
   4 #
   5 # Copyright (C) 2022 by the Nominatim developer community.
   6 # For a full list of authors see the git log.
   7 """
   8 Tokenizer implementing normalisation as used before Nominatim 4.
   9 """
  10 from typing import Optional, Sequence, List, Tuple, Mapping, Any, Callable, \
  11                    cast, Dict, Set, Iterable
  12 from collections import OrderedDict
  13 import logging
  14 from pathlib import Path
  15 import re
  16 import shutil
  17 from textwrap import dedent
  18
  19 from icu import Transliterator
  20 import psycopg2
  21 import psycopg2.extras
  22
  23 from nominatim.db.connection import connect, Connection
  24 from nominatim.config import Configuration
  25 from nominatim.db import properties
  26 from nominatim.db import utils as db_utils
  27 from nominatim.db.sql_preprocessor import SQLPreprocessor
  28 from nominatim.data.place_info import PlaceInfo
  29 from nominatim.errors import UsageError
  30 from nominatim.tokenizer.base import AbstractAnalyzer, AbstractTokenizer
  31
  32 DBCFG_NORMALIZATION = "tokenizer_normalization"
  33 DBCFG_MAXWORDFREQ = "tokenizer_maxwordfreq"
  34
  35 LOG = logging.getLogger()
  36
  37 def create(dsn: str, data_dir: Path) -> 'LegacyTokenizer':
  38     """ Create a new instance of the tokenizer provided by this module.
  39     """
  40     return LegacyTokenizer(dsn, data_dir)
  41
  42
  43 def _install_module(config_module_path: str, src_dir: Path, module_dir: Path) -> str:
  44     """ Copies the PostgreSQL normalisation module into the project
  45         directory if necessary. For historical reasons the module is
  46         saved in the '/module' subdirectory and not with the other tokenizer
  47         data.
  48
  49         The function detects when the installation is run from the
  50         build directory. It doesn't touch the module in that case.
  51     """
  52     # Custom module locations are simply used as is.
  53     if config_module_path:
  54         LOG.info("Using custom path for database module at '%s'", config_module_path)
  55         return config_module_path
  56
  57     # Compatibility mode for builddir installations.
  58     if module_dir.exists() and src_dir.samefile(module_dir):
  59         LOG.info('Running from build directory. Leaving database module as is.')
  60         return str(module_dir)
  61
  62     # In any other case install the module in the project directory.
  63     if not module_dir.exists():
  64         module_dir.mkdir()
  65
  66     destfile = module_dir / 'nominatim.so'
  67     shutil.copy(str(src_dir / 'nominatim.so'), str(destfile))
  68     destfile.chmod(0o755)
  69
  70     LOG.info('Database module installed at %s', str(destfile))
  71
  72     return str(module_dir)
  73
  74
  75 def _check_module(module_dir: str, conn: Connection) -> None:
  76     """ Try to use the PostgreSQL module to confirm that it is correctly
  77         installed and accessible from PostgreSQL.
  78     """
  79     with conn.cursor() as cur:
  80         try:
  81             cur.execute("""CREATE FUNCTION nominatim_test_import_func(text)
  82                            RETURNS text AS %s, 'transliteration'
  83                            LANGUAGE c IMMUTABLE STRICT;
  84                            DROP FUNCTION nominatim_test_import_func(text)
  85                         """, (f'{module_dir}/nominatim.so', ))
  86         except psycopg2.DatabaseError as err:
  87             LOG.fatal("Error accessing database module: %s", err)
  88             raise UsageError("Database module cannot be accessed.") from err
  89
  90
  91 class LegacyTokenizer(AbstractTokenizer):
  92     """ The legacy tokenizer uses a special PostgreSQL module to normalize
  93         names and queries. The tokenizer thus implements normalization through
  94         calls to the database.
  95     """
  96
  97     def __init__(self, dsn: str, data_dir: Path) -> None:
  98         self.dsn = dsn
  99         self.data_dir = data_dir
 100         self.normalization: Optional[str] = None
 101
 102
 103     def init_new_db(self, config: Configuration, init_db: bool = True) -> None:
 104         """ Set up a new tokenizer for the database.
 105
 106             This copies all necessary data in the project directory to make
 107             sure the tokenizer remains stable even over updates.
