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想知道所在的城市有多少條道路?我用Python發(fā)現(xiàn)北京一共有1.5萬條道路!

開發(fā) 后端
今天我們開啟一個系列吧,關(guān)于城市道路的,本篇主要演示獲取城市道路數(shù)據(jù),接下來我們會在此基礎(chǔ)上拓展1-2篇好玩的案例,敬請期待!

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本文轉(zhuǎn)載自微信公眾號「可以叫我才哥」,作者才哥。轉(zhuǎn)載本文請聯(lián)系可以叫我才哥公眾號。

大家好,我是才哥。

最近被催更了,害~

今天我們開啟一個系列吧,關(guān)于城市道路的,本篇主要演示獲取城市道路數(shù)據(jù),接下來我們會在此基礎(chǔ)上拓展1-2篇好玩的案例,敬請期待!

好了,我們開始今天的案例介紹。

1. 需求分析

我們以北京為例,希望獲取該城市全部道路名稱信息,主要字段有道路id、道路名稱及所在區(qū),基于高德地圖的api接口。

我們找到高德api文檔:https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/search#t8

在搜索POI部分發(fā)現(xiàn)了查詢城市道路名稱的關(guān)鍵字搜索接口如下,但是該接口最多只能返回1000個數(shù)據(jù)。很明顯北京市不止1000條道路,那么如何獲取全部道路呢?

關(guān)鍵字搜索

終于,我們發(fā)現(xiàn)多邊形搜索的接口,它可以對指定的矩形區(qū)域內(nèi)的道路進行搜索,這樣我們就腦洞一個想法將北京市按照經(jīng)緯度分割為若干小區(qū)域,如何搜索各個區(qū)域內(nèi)的道路數(shù)據(jù)后匯總就可以了,為了盡可能不要有遺漏,我們可以將區(qū)域顆粒度劃分的小一些。

多邊形搜索

那么,新的問題也來了:如何進行經(jīng)緯度區(qū)域劃分呢?我們又找到了行政區(qū)域查詢接口文檔:https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/district

該接口通過行政區(qū)名稱關(guān)鍵字就可以返回該行政區(qū)域的邊界經(jīng)緯度,如何我們只需要取經(jīng)緯度各自的最大最小值就可以得到北京市所在的矩形區(qū)域,接著對這個矩形區(qū)域進行細化即可。

行政區(qū)域查詢

思路有了,我們就開始干活吧!

2. 獲取行政區(qū)域邊界數(shù)據(jù)

直接按照開發(fā)者文檔的案例演示編寫代碼如下:

  1. import requests 
  2. import pandas as pd 
  3. import os 
  4.  
  5. url = 'https://restapi.amap.com/v3/config/district?' 
  6. key = '你的key' # 自己在高德開放平臺注冊一個即可 
  7. keywords = '北京' # 可以換成你所在的城市 
  8. params = { 
  9.     'key':key
  10.     'keywords':keywords, 
  11.     'subdistrict':0, 
  12.     'extensions':'all',         
  13.     } 
  14.  
  15. r = requests.get(url,params=params) 
  16. data = r.json() 
  17. polyline = data['districts'][0]['polyline'
  18. polyline_list = polyline.split(';'
  19. df = pd.DataFrame(polyline_list,columns=['經(jīng)緯度']) 
  20. df[['經(jīng)度','緯度']] = df['經(jīng)緯度'].str.split(',',n=1,expand=True).astype(float
  21.  
  22. # 獲取區(qū)域邊界經(jīng)緯度 
  23. latitude_max = df['經(jīng)度'].max() 
  24. latitude_min =  df['經(jīng)度'].min() 
  25. longitude_max =  df['緯度'].max() 
  26. longitude_min =  df['緯度'].min() 

最后,矩形區(qū)域的四個點的經(jīng)緯度如下:

  1. 左上角:115.423411,41.060816 
  2.  
  3. 右上角:117.514625,41.060816 
  4.  
  5. 左下角:115.423411,39.442758 
  6.  
  7. 右下角:117.514625,39.442758 

矩形區(qū)域

上圖中我們可以看到矩形區(qū)域很多部分不屬于北京,所以在后續(xù)的道具數(shù)據(jù)采集的時候需要進行判斷道具歸屬省份是否為北京。

3. 將行政區(qū)域分塊

既然我們得到了北京所屬矩形區(qū)域的邊界點經(jīng)緯度,那么直接這個矩形區(qū)域進行網(wǎng)格化就行了,處理過程比較簡單,直接看代碼:

