我们都知道,可以使用高德地图api实现经纬度与地址的转换。那么,当我们有很多个地址与经纬度,需要批量转换的时候,应该怎么办呢?
在这里,选用高德Web服务的API,其中的地址/逆地址编码,可以实现经纬度与地址的转换。
高德API地址:
地理/逆地理编码:http://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/georegeo
坐标转换:http://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/convert
1.申请key
2.坐标转换
坐标转换是一类简单的HTTP接口,能够将用户输入的非高德坐标(GPS坐标、mapbar坐标、baidu坐标)转换成高德坐标。
def transform(location): parameters = {'coordsys':'gps','locations': location, 'key': '7ec25a9c6716bb26f0d25e9fdfa012b8'} base = 'http://restapi.amap.com/v3/assistant/coordinate/convert' response = requests.get(base, parameters) answer = response.json() return answer['locations']
2.地理/逆地理编码
我这里是将经纬度转换为地址,所以选用的是逆地理编码的接口。
def geocode(location): parameters = {'location': location, 'key': '7ec25a9c6716bb26f0d25e9fdfa012b8'} base = 'http://restapi.amap.com/v3/geocode/regeo' response = requests.get(base, parameters) answer = response.json() return answer['regeocode']['addressComponent']['district'].encode('gbk','replace'),answer['regeocode']['formatted_address'].encode('gbk','replace')
3.从文件中读取
需要批量获取的话,一般是从文件中读取数据,读取代码如下:
def parse(): datas = [] totalListData = pd.read_csv('locs.csv') totalListDict = totalListData.to_dict('index') for i in range(0, len(totalListDict)): datas.append(str(totalListDict[i]['centroidx']) + ',' + str(totalListDict[i]['centroidy'])) return datas
4.完整代码
对于批量获取,我一开始也走了很多弯路。一开始选用javascript接口,但是js接口的函数是异步返回,所以可能第10行的结果跑到第15行去了,一直没有很好的解决,后来才选用web接口。最后,将完整代码贴于此,仅供参考。
#!/usr/bin/env #-*- coding:utf-8 -*- ''' 利用高德地图api实现经纬度与地址的批量转换 ''' import requests import pandas as pd import time import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") def parse(): datas = [] totalListData = pd.read_csv('locs.csv') totalListDict = totalListData.to_dict('index') for i in range(0, len(totalListDict)): datas.append(str(totalListDict[i]['centroidx']) + ',' + str(totalListDict[i]['centroidy'])) return datas def transform(location): parameters = {'coordsys':'gps','locations': location, 'key': '7ec25a9c6716bb26f0d25e9fdfa012b8'} base = 'http://restapi.amap.com/v3/assistant/coordinate/convert' response = requests.get(base, parameters) answer = response.json() return answer['locations'] def geocode(location): parameters = {'location': location, 'key': '7ec25a9c6716bb26f0d25e9fdfa012b8'} base = 'http://restapi.amap.com/v3/geocode/regeo' response = requests.get(base, parameters) answer = response.json() return answer['regeocode']['addressComponent']['district'].encode('gbk','replace'),answer['regeocode']['formatted_address'].encode('gbk','replace') if __name__=='__main__': i = 0 count = 0 df = pd.DataFrame(columns=['location','detail']) #locations = parse(item) locations = parse() for location in locations: dist, detail = geocode(transform(location)) df.loc[i] = [dist, detail] i = i + 1 df.to_csv('locdetail.csv', index =False)
注意事项:
在测试的时候,一个key差不多可以下载2000-3000条数据,一个账号可以申请4个key。这是我自己的使用情况。所以,测试的时候,不用测试过多,直接开始正式爬数据才是正道。
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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