 108         """
 109         assert config.project_dir is not None
 110         module_dir = _install_module(config.DATABASE_MODULE_PATH,
 111                                      config.lib_dir.module,
 112                                      config.project_dir / 'module')
 113
 114         self.normalization = config.TERM_NORMALIZATION
 115
 116         self._install_php(config, overwrite=True)
 117
 118         with connect(self.dsn) as conn:
 119             _check_module(module_dir, conn)
 120             self._save_config(conn, config)
 121             conn.commit()
 122
 123         if init_db:
 124             self.update_sql_functions(config)
 125             self._init_db_tables(config)
 126
 127
 128     def init_from_project(self, config: Configuration) -> None:
 129         """ Initialise the tokenizer from the project directory.
 130         """
 131         assert config.project_dir is not None
 132
 133         with connect(self.dsn) as conn:
 134             self.normalization = properties.get_property(conn, DBCFG_NORMALIZATION)
 135
 136         if not (config.project_dir / 'module' / 'nominatim.so').exists():
 137             _install_module(config.DATABASE_MODULE_PATH,
 138                             config.lib_dir.module,
 139                             config.project_dir / 'module')
 140
 141         self._install_php(config, overwrite=False)
 142
 143     def finalize_import(self, config: Configuration) -> None:
 144         """ Do any required postprocessing to make the tokenizer data ready
 145             for use.
 146         """
 147         with connect(self.dsn) as conn:
 148             sqlp = SQLPreprocessor(conn, config)
 149             sqlp.run_sql_file(conn, 'tokenizer/legacy_tokenizer_indices.sql')
 150
 151
 152     def update_sql_functions(self, config: Configuration) -> None:
 153         """ Reimport the SQL functions for this tokenizer.
 154         """
 155         assert config.project_dir is not None
 156
 157         with connect(self.dsn) as conn:
 158             max_word_freq = properties.get_property(conn, DBCFG_MAXWORDFREQ)
 159             modulepath = config.DATABASE_MODULE_PATH or \
 160                          str((config.project_dir / 'module').resolve())
 161             sqlp = SQLPreprocessor(conn, config)
 162             sqlp.run_sql_file(conn, 'tokenizer/legacy_tokenizer.sql',
 163                               max_word_freq=max_word_freq,
 164                               modulepath=modulepath)
 165
 166
 167     def check_database(self, _: Configuration) -> Optional[str]:
 168         """ Check that the tokenizer is set up correctly.
 169         """
 170         hint = """\
 171              The Postgresql extension nominatim.so was not correctly loaded.
 172
 173              Error: {error}
 174
 175              Hints:
 176              * Check the output of the CMmake/make installation step
 177              * Does nominatim.so exist?
 178              * Does nominatim.so exist on the database server?
 179              * Can nominatim.so be accessed by the database user?
 180              """
 181         with connect(self.dsn) as conn:
 182             with conn.cursor() as cur:
 183                 try:
 184                     out = cur.scalar("SELECT make_standard_name('a')")
 185                 except psycopg2.Error as err:
 186                     return hint.format(error=str(err))
 187
 188         if out != 'a':
 189             return hint.format(error='Unexpected result for make_standard_name()')
 190
 191         return None
 192
 193
 194     def migrate_database(self, config: Configuration) -> None:
 195         """ Initialise the project directory of an existing database for
 196             use with this tokenizer.
 197
 198             This is a special migration function for updating existing databases
 199             to new software versions.
 200         """
 201         assert config.project_dir is not None
 202
 203         self.normalization = config.TERM_NORMALIZATION
 204         module_dir = _install_module(config.DATABASE_MODULE_PATH,
 205                                      config.lib_dir.module,
 206                                      config.project_dir / 'module')
 207
 208         with connect(self.dsn) as conn:
 209             _check_module(module_dir, conn)
 210             self._save_config(conn, config)
 211
 212
 213     def update_statistics(self, _: Configuration) -> None:
 214         """ Recompute the frequency of full words.
 215         """
 216         with connect(self.dsn) as conn:
 217             if conn.table_exists('search_name'):
 218                 with conn.cursor() as cur:
 219                     cur.drop_table("word_frequencies")
 220                     LOG.info("Computing word frequencies")
 221                     cur.execute("""CREATE TEMP TABLE word_frequencies AS
 222                                      SELECT unnest(name_vector) as id, count(*)
 223                                      FROM search_name GROUP BY id""")
 224                     cur.execute("CREATE INDEX ON word_frequencies(id)")
 225                     LOG.info("Update word table with recomputed frequencies")
 226                     cur.execute("""UPDATE word SET search_name_count = count
 227                                    FROM word_frequencies
 228                                    WHERE word_token like ' %' and word_id = id""")
 229                     cur.drop_table("word_frequencies")
 230             conn.commit()
 231
 232
 233     def update_word_tokens(self) -> None:
 234         """ No house-keeping implemented for the legacy tokenizer.
