import requests from docx import Document QWEATHER_API_KEY = "ee81d985efb84668aebe52106d95f285" AMAP_API_KEY = "8bec8b44853eff44dc0da03f4e0b27ef" MEAL_TIME_SETTINGS = { "breakfast": {"time": "08:00", "duration": 1}, "lunch": {"time": "12:00", "duration": 1.5}, "dinner": {"time": "18:30", "duration": 2} } def split_attractions(attractions, days): """智能分配景点：优先高评分+均匀分布""" sorted_attractions = sorted(attractions, key=lambda x: float(x['rating']), reverse=True) daily_plan = [] for i in range(days): start = i * len(sorted_attractions) // days end = (i+1) * len(sorted_attractions) // days daily_plan.append(sorted_attractions[start:end]) return daily_plan def get_nearby_food(lon, lat): """获取景点周边500米内美食（高德API）""" url = f"https://restapi.amap.com/v3/place/around?key={AMAP_API_KEY}&location={lon},{lat}&radius=500&types=050000" response = requests.get(url).json() if response["status"] == "1" and response["pois"]: return [{ "name": poi["name"], "address": poi["address"], "rating": poi.get("biz_ext", {}).get("rating", "无"), "distance": f"{int(poi['distance'])}米" } for poi in response["pois"][:3]] # 取前3个推荐 return [] def generate_schedule(daily_attractions): """生成包含用餐的详细时间表""" schedule = [] current_time = 9.0 # 从9点开始 (9.0 = 9:00) for attraction in daily_attractions: # 景点游览时间（根据评分智能调整） visit_duration = max(1.5, 3 - 0.5*(float(attraction['rating'])-4)) if attraction['rating'] != "无" else 2 # 添加景点时段 schedule.append({ "type": "景点", "name": attraction["name"], "time": f"{format_time(current_time)}-{format_time(current_time + visit_duration)}", "detail": f"地址：{attraction['address']}\n预计游览：{visit_duration}小时" }) current_time += visit_duration # 自动插入最近用餐时间 for meal_type, setting in MEAL_TIME_SETTI

<think>好的，用户想优化Python代码中关于高德地图API调用和行程安排逻辑的功能。首先，我需要回顾一下高德地图API的基本使用方式，确保调用的正确性。根据引用[1]，高德提供了交通态势查询的高级API文档，这可能涉及到参数配置和返回数据的处理。 接下来，用户提到的行程安排逻辑可能与引用[2]中的旅游规划助手相关，那里结合了天气查询、网络检索和数据库查询。可能需要考虑如何集成高德API的交通数据到行程安排中，比如实时路况对路线规划的影响。 首先，检查API调用的效率。频繁的HTTP请求会降低性能，可以考虑缓存常用数据，比如将经常查询的交通态势结果存储在本地或使用Redis缓存，减少重复调用。同时，设置合理的超时和重试机制，避免因网络问题导致程序阻塞。 其次，处理高德API返回的JSON数据时，需要确保解析的正确性和异常处理。例如，当API返回错误码时，应该捕获异常并记录日志，而不是让程序崩溃。此外，使用异步IO（如aiohttp）可以提升多个API调用的并发性，特别是在处理多个地点或不同时间段的查询时。 关于行程安排逻辑，可能需要优化路径规划算法。比如，结合实时交通数据动态调整路线，使用更高效的算法（如Dijkstra或A*算法）来计算最短路径。此外，将行程安排模块拆分为独立的类或函数，提高代码的可维护性和可测试性。 另外，用户身份可能是开发者，正在开发一个旅游规划应用，需要整合多种数据源。深层需求可能包括提高系统的响应速度、处理大规模数据的能力以及增强用户体验。因此，优化不仅涉及代码层面的改进，还可能涉及架构设计，如引入任务队列（Celery）处理异步任务，或使用更高效的数据结构存储地理信息。 最后，需要确保代码符合Python的最佳实践，比如类型提示、单元测试和文档字符串，这有助于长期维护和团队协作。同时，参考高德API的文档，确保所有参数正确传递，如必填的key和sig参数，避免因配置错误导致的调用失败。</think>### 高德地图API调用及行程安排逻辑优化方案 #### 一、API调用优化 1. **请求批处理与缓存** ```python from functools import lru_cache import requests class AMapClient: def __init__(self, api_key): self.base_url = "https://restapi.amap.com/v3" self.api_key = api_key @lru_cache(maxsize=1000) # 缓存最近1000次查询 def get_traffic_status(self, location, extensions='all'): params = { 'key': self.api_key, 'location': location, 'extensions': extensions } try: response = requests.get(f"{self.base_url}/traffic/status/rectangle", params=params, timeout=5) response.raise_for_status() return response.json()['trafficinfo'] except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"API请求失败: {str(e)}") return None ``` *优化点说明*：采用LRU缓存减少重复请求，添加超时和异常处理机制[^1] 2. **异步请求优化** ```python import aiohttp import asyncio async def async_fetch(session, url, params): async with session.get(url, params=params) as response: return await response.json() async def batch_query(locations): async with aiohttp.ClientSession() as session: tasks = [] for loc in locations: params = {'key': API_KEY, 'location': loc} tasks.append(async_fetch(session, TRAFFIC_API, params)) return await asyncio.gather(*tasks) ``` *适用场景*：当需要同时查询多个地点的交通状况时，异步请求可提升5-10倍效率 #### 二、行程规划逻辑优化 1. **多因素决策模型** ```python def optimize_route(poi_list, realtime_data): """ :param poi_list: 待访问的兴趣点列表 :param realtime_data: 实时交通数据 :return: 优化后的行程序列 """ # 实现基于交通耗时、POI开放时间、用户偏好的动态规划算法 # 加入时间衰减因子：$$ T_{total} = \sum_{i=1}^n (t_{travel}(i) + t_{visit}(i)) \cdot e^{-\alpha t} $$ # 其中α为时间敏感系数 ... ``` 2. **分层架构设计** ```mermaid graph TD A[用户输入] --> B(接口层) B --> C{决策引擎} C --> D[路径计算模块] C --> E[时间预估模块] C --> F[备选方案生成] F --> G[输出层] ``` #### 三、性能提升关键点 1. 使用空间索引（如GeoHash）加速地理查询 2. 采用记忆化设计存储历史路径计算结果 3. 实现流量控制：设置滑动窗口限制API调用频率 4. 增加故障转移机制：当主API不可用时自动切换备用服务