python爬取高德poi数据

原创

mob649e8163f390 2024-10-05 04:35:46 ©著作权

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者mob649e8163f390的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

使用Python爬取高德POI数据的完整流程

在这篇文章中，我们将一起学习如何使用Python爬取高德地图的POI（兴趣点）数据。整个过程将分解为几个简单的步骤，并且我会逐步解释每一步的代码和含义。

整体流程

以下是爬取高德POI数据的主要步骤：

步骤	描述
1. 安装依赖	安装需要的第三方库
2. 获取API	申请高德地图API Key
3. 构建请求	使用Requests库构建HTTP请求
4. 处理响应	处理API返回的数据
5. 数据存储	存储数据到文件或数据库
6. 可视化	可视化数据，例如使用饼状图展示POI类别分布

步骤详解

步骤1: 安装依赖

在开始之前，我们需要安装requests和pandas库。可以使用以下命令：

pip install requests pandas

requests库用于处理HTTP请求
pandas库用于数据处理和存储

步骤2: 获取API

访问 [高德地图开放平台]( 注册并申请API Key。得到API Key后，记下它。

步骤3: 构建请求

接下来，我们将使用requests库构建HTTP请求以获取POI数据。以下是一个简单的例子，请确保将YOUR_API_KEY替换为您申请的API Key。

import requests

def get_poi_data(city, keyword, api_key):
    url = f"
    response = requests.get(url)
    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        return response.json()  # 返回JSON数据
    else:
        print("请求失败")
        return None

requests.get(url)：发起GET请求
response.json()：将响应内容解析成JSON格式

步骤4: 处理响应

接下来，我们处理API返回的数据。我们提取POI名称和类型，并使用pandas进行处理。

import pandas as pd

def process_data(data):
    pois = data.get('pois', [])
    poi_list = []
    for poi in pois:
        poi_info = {
            'name': poi['name'],
            'type': poi['type']
        }
        poi_list.append(poi_info)
    return pd.DataFrame(poi_list)  # 返回DataFrame

data.get('pois', [])：获取POI列表，如果没有返回空列表
pd.DataFrame()：将列表转换为DataFrame格式

步骤5: 数据存储

我们可以将数据存储为CSV文件，以便后续使用。

def save_to_csv(data_frame, filename):
    data_frame.to_csv(filename, index=False)  # 保存为CSV文件

data_frame.to_csv(filename)：将DataFrame保存为CSV文件

步骤6: 可视化

最后，我们用饼状图展示POI类别分布。我们将使用mermaid语法展示数据。

type_counts = data_frame['type'].value_counts()
print(type_counts)

# 在这里用mermaid语法绘制饼状图
# 注意：图形渲染需要在支持mermaid的环境中运行
"""
pie
    title POI类别分布
    "餐饮": type_counts['餐饮']
    "酒店": type_counts['酒店']
    "购物": type_counts['购物']
"""