 235         """
 236         LOG.info("No tokenizer clean-up available.")
 237
 238
 239     def name_analyzer(self) -> 'LegacyNameAnalyzer':
 240         """ Create a new analyzer for tokenizing names and queries
 241             using this tokinzer. Analyzers are context managers and should
 242             be used accordingly:
 243
 244             ```
 245             with tokenizer.name_analyzer() as analyzer:
 246                 analyser.tokenize()
 247             ```
 248
 249             When used outside the with construct, the caller must ensure to
 250             call the close() function before destructing the analyzer.
 251
 252             Analyzers are not thread-safe. You need to instantiate one per thread.
 253         """
 254         normalizer = Transliterator.createFromRules("phrase normalizer",
 255                                                     self.normalization)
 256         return LegacyNameAnalyzer(self.dsn, normalizer)
 257
 258
 259     def most_frequent_words(self, conn: Connection, num: int) -> List[str]:
 260         """ Return a list of the `num` most frequent full words
 261             in the database.
 262         """
 263         with conn.cursor() as cur:
 264             cur.execute(""" SELECT word FROM word WHERE word is not null
 265                               ORDER BY search_name_count DESC LIMIT %s""", (num,))
 266             return list(s[0] for s in cur)
 267
 268
 269     def _install_php(self, config: Configuration, overwrite: bool = True) -> None:
 270         """ Install the php script for the tokenizer.
 271         """
 272         php_file = self.data_dir / "tokenizer.php"
 273
 274         if not php_file.exists() or overwrite:
 275             php_file.write_text(dedent(f"""\
 276                 <?php
 277                 @define('CONST_Max_Word_Frequency', {config.MAX_WORD_FREQUENCY});
 278                 @define('CONST_Term_Normalization_Rules', "{config.TERM_NORMALIZATION}");
 279                 require_once('{config.lib_dir.php}/tokenizer/legacy_tokenizer.php');
 280                 """), encoding='utf-8')
 281
 282
 283     def _init_db_tables(self, config: Configuration) -> None:
 284         """ Set up the word table and fill it with pre-computed word
 285             frequencies.
 286         """
 287         with connect(self.dsn) as conn:
 288             sqlp = SQLPreprocessor(conn, config)
 289             sqlp.run_sql_file(conn, 'tokenizer/legacy_tokenizer_tables.sql')
 290             conn.commit()
 291
 292         LOG.warning("Precomputing word tokens")
 293         db_utils.execute_file(self.dsn, config.lib_dir.data / 'words.sql')
 294
 295
 296     def _save_config(self, conn: Connection, config: Configuration) -> None:
 297         """ Save the configuration that needs to remain stable for the given
 298             database as database properties.
 299         """
 300         assert self.normalization is not None
 301
 302         properties.set_property(conn, DBCFG_NORMALIZATION, self.normalization)
 303         properties.set_property(conn, DBCFG_MAXWORDFREQ, config.MAX_WORD_FREQUENCY)
 304
 305
 306 class LegacyNameAnalyzer(AbstractAnalyzer):
 307     """ The legacy analyzer uses the special Postgresql module for
 308         splitting names.
 309
 310         Each instance opens a connection to the database to request the
 311         normalization.
 312     """
 313
 314     def __init__(self, dsn: str, normalizer: Any):
 315         self.conn: Optional[Connection] = connect(dsn).connection
 316         self.conn.autocommit = True
 317         self.normalizer = normalizer
 318         psycopg2.extras.register_hstore(self.conn)
 319
 320         self._cache = _TokenCache(self.conn)
 321
 322
 323     def close(self) -> None:
 324         """ Free all resources used by the analyzer.
 325         """
 326         if self.conn:
 327             self.conn.close()
 328             self.conn = None
 329
 330
 331     def get_word_token_info(self, words: Sequence[str]) -> List[Tuple[str, str, int]]:
 332         """ Return token information for the given list of words.
 333             If a word starts with # it is assumed to be a full name
 334             otherwise is a partial name.
 335
 336             The function returns a list of tuples with
 337             (original word, word token, word id).
