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Python如何爬取北京市所有电子眼名

发表于:2024-11-23 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年11月23日,Python如何爬取北京市所有电子眼名,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。前言今天给大家分享一篇非常实用的文章,用foli
千家信息网最后更新 2024年11月23日Python如何爬取北京市所有电子眼名

Python如何爬取北京市所有电子眼名,针对这个问题,这篇文章详细介绍了相对应的分析和解答,希望可以帮助更多想解决这个问题的小伙伴找到更简单易行的方法。

前言

今天给大家分享一篇非常实用的文章,用folium制作北京市交通电子眼分布地图,再也不怕被隐藏摄像头偷拍了

成果图如下:

此网站可以获取全国各地区的电子眼数据

我们以北京市为例,用python爬取北京市所有电子眼名称,代码如下:

url1='https://www.icauto.com.cn/weizhang/wzd/110000/list_1.html'response=requests.get(url1,headers=header)soup=BeautifulSoup(response.text,'html.parser')results=soup.find('div',class_='cdz-ccotent').find_all('li')for result in results:    time.sleep(0.5)    name=result.find('a').text    index=result.find('span').text.split(':')[1]

经过抓包分析,可以得到根据电子眼名称获取经纬度信息的接口:

https://api.map.baidu.com/?qt=gc&wd=北京西路中坝隧道路段&cn=北京&ie=utf-8&oue=1&fromproduct=jsapi&res=api&ak=s8sS5dBsZ7bLRi3bcVRAaYMAnqlXoyeo

返回结果为:

大家主要看coord参数,刚一看确实有点懵逼,不知道这是啥玩意,我查了半天,才知道这种是百度地图采用的墨卡托平面坐标,利用百度地图api可以转化成经纬度,转化代码如下:

 url3='http://api.map.baidu.com/geoconv/v1/?coords={}&from=6&to=5&ak=换成你的ak'.format(str(coord['x'])+','+str(coord['y']))response=requests.get(url3,headers=header)result=json.loads(response.text)['result'][0]lon=result['x']lat=result['y']

最后将结果保存到csv表格中:

with open('dianziyan.csv', 'a+', newline='', encoding='gb18030') as f:    f_csv = csv.writer(f)    f_csv.writerow([name, index, lon,lat])

2.用folium标点

folium地图标点的方法之前已经有介绍了,可以参考:

python生成广州全市停车场分布地图

代码如下:

import pandas as pddata=pd.read_csv('dianziyan.csv',encoding='gbk')import foliumfrom folium import pluginsCamera_map = folium.Map(location=[data['纬度'].mean(), data['经度'].mean()], zoom_start=10,control_scale=True,)incidents = folium.map.FeatureGroup()for name,row in data.iterrows():    incidents.add_child(        folium.CircleMarker(            #CircleMarker表示花圆            [row["纬度"], row["经度"]],   #每个停车场的坐标            radius=7,                   #圆圈半径            color='yellow',             #标志的外圈颜色            fill=True,                  #是否填充            fill_color='red',           #填充颜色            fill_opacity=0.4,            #填充透明度                    )    )Camera_map.add_child(incidents)Camera_map.save('Camera_map1.html')

经过放大后可以发现,坐标定位不是很准,有的严重偏离路线,有的甚至定位到湖里了,这是因为底图坐标和电子眼经纬度标准不统一

为了定位更准确,我们把底图和电子眼经纬度统一规范为高德地图

百度经纬度转换成高德经纬度的函数如下:

import mathdef bdToGaoDe(lat,lon):    """    百度经纬度转高德经纬度    :param lon:    :param lat:    :return:    """    PI = 3.14159265358979324 * 3000.0 / 180.0    x = lon - 0.0065    y = lat - 0.006    z = math.sqrt(x * x + y * y) - 0.00002 * math.sin(y * PI)    theta = math.atan2(y, x) - 0.000003 * math.cos(x * PI)    lon = z * math.cos(theta)    lat = z * math.sin(theta)    return lat,lon

读取数据,进行转换:

import pandas as pddata=pd.read_csv('dianziyan.csv',encoding='gbk')for name,row in data.iterrows():    print(bdToGaoDe(row["纬度"],row["经度"]))

将底图换成高德地图,然后将标点转换成电子眼图标:

import foliumfrom folium import pluginsCamera_map = folium.Map(location=[data['纬度'].mean(), data['经度'].mean()], zoom_start=10,zoom_control='False',                     tiles='http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=7&x={x}&y={y}&z={z}',attr='AutoNavi')incidents = folium.map.FeatureGroup()tooltip ='请点击我查看该点信息'for name,row in data.iterrows():    incidents.add_child(        folium.Marker(            #CircleMarker表示花圆            [bdToGaoDe(row["纬度"],row["经度"])[0],bdToGaoDe(row["纬度"],row["经度"])[1]],   #每个停车场的坐标            icon=folium.Icon(color='green', prefix='fa', icon='bullseye')        )    )Camera_map.add_child(incidents)Camera_map.save('Camera_map2.html')

通过tiles可以设置不同的地图瓦片在,这里设置为高德地图瓦片

Folium.Icon类可以设置color, icon_color, icon, angle, prefix这5个参数:

color的可选项包括:['red', 'blue', 'green', 'purple', 'orange', 'darkred', 'lightred', 'beige', 'darkblue', 'darkgreen', 'cadetblue', 'darkpurple', 'white', 'pink', 'lightblue', 'lightgreen', 'gray', 'black', 'lightgray'] ,或者HTML颜色代码icon_color同上icon可以在Font-Awesome网站中找到对应的名字,并设置prefix参数为'fa'angle以度为单位设置

只显示了北京地区的电子眼位置,感兴趣的朋友可以深入研究一下,做一张全国的交通电子眼分布图。

关于Python如何爬取北京市所有电子眼名问题的解答就分享到这里了,希望以上内容可以对大家有一定的帮助,如果你还有很多疑惑没有解开,可以关注行业资讯频道了解更多相关知识。

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