高德地图api poi爬取

### 使用高德地图API实现POI数据抓取 为了高效地使用高德地图API进行POI数据的抓取，通常采用多边形搜索的方式。由于单次请求的数据量有限制，因此需要将目标区域划分为多个较小的子区域逐一查询[^2]。 #### 准备工作 首先，在开始之前需确保已注册成为开发者并获得相应的API Key。这一步骤可通过访问高德开放平台完成[^4]。 #### Python环境配置 安装必要的Python库： ```bash pip install requests pandas geopandas shapely ``` 这些工具可以帮助处理HTTP请求以及地理空间数据分析。 #### 实现逻辑概述 1. 定义待检索的大范围边界框； 2. 将大范围分割成若干个小矩形或多边形； 3. 对每一个小区域发起API调用； 4. 收集响应中的POI记录； 5. 存储最终结果至CSV文件或其他持久化存储介质中； #### 示例代码 下面是一个简单的例子展示如何基于上述思路编写程序： ```python import time from math import ceil, sqrt import requests import pandas as pd def fetch_pois(api_key, bounds, keywords=None): """Fetch POIs within given bounding box.""" base_url = 'https://restapi.amap.com/v3/place/polygon' params = { 'key': api_key, 'polygon': f"{bounds['min_lng']},{bounds['min_lat']}|{bounds['max_lng']},{bounds['max_lat']}", 'offset': 20, # Maximum number of results per page 'page': 1, 'extensions': 'all', 'output': 'json' } if keywords is not None: params.update({'keywords': keywords}) all_items = [] while True: response = requests.get(base_url, params=params).json() items = response.get('pois', []) all_items.extend(items) total_count = int(response.get('count')) current_size = len(all_items) if current_size >= min(total_count, params['offset']*params['page']): break params['page'] += 1 # Avoid hitting rate limit by sleeping between pages time.sleep(0.1) return all_items def split_bounds(lng_min, lat_min, lng_max, lat_max, divisions=8): """Split a large area into smaller rectangles for better API performance.""" delta_lng = (lng_max - lng_min) / float(divisions) delta_lat = (lat_max - lat_min) / float(int(sqrt((lng_max-lng_min)*(lat_max-lat_min))/delta_lng)) sub_areas = [] for i in range(int(divisions)): for j in range(int(delta_lat)+1): new_lng_min = round(lng_min + i * delta_lng, 6) new_lat_min = round(lat_min + j * delta_lat, 6) new_lng_max = round(new_lng_min + delta_lng, 6) new_lat_max = round(new_lat_min + delta_lat, 6) sub_area = dict( min_lng=new_lng_min, max_lng=min(new_lng_max, lng_max), min_lat=new_lat_min, max_lat=min(new_lat_max, lat_max) ) sub_areas.append(sub_area) return sub_areas if __name__ == '__main__': YOUR_API_KEY = '<Your AMap Web Service API Key>' city_boundaries = {'min_lng': 116.279744, 'min_lat': 39.804737, 'max_lng': 116.60425, 'max_lat': 40.06071} small_regions = split_bounds(**city_boundaries, divisions=16) pois_data = [] for region in small_regions: try: pois = fetch_pois(YOUR_API_KEY, region) pois_data.extend(pois) except Exception as e: print(f"Error fetching data from {region}: ", str(e)) df = pd.DataFrame.from_records([poi.__dict__.get('_data') or poi for poi in pois_data]) df.to_csv('./amap_poi.csv', index=False, encoding='utf_8_sig') ``` 此脚本实现了对指定区域内POI信息的收集，并将其保存到本地CSV文件中。需要注意的是，实际操作过程中应当遵循服务条款合理控制频率以免触发限流机制[^3]。

### 如何爬取高德地图POI数据 为了有效地从高德地图API获取兴趣点(Points of Interest, POI)的数据，可以遵循以下方法和技术细节： #### 准备工作 在开始编写任何代码前，确保已经注册并获得了有效的高德开发者密钥(API Key)[^1]。此密钥用于身份验证，在每次请求时作为参数传递给API。 #### 使用Python进行开发 推荐使用Python编程语言来实现自动化抓取过程，因为其拥有丰富的库支持网络请求和JSON解析等功能。具体来说，`requests`库非常适合处理HTTP GET/POST请求；而`pandas`可以帮助管理返回的结果集。 #### 编写脚本 下面是一个简单的Python脚本来展示如何调用高德Web服务API接口查询特定区域内的POIs: ```python import requests import pandas as pd def fetch_poi_data(location, types='050000', key='your_api_key'): url = "https://restapi.amap.com/v3/place/text" params = { 'key': key, 'keywords': '', 'types': types, # 类型过滤器，默认为餐饮类目下的所有子类别 'city': location, 'output': 'json', 'offset': 20, # 单次最多可检索数量 'page': 1 # 当前页码 } response = requests.get(url=url, params=params).json() pois = [] if response['status'] == '1': for poi in response['pois']: item = { 'name': poi['name'], 'location': f"{poi['location'].split(',')[1]}, {poi['location'].split(',')[0]}", 'address': poi['address'] } pois.append(item) df = pd.DataFrame(pois) return df if __name__ == '__main__': result_df = fetch_poi_data('北京市') print(result_df.head()) ``` 这段代码定义了一个名为 `fetch_poi_data()` 的函数，它接受城市名称和其他一些可选参数作为输入，并通过GET方式向高德服务器发送请求以获得指定条件下的POI列表。最后将这些信息整理成Pandas DataFrame对象以便进一步分析或保存到文件中。 请注意，实际应用过程中还需要考虑分页加载更多记录、异常情况处理等问题，上述例子仅作基本原理说明之用。