 338
 339             The function is used for testing and debugging only
 340             and not necessarily efficient.
 341         """
 342         assert self.conn is not None
 343         with self.conn.cursor() as cur:
 344             cur.execute("""SELECT t.term, word_token, word_id
 345                            FROM word, (SELECT unnest(%s::TEXT[]) as term) t
 346                            WHERE word_token = (CASE
 347                                    WHEN left(t.term, 1) = '#' THEN
 348                                      ' ' || make_standard_name(substring(t.term from 2))
 349                                    ELSE
 350                                      make_standard_name(t.term)
 351                                    END)
 352                                  and class is null and country_code is null""",
 353                         (words, ))
 354
 355             return [(r[0], r[1], r[2]) for r in cur]
 356
 357
 358     def normalize(self, phrase: str) -> str:
 359         """ Normalize the given phrase, i.e. remove all properties that
 360             are irrelevant for search.
 361         """
 362         return cast(str, self.normalizer.transliterate(phrase))
 363
 364
 365     def normalize_postcode(self, postcode: str) -> str:
 366         """ Convert the postcode to a standardized form.
 367
 368             This function must yield exactly the same result as the SQL function
 369             'token_normalized_postcode()'.
 370         """
 371         return postcode.strip().upper()
 372
 373
 374     def update_postcodes_from_db(self) -> None:
 375         """ Update postcode tokens in the word table from the location_postcode
 376             table.
 377         """
 378         assert self.conn is not None
 379
 380         with self.conn.cursor() as cur:
 381             # This finds us the rows in location_postcode and word that are
 382             # missing in the other table.
 383             cur.execute("""SELECT * FROM
 384                             (SELECT pc, word FROM
 385                               (SELECT distinct(postcode) as pc FROM location_postcode) p
 386                               FULL JOIN
 387                               (SELECT word FROM word
 388                                 WHERE class ='place' and type = 'postcode') w
 389                               ON pc = word) x
 390                            WHERE pc is null or word is null""")
 391
 392             to_delete = []
 393             to_add = []
 394
 395             for postcode, word in cur:
 396                 if postcode is None:
 397                     to_delete.append(word)
 398                 else:
 399                     to_add.append(postcode)
 400
 401             if to_delete:
 402                 cur.execute("""DELETE FROM WORD
 403                                WHERE class ='place' and type = 'postcode'
 404                                      and word = any(%s)
 405                             """, (to_delete, ))
 406             if to_add:
 407                 cur.execute("""SELECT count(create_postcode_id(pc))
 408                                FROM unnest(%s) as pc
 409                             """, (to_add, ))
 410
 411
 412
 413     def update_special_phrases(self, phrases: Iterable[Tuple[str, str, str, str]],
 414                                should_replace: bool) -> None:
 415         """ Replace the search index for special phrases with the new phrases.
 416         """
 417         assert self.conn is not None
 418
 419         norm_phrases = set(((self.normalize(p[0]), p[1], p[2], p[3])
 420                             for p in phrases))
 421
 422         with self.conn.cursor() as cur:
 423             # Get the old phrases.
 424             existing_phrases = set()
 425             cur.execute("""SELECT word, class, type, operator FROM word
 426                            WHERE class != 'place'
 427                                  OR (type != 'house' AND type != 'postcode')""")
 428             for label, cls, typ, oper in cur:
 429                 existing_phrases.add((label, cls, typ, oper or '-'))
 430
 431             to_add = norm_phrases - existing_phrases
 432             to_delete = existing_phrases - norm_phrases
 433
 434             if to_add:
 435                 cur.execute_values(
 436                     """ INSERT INTO word (word_id, word_token, word, class, type,
 437                                           search_name_count, operator)
 438                         (SELECT nextval('seq_word'), ' ' || make_standard_name(name), name,
 439                                 class, type, 0,
 440                                 CASE WHEN op in ('in', 'near') THEN op ELSE null END
 441                            FROM (VALUES %s) as v(name, class, type, op))""",
 442                     to_add)
 443
 444             if to_delete and should_replace:
 445                 cur.execute_values(
 446                     """ DELETE FROM word USING (VALUES %s) as v(name, in_class, in_type, op)
 447                         WHERE word = name and class = in_class and type = in_type
 448                               and ((op = '-' and operator is null) or op = operator)""",
 449                     to_delete)
 450
 451         LOG.info("Total phrases: %s. Added: %s. Deleted: %s",
 452                  len(norm_phrases), len(to_add), len(to_delete))
 453
 454
 455     def add_country_names(self, country_code: str, names: Mapping[str, str]) -> None:
 456         """ Add names for the given country to the search index.
