高德地图POI
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官方文档：https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/search#introduce
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官网控制台：https://lbs.amap.com/
- 用于注册并且获取URL需要的Key
- 用于查看能够搜索POI的配额
- 注册好后点击控制台，在应用管理中创建应用——>服务平台选择Web服务——>获取Key
官方文档解释
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高德地图的搜索API是一种HTTP接口，提供了多种查询POI信息的能力。
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HTTP接口则必须要使用URL进行请求，也就要通过URL进行参数配置（URL为统一资源定位器），不同的参数获取到不同的数据
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URL由三部分组成
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完整的URL
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https://restapi.amap.com/v3/place/text?keywords=北京大学&city=beijing&output=xml&offset=20&page=1&key=<用户的key>&extensions=all
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该HTTP接口通用前缀，这部分URL是写死的，不需要更改
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搜索模式，共有4种搜索模式：关键字搜索、周边搜索、多边形搜索、ID查询
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请求参数，请求参数可以有很多，请求参数跟在搜索模式中的
?后面。一个参数对应一个值（可以对应多个，见官方文档），表现形式为参数名在前，参数值在后，中间用等于号隔开，即key=value，不同的参数之间使用&隔开。1. https://restapi.amap.com/v3/place/ 2. text? （还可以为 around? 、 polygon? 、 detail?） 3. keywords=北京大学&city=beijing&output=xml&offset=20&page=1&key=<用户的key>&extensions=all
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请求参数列表全部在官网中，不同的搜索模式参数列表有部分不同，根据不同模式选择请求参数
- 请求正确会返回参数，四个搜索模式返回的参数相同，参数的处理见后文程序解释
URL确定示例：多边形区域POI搜索
搜索所需范围：
搜索所需POI类型：
除了风景名胜、政府机构社会团体、商务住宅、公司企业、道路附属设施、地名地址信息、事件活动等所有POI
基础URL确定：
根据官网参数列表，关键参数为polygon与types，types在Python程序中拼接
polygon为经纬度坐标，可以在百度拾取坐标系统中点选：http://api.map.baidu.com/lbsapi/getpoint/
https://restapi.amap.com/v3/place/polygon?key=<用户自己的key>&polygon=119.182037,26.075818|119.179558,26.069976|119.180349,26.064297|119.185738,26.065887|119.191919,26.064978|119.190841,26.060013|119.192997,26.056215|119.196473,26.055201|119.192916,26.061725|119.193814,26.062309|119.19482,26.060297|119.196329,26.061011|119.194245,26.064808|119.192808,26.068411|119.184795,26.075064|119.182037,26.075818&city=350100(可选，避免经纬度与城市出现偏差)
Python程序解释
主程序
- 为了查看清晰，将源代码中一些用于显示的代码和注释删除
- 在程序的每一步中，如果对变量的内容、类型不清楚，可以用代码
print(data)print(type(data))在控制台中输出相应的内容进行查看
# API的URL，在这里进行了结构化处理
# URL分成三段便于在for循环中拼接URL，从而改变关键字条件
main_url_head='http://restapi.amap.com/v3/place/text?key=c3e7956a4c43bdbe87e03d2fe6af7545&city=350802&keywords=&types='
main_url_mid='&offset=20&page='
main_url_tail='&extensions=all'
# 用于储存结果数据，放置到csv中
x = []
# 用于计数
num = 0
# sort为搜索类型（即请求参数列表中的types）
sort=['010000','020000','030000','040000','040000','040000','050000','060000','070000','080000','090000','100000','140000','150000','160000','200000',]
# 对每种sort（即）
for i in sort:
# 最新文档中表明可以一次查询100页，如果数据未超过
for page in range(1,46):
# 对URL进行拼接，改变sort、page变量，
# 如果页数到达for循环限制的最大值，则可以考虑进行POI类型（types）更细的切分
thisUrl = main_url_head + i +main_url_mid + str(page) +main_url_tail
# 获取POI数据，通过requests.get()发起HTTP请求，使用data变量接受返回的数据
data = requests.get(thisUrl)
# 转为JSON格式
s = data.json()
# 解析JSON，
aa = s["pois"]
# 若解析的JSON为空，即当前的数据不够45页（即没有达到限制），返回
if len(aa) == 0:
break
# 根据官网的返回参数列表，选择想要的数据，并且对每条POI进行存储
for k in range(0, len(aa)):
s1 = aa[k]["name"] # ["name"]等即为上文提到的返回结果参数中的成员，在这里可以任意选择参数并储存
s2 = aa[k]["type"]
if("address" in aa[k]): # 有些返回的Json对象中不存在address字段，在使用时最好先进行判断
s3 = aa[k]["address"]
else:
s3 = ""
s4 = aa[k]["location"]
x.append([s1, s2, s3, s4])
# 将数据结构化存储至规定目录的CSV文件中
c = pd.DataFrame(x)
c.to_csv('./DataVer4.csv', encoding='utf-8-sig')
经纬度分割程序
# 打开爬取的数据
with open('DataVer4.csv','r') as f:
reader = csv.reader(f)
next(reader)
rowSplited = []
output = []
for row in reader:
rowSplited = row[0:4]
#将第4列，即经纬度所在列根据符号 ',' 进行分割，并储存数据
rowSplited.append(row[4].split(',')[0])
rowSplited.append(row[4].split(',')[1])
output.append(rowSplited)
# 将处理后的数据存放到新的csv文件中
with open('DataVer4_processed.csv','w',newline='',encoding='utf-8-sig') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(output)