  1. # 繪制網(wǎng)格,這里按照20*20共400個網(wǎng)格 
  2. def get_polygons(latitude_num,longitude_num): 
  3. #    latitude_num = 20 
  4. #    longitude_num = 20 
  5.     latitude_step = (latitude_max - latitude_min)/latitude_num 
  6.     longitude_step = (longitude_max - longitude_min)/longitude_num 
  7.     polygons = [] 
  8.     for i in range(latitude_num): 
  9.         latitude_leftup = latitude_min + latitude_step * i 
  10.         latitude_rightdown = latitude_min + latitude_step * (i+1) 
  11.         for j in range(longitude_num): 
  12.             longitude_leftup = longitude_max - longitude_step * j 
  13.             longitude_rightdown = longitude_max - longitude_step * (j+1)         
  14.             polygon = f'{latitude_leftup},{longitude_leftup}|{latitude_rightdown},{longitude_rightdown}' 
  15.             polygons.append(polygon)      
  16.      
  17.     return polygons 

我們得到了用于區(qū)域搜索經(jīng)緯度坐標對如下:

  1. # polygons  
  2. ['115.423411,41.060816|115.5279717,40.979913100000005'
  3.  '115.423411,40.979913100000005|115.5279717,40.8990102'
  4.  '115.423411,40.8990102|115.5279717,40.8181073'
  5.  '115.423411,40.8181073|115.5279717,40.7372044'
  6. ... 

網(wǎng)格化

4. 獲取道路數(shù)據(jù)

到這一步,我們只需要遍歷全部的坐標對polygons,然后搜索該區(qū)域內(nèi)滿足歸屬省份為北京市的全部道路即可。

  1. # 獲取指定區(qū)域指定page的道路數(shù)據(jù)并存到本地 
  2. def get_road(polygon,page): 
  3.     url = 'https://restapi.amap.com/v3/place/polygon?' 
  4.     params = { 
  5.         'key':key
  6.         'polygon':polygon, 
  7.         'keywords':'道路名'
  8.         'types':190301, 
  9.         'offset':20, 
  10.         'page':page, 
  11.         'extensions':'all',         
  12.         }   
  13.     r = requests.get(url,params=params)     
  14.     data = r.json()       
  15.     pois = data['pois'
  16.     file_name = '北京道路名稱數(shù)據(jù).csv' 
  17.     for poi in pois: 
  18.         if poi['pname'] =='北京市'
  19.             df = pd.DataFrame({ 
  20.                 'road_id' : poi['id'], 
  21.                 'road_name' : poi['name'], 
  22.                 'road_adname' : poi['adname'
  23.             },index=[0]) 
  24.             if os.path.exists(file_name): 
  25.                 df.to_csv(file_name, mode='a', header=False
  26.                   index=None, encoding='utf_8_sig'
  27.             else
  28.                 df.to_csv(file_name, index=None, encoding='utf_8_sig'
  29.  
  30.     return pois  
  31. # 這里分為20*20共400個區(qū)域 
  32. polygons = get_polygons(20,20)    
  33. for i,polygon in enumerate(polygons): 
  34.     page = 1 
  35.     while True
  36.         pois = get_road(polygon, page) 
  37.         if pois == []: 
  38.             break 
  39.         page += 1 
  40.     print(f'\r正在爬取第{i+1}/400個區(qū)域的道路數(shù)據(jù)',end=''

最終,我們得到了北京一共有14994條道路,其中各區(qū)道路數(shù)分別如下:

區(qū) 道路數(shù)
順義區(qū) 2164
大興區(qū) 1826
通州區(qū) 1310
朝陽區(qū) 1264
海淀區(qū) 1088
房山區(qū) 912
密云區(qū) 907
西城區(qū) 896
東城區(qū) 818
昌平區(qū) 801
平谷區(qū) 770
豐臺區(qū) 673
延慶區(qū) 553
門頭溝區(qū) 378
懷柔區(qū) 372
石景山區(qū) 262
總計 14994

 

責任編輯:武曉燕 來源: 可以叫我才哥
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