 457         """
 458         assert self.conn is not None
 459
 460         with self.conn.cursor() as cur:
 461             cur.execute(
 462                 """INSERT INTO word (word_id, word_token, country_code)
 463                    (SELECT nextval('seq_word'), lookup_token, %s
 464                       FROM (SELECT DISTINCT ' ' || make_standard_name(n) as lookup_token
 465                             FROM unnest(%s)n) y
 466                       WHERE NOT EXISTS(SELECT * FROM word
 467                                        WHERE word_token = lookup_token and country_code = %s))
 468                 """, (country_code, list(names.values()), country_code))
 469
 470
 471     def process_place(self, place: PlaceInfo) -> Mapping[str, Any]:
 472         """ Determine tokenizer information about the given place.
 473
 474             Returns a JSON-serialisable structure that will be handed into
 475             the database via the token_info field.
 476         """
 477         assert self.conn is not None
 478
 479         token_info = _TokenInfo(self._cache)
 480
 481         names = place.name
 482
 483         if names:
 484             token_info.add_names(self.conn, names)
 485
 486             if place.is_country():
 487                 assert place.country_code is not None
 488                 self.add_country_names(place.country_code, names)
 489
 490         address = place.address
 491         if address:
 492             self._process_place_address(token_info, address)
 493
 494         return token_info.data
 495
 496
 497     def _process_place_address(self, token_info: '_TokenInfo', address: Mapping[str, str]) -> None:
 498         assert self.conn is not None
 499         hnrs = []
 500         addr_terms = []
 501
 502         for key, value in address.items():
 503             if key == 'postcode':
 504                 # Make sure the normalized postcode is present in the word table.
 505                 if re.search(r'[:,;]', value) is None:
 506                     norm_pc = self.normalize_postcode(value)
 507                     token_info.set_postcode(norm_pc)
 508                     self._cache.add_postcode(self.conn, norm_pc)
 509             elif key in ('housenumber', 'streetnumber', 'conscriptionnumber'):
 510                 hnrs.append(value)
 511             elif key == 'street':
 512                 token_info.add_street(self.conn, value)
 513             elif key == 'place':
 514                 token_info.add_place(self.conn, value)
 515             elif not key.startswith('_') \
 516                  and key not in ('country', 'full', 'inclusion'):
 517                 addr_terms.append((key, value))
 518
 519         if hnrs:
 520             token_info.add_housenumbers(self.conn, hnrs)
 521
 522         if addr_terms:
 523             token_info.add_address_terms(self.conn, addr_terms)
 524
 525
 526
 527 class _TokenInfo:
 528     """ Collect token information to be sent back to the database.
 529     """
 530     def __init__(self, cache: '_TokenCache') -> None:
 531         self.cache = cache
 532         self.data: Dict[str, Any] = {}
 533
 534
 535     def add_names(self, conn: Connection, names: Mapping[str, str]) -> None:
 536         """ Add token information for the names of the place.
 537         """
 538         with conn.cursor() as cur:
 539             # Create the token IDs for all names.
 540             self.data['names'] = cur.scalar("SELECT make_keywords(%s)::text",
 541                                             (names, ))
 542
 543
 544     def add_housenumbers(self, conn: Connection, hnrs: Sequence[str]) -> None:
 545         """ Extract housenumber information from the address.
 546         """
 547         if len(hnrs) == 1:
 548             token = self.cache.get_housenumber(hnrs[0])
 549             if token is not None:
 550                 self.data['hnr_tokens'] = token
 551                 self.data['hnr'] = hnrs[0]
 552                 return
 553
 554         # split numbers if necessary
 555         simple_list: List[str] = []
 556         for hnr in hnrs:
 557             simple_list.extend((x.strip() for x in re.split(r'[;,]', hnr)))
 558
 559         if len(simple_list) > 1:
 560             simple_list = list(set(simple_list))
 561
 562         with conn.cursor() as cur:
 563             cur.execute("SELECT * FROM create_housenumbers(%s)", (simple_list, ))
 564             result = cur.fetchone()
 565             assert result is not None
 566             self.data['hnr_tokens'], self.data['hnr'] = result
 567
 568
 569     def set_postcode(self, postcode: str) -> None:
 570         """ Set or replace the postcode token with the given value.
