街景爬取 Python 代码

引言

随着互联网的发展，我们可以通过各种方式获取各种信息。其中，街景爬取是一种非常有趣和实用的技术。通过街景爬取，我们可以获取到全球各地的街景图像，并用于各种应用中，比如地图导航、旅游指南等。本文将介绍如何使用 Python 编写街景爬取的代码，并给出详细的代码示例。

准备工作

在开始之前，我们需要确保已经安装了 Python 环境。同时，由于街景爬取需要使用到网络请求和图像处理的库，我们还需要安装一些必要的第三方库。这些库可以通过 pip 命令进行安装。在终端中执行以下命令安装所需库：

pip install requests
pip install pillow

请求街景图像

首先，我们需要明确要爬取的街景图像的位置。在 Google 街景图像爬取中，我们可以根据经纬度获取到特定位置的街景图像。下面是一个基本的爬取函数示例，该函数接受经纬度作为参数，并返回对应位置的街景图像：

import requests
from PIL import Image

def download_street_view_image(latitude, longitude):
    base_url = "
    size = "640x640"  # 图像尺寸
    heading = "0"  # 拍摄角度
    pitch = "0"  # 拍摄俯仰角
    fov = "90"  # 视角范围
    api_key = "YOUR_API_KEY"  # 替换成你的 Google Maps API Key
    
    url = f"{base_url}?size={size}&location={latitude},{longitude}&heading={heading}&pitch={pitch}&fov={fov}&key={api_key}"
    
    response = requests.get(url)
    if response.status_code == 200:
        image = Image.open(BytesIO(response.content))
        return image
    else:
        print("Failed to download street view image.")
        return None

在上述代码中，我们使用了 requests 库发送 HTTP 请求，并使用 PIL 库处理返回的图像数据。需要注意的是，为了使用 Google Maps API 获取街景图像，我们需要替换 YOUR_API_KEY 为自己的 API Key。

爬取街景图像

在我们完成了街景图像请求的函数后，我们可以编写一个主函数来实现街景图像的爬取。下面是一个示例函数，该函数接受一个地点列表作为输入，并根据列表中的地点获取对应的街景图像：

import os

def crawl_street_views(locations):
    output_dir = "street_views"
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)
        
    for location in locations:
        latitude, longitude = location
        image = download_street_view_image(latitude, longitude)
        if image is not None:
            image.save(f"{output_dir}/{latitude}_{longitude}.jpg")
            print(f"Downloaded street view image for {latitude}, {longitude}.")
        else:
            print(f"Failed to download street view image for {latitude}, {longitude}.")

在上述代码中，我们先创建一个名为 "street_views" 的目录用于保存街景图像。然后，遍历输入的地点列表，依次获取每个地点的街景图像，并将其保存到指定目录中。

使用示例

现在我们可以使用上面编写的函数来实际爬取街景图像了。下面是一个使用示例，我们爬取了北京和上海两个地点的街景图像：

locations = [
    (39.9042, 116.4074),  # 北京
    (31.2304, 121.4737),  # 上海
]

crawl_street_views(locations)

运行上述代码后，我们将在当前目录下的 "street_views" 目录中找到两个街景图像文件，文件名分别为 39.9042_116.4074.jpg 和 31.2304_121.4737.jpg。

总结

本文介绍了如何使用 Python 编写街景爬取的代码，并给