加油站数据获取

基于高德搜索POI 2.0 Web API，获取指定区域的POI信息，并使用folium进行可视化。

高德API

参照文档说明，进行服务key申请。

通过关键词检索POI

载入依赖包

from urllib.parse import quote
from urllib import request
import json
import pandas as pd
import math
import folium
from folium.plugins import MarkerCluster

关键函数

通过分页遍历形式获取全部POI。

# 单页获取pois
def getpoi(region, keywords, pagenum):
    req_url = poi_search_url + "?key=" + amap_web_key + '&keywords=' + quote(
        keywords) + '&region=' + region + '&citylimit=true' + '&page_size=25' + '&page_num=' + str(
        pagenum) + '&output=json'
    with request.urlopen(req_url) as f:
        re = f.read()
        re = re.decode('utf-8')
    return re

# 根据城市名称和分类关键字获取poi数据
def getpois(region, types):
    i = 1
    poi_list = []
    while True:
        re = getpoi(region, types, i)
        re = json.loads(re)
        if re['count'] == '0':
            break
        for poi in re['pois']:
            poi_list.append(poi)
        i = i + 1
    return poi_list

执行

区域编码从此获取。
坐标转换(gcj02towgs84)实现方式参见。

# 初始参数
amap_web_key = ''
poi_search_url = "http://restapi.amap.com/v5/place/text"

# 指定区域编码与关键字
pois_area = pd.DataFrame(getpois('120116', '加油站'))
# 提取经纬度
pois_area[['longitude', 'latitude']] = pois_area['location'].str.split(',', 1, expand=True).astype(float)
# 经纬度转换
pois_area[['longitude_wgs84', 'latitude_wgs84']] = pois_area.apply(gcj02towgs84, axis=1,
                                                                     args=('longitude', 'latitude'),
                                                                     result_type="expand")
# folium地图可视化
m = folium.Map([38.97, 117.6],
               zoom_start=10)

marker_cluster = MarkerCluster().add_to(m)
# 遍历内容添加进入MarkerCluster
for _, r in pois_area1.iterrows():
    folium.Marker([r['latitude_wgs84'], r['longitude_wgs84']], popup=folium.Popup(
        html=folium.Html("""{}</br>{}</br>""".format(r['name'], r['address']), script=True),
        parse_html=True,
        max_width=3000,
        )).add_to(marker_cluster)
# 保存交互地图
output_file = "map_fuel.html"
m.save(output_file)
# 浏览器打开
webbrowser.open(output_file, new=2)

效果

Reference

  1. 根据城市名和分类名爬取对应的POI数据（基于高德地图） ↩
  2. Python爬虫高德地图全国各个城市POI并导出表格 ↩