python爬取高德地图
时间: 2023-11-14 18:12:16 浏览: 177
根据提供的引用内容,没有找到关于Python爬取高德地图的相关信息。不过,根据引用中提到的内容,可以使用Python批量获取经纬度的三种方法,其中包括腾讯地图、高德地图和百度地图这些平台。因此,可以尝试使用类似的方法来获取高德地图的经纬度数据。具体方法可以参考引用中提到的内容,根据高德地图API接口构造请求函数,然后解析返回的json格式数据中的经纬度信息即可。需要注意的是,使用API接口需要申请相应的key,具体操作可以参考高德地图开放平台的相关文档。
相关问题
python爬取高德地图poi
可以使用 Python 的 requests 库和高德地图的 Web API 来爬取高德地图的 POI 数据。具体步骤如下:
1. 在高德地图开放平台上申请开发者账号,并创建应用,获取应用的 API Key。
2. 使用 requests 库向高德地图的 Web API 发送请求,获取 POI 数据。
3. 解析返回的 JSON 数据,提取需要的信息。
以下是一个简单的示例代码,可以爬取指定城市、指定分类的 POI 数据:
```python
import requests
# 高德地图 Web API 的 URL
url = 'https://restapi.amap.com/v3/place/text'
# 请求参数
params = {
'key': 'your_api_key', # 替换为你的 API Key
'keywords': '酒店', # 搜索关键词
'city': '北京', # 城市名或城市编码
'output': 'json', # 返回数据格式
}
# 发送请求
response = requests.get(url, params=params)
# 解析返回的 JSON 数据
data = response.json()
pois = data['pois']
for poi in pois:
print(poi['name'], poi['location'])
```
python爬取高德地图公园
### 使用 Python 爬取高德地图上的公园信息
为了实现这一目标,可以利用高德地图开放平台提供的 Web API 接口。具体来说,可以通过调用 POI (Point of Interest) 搜索服务接口来获取指定区域内的公园列表。
#### 准备工作
首先需要注册成为开发者并申请相应的 API Key[^1]。这一步骤至关重要,因为所有的请求都需要携带有效的 key 参数才能成功执行。
#### 构建 HTTP 请求
构建向服务器发送 GET 请求所需的 URL 和参数字典。对于公园这类兴趣点查询,`keywords` 应设置为 “公园”,而 `city` 或者 `district` 则用于限定搜索范围至某个特定的城市或区县。此外还需要设定其他必要选项如分页控制(`page`)和每页显示数量(`offset`)等。
```python
import requests
def fetch_parks(api_key, city_name):
base_url = 'https://restapi.amap.com/v3/place/text'
params = {
'key': api_key,
'keywords': '公园',
'city': city_name,
'output': 'json', # 输出格式设为 JSON 方便解析
'page': 1,
'offset': 20 # 单次返回的最大记录数不超过 20 条
}
response = requests.get(base_url, params=params).json()
return response['pois'] if 'pois' in response else []
```
此函数会返回一个包含多个公园对象的列表,每个对象都包含了名称、地址以及地理坐标等多项属性。
#### 数据处理与保存
得到的数据通常是嵌套结构化的 JSON 文档形式,在实际应用中可能还需进一步提取感兴趣字段,并考虑将其持久化到本地文件系统当中去以便长期存档或者离线分析。
```python
import pandas as pd
parks_data = [{'name': p['name'], 'location': f"{p['location'].split(',')[0]}, {p['location'].split(',')[1]}"}
for p in fetch_parks('your_api_key_here', '北京市')]
df = pd.DataFrame(parks_data)
df.to_csv('./beijing_parks.csv', index=False, encoding='utf-8')
```
上述代码片段展示了如何将获取到的信息转换成 Pandas DataFrame 并导出为 CSV 文件[^2]。
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