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Python 利用高德地圖api實(shí)現(xiàn)經(jīng)緯度與地址的批量轉(zhuǎn)換

發(fā)布時(shí)間：2020-08-27 06:44:34 來源：腳本之家 閱讀：845 作者：chenqin''s blog 欄目：開發(fā)技術(shù)

我們都知道，可以使用高德地圖api實(shí)現(xiàn)經(jīng)緯度與地址的轉(zhuǎn)換。那么，當(dāng)我們有很多個(gè)地址與經(jīng)緯度，需要批量轉(zhuǎn)換的時(shí)候，應(yīng)該怎么辦呢？

在這里，選用高德Web服務(wù)的API，其中的地址/逆地址編碼，可以實(shí)現(xiàn)經(jīng)緯度與地址的轉(zhuǎn)換。

高德API地址：

地理/逆地理編碼：http://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/georegeo

坐標(biāo)轉(zhuǎn)換：http://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/convert

1.申請key

2.坐標(biāo)轉(zhuǎn)換

坐標(biāo)轉(zhuǎn)換是一類簡單的HTTP接口，能夠?qū)⒂脩糨斎氲姆歉叩伦鴺?biāo)（GPS坐標(biāo)、mapbar坐標(biāo)、baidu坐標(biāo)）轉(zhuǎn)換成高德坐標(biāo)。

def transform(location):
 parameters = {'coordsys':'gps','locations': location, 'key': '7ec25a9c6716bb26f0d25e9fdfa012b8'}
    base = 'http://restapi.amap.com/v3/assistant/coordinate/convert'
    response = requests.get(base, parameters)
    answer = response.json()
    return answer['locations']

2.地理/逆地理編碼

我這里是將經(jīng)緯度轉(zhuǎn)換為地址，所以選用的是逆地理編碼的接口。

def geocode(location):
    parameters = {'location': location, 'key': '7ec25a9c6716bb26f0d25e9fdfa012b8'}
    base = 'http://restapi.amap.com/v3/geocode/regeo'
    response = requests.get(base, parameters)
    answer = response.json()
    return answer['regeocode']['addressComponent']['district'].encode('gbk','replace'),answer['regeocode']['formatted_address'].encode('gbk','replace')

3.從文件中讀取

需要批量獲取的話，一般是從文件中讀取數(shù)據(jù)，讀取代碼如下：

def parse():
 datas = []
 totalListData = pd.read_csv('locs.csv')
 totalListDict = totalListData.to_dict('index')
 for i in range(0, len(totalListDict)):
 datas.append(str(totalListDict[i]['centroidx']) + ',' + str(totalListDict[i]['centroidy']))
 return datas

4.完整代碼

對于批量獲取，我一開始也走了很多彎路。一開始選用javascript接口，但是js接口的函數(shù)是異步返回，所以可能第10行的結(jié)果跑到第15行去了，一直沒有很好的解決，后來才選用web接口。最后，將完整代碼貼于此，僅供參考。

#!/usr/bin/env
#-*- coding:utf-8 -*-
'''
利用高德地圖api實(shí)現(xiàn)經(jīng)緯度與地址的批量轉(zhuǎn)換
'''
import requests
import pandas as pd
import time
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
 
def parse():
 datas = []
 totalListData = pd.read_csv('locs.csv')
 totalListDict = totalListData.to_dict('index')
 for i in range(0, len(totalListDict)):
 datas.append(str(totalListDict[i]['centroidx']) + ',' + str(totalListDict[i]['centroidy']))
 return datas
 
def transform(location):
 parameters = {'coordsys':'gps','locations': location, 'key': '7ec25a9c6716bb26f0d25e9fdfa012b8'}
    base = 'http://restapi.amap.com/v3/assistant/coordinate/convert'
    response = requests.get(base, parameters)
    answer = response.json()
    return answer['locations']
 
def geocode(location):
    parameters = {'location': location, 'key': '7ec25a9c6716bb26f0d25e9fdfa012b8'}
    base = 'http://restapi.amap.com/v3/geocode/regeo'
    response = requests.get(base, parameters)
    answer = response.json()
    return answer['regeocode']['addressComponent']['district'].encode('gbk','replace'),answer['regeocode']['formatted_address'].encode('gbk','replace')
 
if __name__=='__main__':
 i = 0
 count = 0
 df = pd.DataFrame(columns=['location','detail'])
 #locations = parse(item)
 locations = parse()
 for location in locations:
 dist, detail = geocode(transform(location))
 df.loc[i] = [dist, detail]
 i = i + 1
 df.to_csv('locdetail.csv', index =False)

注意事項(xiàng)：

在測試的時(shí)候，一個(gè)key差不多可以下載2000-3000條數(shù)據(jù)，一個(gè)賬號(hào)可以申請4個(gè)key。這是我自己的使用情況。所以，測試的時(shí)候，不用測試過多，直接開始正式爬數(shù)據(jù)才是正道。

以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持億速云。

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