 571         """
 572         self.data['postcode'] = postcode
 573
 574     def add_street(self, conn: Connection, street: str) -> None:
 575         """ Add addr:street match terms.
 576         """
 577         def _get_street(name: str) -> Optional[str]:
 578             with conn.cursor() as cur:
 579                 return cast(Optional[str],
 580                             cur.scalar("SELECT word_ids_from_name(%s)::text", (name, )))
 581
 582         tokens = self.cache.streets.get(street, _get_street)
 583         self.data['street'] = tokens or '{}'
 584
 585
 586     def add_place(self, conn: Connection, place: str) -> None:
 587         """ Add addr:place search and match terms.
 588         """
 589         def _get_place(name: str) -> Tuple[List[int], List[int]]:
 590             with conn.cursor() as cur:
 591                 cur.execute("""SELECT make_keywords(hstore('name' , %s))::text,
 592                                       word_ids_from_name(%s)::text""",
 593                             (name, name))
 594                 return cast(Tuple[List[int], List[int]], cur.fetchone())
 595
 596         self.data['place_search'], self.data['place_match'] = \
 597             self.cache.places.get(place, _get_place)
 598
 599
 600     def add_address_terms(self, conn: Connection, terms: Sequence[Tuple[str, str]]) -> None:
 601         """ Add additional address terms.
 602         """
 603         def _get_address_term(name: str) -> Tuple[List[int], List[int]]:
 604             with conn.cursor() as cur:
 605                 cur.execute("""SELECT addr_ids_from_name(%s)::text,
 606                                       word_ids_from_name(%s)::text""",
 607                             (name, name))
 608                 return cast(Tuple[List[int], List[int]], cur.fetchone())
 609
 610         tokens = {}
 611         for key, value in terms:
 612             items = self.cache.address_terms.get(value, _get_address_term)
 613             if items[0] or items[1]:
 614                 tokens[key] = items
 615
 616         if tokens:
 617             self.data['addr'] = tokens
 618
 619
 620 class _LRU:
 621     """ Least recently used cache that accepts a generator function to
 622         produce the item when there is a cache miss.
 623     """
 624
 625     def __init__(self, maxsize: int = 128):
 626         self.data: 'OrderedDict[str, Any]' = OrderedDict()
 627         self.maxsize = maxsize
 628
 629
 630     def get(self, key: str, generator: Callable[[str], Any]) -> Any:
 631         """ Get the item with the given key from the cache. If nothing
 632             is found in the cache, generate the value through the
 633             generator function and store it in the cache.
 634         """
 635         value = self.data.get(key)
 636         if value is not None:
 637             self.data.move_to_end(key)
 638         else:
 639             value = generator(key)
 640             if len(self.data) >= self.maxsize:
 641                 self.data.popitem(last=False)
 642             self.data[key] = value
 643
 644         return value
 645
 646
 647 class _TokenCache:
 648     """ Cache for token information to avoid repeated database queries.
 649
 650         This cache is not thread-safe and needs to be instantiated per
 651         analyzer.
 652     """
 653     def __init__(self, conn: Connection):
 654         # various LRU caches
 655         self.streets = _LRU(maxsize=256)
 656         self.places = _LRU(maxsize=128)
 657         self.address_terms = _LRU(maxsize=1024)
 658
 659         # Lookup houseunumbers up to 100 and cache them
 660         with conn.cursor() as cur:
 661             cur.execute("""SELECT i, ARRAY[getorcreate_housenumber_id(i::text)]::text
 662                            FROM generate_series(1, 100) as i""")
 663             self._cached_housenumbers: Dict[str, str] = {str(r[0]): r[1] for r in cur}
 664
 665         # For postcodes remember the ones that have already been added
 666         self.postcodes: Set[str] = set()
 667
 668     def get_housenumber(self, number: str) -> Optional[str]:
 669         """ Get a housenumber token from the cache.
 670         """
 671         return self._cached_housenumbers.get(number)
 672
 673
 674     def add_postcode(self, conn: Connection, postcode: str) -> None:
 675         """ Make sure the given postcode is in the database.
 676         """
 677         if postcode not in self.postcodes:
 678             with conn.cursor() as cur:
 679                 cur.execute('SELECT create_postcode_id(%s)', (postcode, ))
 680             self.postcodes.add(postcode)