Python怎么获取各大地图平台经纬度数据
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一、腾讯地图
首先,咱们需要在腾讯位置服务平台注册并获得一个key,作为位置数据调用的密匙。步骤如下:
1、构造函数
获得key以后,咱们就可以构造API数据请求函数tengxun(),将json格式数据中的经纬度解析出来即可,Python代码如下:
import requestsdef tengxun(addr): url = "https://apis.map.qq.com/jsapi?" #腾讯地图API接口 para = { "qt": "geoc", "addr":addr, #传入地址参数 "output": "json", "key": "D7EBZ-NHYKX-UAH4A-74TW4-6M2JE-UHFLY", #即腾讯地图API的key "pf":"jsapi", "ref":"jsapi" } req = requests.get(url,para) #请求数据 req = req.json() #转为json格式 #print(req) m = req["detail"] g = f"{m['pointx']},{m['pointy']}" #解析到经纬度数据 print(g) return gtengxun(addr="深圳市")
传入自变量"深圳市",运行Python代码,即可获得深圳市的经纬度数据:
'113.883080,22.553290'
2、读取数据
函数构造好以后,导入准备好的excel文件,文件包含广州500所学校的地址数据。可在「菜J学Python」公众后台回复学校自动获取。
import pandas as pddf1 = pd.read_excel("gz_school.xlsx")df1.head()
数据预览:
3、应用函数
将学校数据中的地址列应用于前文构造的函数,批量获取500所学校的经纬度数据并进行程序计时。
import timetime_start = time.time() #程序起始时间df1['经纬度']=df1['address'].apply(tengxun) #调用函数time_end = time.time() #程序结束时间t = time_end-time_start #运行时间print('共用时%s秒'%t)
通过腾讯地图批量解析500个地址获取经纬度数据共用时约52.40秒,平均1秒钟可以获取9个地址的经纬度。
共用时52.39904499053955秒
4、保存数据
获取到经纬度数据后,保存为excel文件。
df1.head()df1.to_excel('result.xlsx',index = False)
数据预览:
高德地图开放平台
1、构造函数
import pandas as pdimport requestsimport timeimport csvimport jsondef gaode(addr): para = { 'key':'你自己的', #高德地图开放平台申请的key 'address':addr #传入地址参数 } url = 'https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?' #高德地图API接口 req = requests.get(url,para) req = req.json() print('-' * 30) m = req['geocodes'][0]['location'] print(m) return mgaode(addr="深圳")
2、应用函数
df2 = pd.read_excel('gz_school.xlsx') #读取地址数据time_start = time.time()df2['经纬度'] = df2['address'].apply(gaode) #调用函数time_end = time.time()t = time_end-time_startprint('共用时%s秒'%t)
通过高德地图批量解析500个地址获取经纬度数据共用时约37.74秒,平均1秒钟可以获取13个地址的经纬度,解析速度高于腾讯地图。
共用时37.740272998809814秒
三、百度地图
百度地图批量获取经纬度方法与高德地图一致。
百度地图开放平台
1、构造函数
import pandas as pdimport requestsimport timeimport csvimport jsondef baidu(addr): url = "http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?" #百度地图API接口 para = { "address": addr, #传入地址参数 "output": "json", "ak": "你自己的" #百度地图开放平台申请ak } req = requests.get(url,para) req = req.json() #print(req) print('-' * 30) m = req["result"]["location"] g = f"{m['lng']},{m['lat']}" print(g) return gbaidu(addr="深圳")
2、应用函数
df3 = pd.read_excel('gz_school.xlsx')time_start = time.time()df3['经纬度'] = df3['address'].apply(baidu)time_end = time.time()t = time_end-time_startprint('共用时%s秒'%t)
通过百度地图批量解析500个地址获取经纬度数据共用时约24.06秒,平均1秒钟可以获取20个地址的经纬度,解析速度高于高德地图和腾讯地图。
共用时24.0550799369812秒
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