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用Python調用百度地圖正/逆地理編碼API的方法

發布時間:2020-07-03 09:24:31 來源:億速云 閱讀:741 作者:清晨 欄目:開發技術

小編給大家分享一下用Python調用百度地圖正/逆地理編碼API的方法,希望大家閱讀完這篇文章后大所收獲,下面讓我們一起去探討方法吧!

一、背景

  • (正)地理編碼指的是:將地理位置名稱轉換成經緯度;
  • 逆地理編碼指的是:將經緯度轉換成地理位置信息,如地名、所在的省份或城市等

百度地圖提供了相應的API,可以方便調用。相應的說明文檔如下:

  • 正地理編碼
  • 逆地理編碼

具體API的參數可以查看相應的“服務文檔”:

用Python調用百度地圖正/逆地理編碼API的方法

不過首次使用時需要申請,具體在控制臺。申請AK的方式可參見其他文章。

二、源碼

廢話不多說,直接放源碼。這里提供了Python調用這兩個API的方法。

#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# @Author: Wild Orange
# @Email: jixuanfan_seu@163.com
# @Date: 2020-06-21 16:06:14
# @Last Modified time: 2020-07-01 19:35:28

import requests
AK='[這里填寫自己申請的AK值]'

def Pos2Coord(name):
	'''
		@func: 通過百度地圖API將地理名稱轉換成經緯度
		@note: 官方文檔 http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=webapi/guide/webservice-geocoding
		@output:
			lng: 經度
			lat: 緯度
			conf: 打點絕對精度(即坐標點的誤差范圍)
			comp: 描述地址理解程度。分值范圍0-100,分值越大,服務對地址理解程度越高
			level: 能精確理解的地址類型
	'''
	url = 'http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?address=%s&output=json&ak=%s'%(name,AK)
	res = requests.get(url)
	if res.status_code==200:
		val=res.json()
		if val['status']==0:
			retVal={'lng':val['result']['location']['lng'],'lat':val['result']['location']['lat'],\
			'conf':val['result']['confidence'],'comp':val['result']['comprehension'],'level':val['result']['level']}
		else:
			retVal=None
		return retVal
	else:
		print('無法獲取%s經緯度'%name)

def Coord2Pos(lng,lat,town='true'):
	'''
		@func: 通過百度地圖API將經緯度轉換成地理名稱
		@input:
			lng: 經度
			lat: 緯度
			town: 是否獲取鄉鎮級地理位置信息,默認獲取。可選參數(true/false)
		@output:
			address:解析后的地理位置名稱
			province:省份名稱
			city:城市名
			district:縣級行政區劃名
			town: 鄉鎮級行政區劃
			adcode: 縣級行政區劃編碼
			town_code: 鎮級行政區劃編碼
	'''
	url='http://api.map.baidu.com/reverse_geocoding/v3/?output=json&ak=%s&location=%s,%s&extensions_town=%s'%(AK,lat,lng,town)
	res=requests.get(url)
	if res.status_code==200:
		val=res.json()
		if val['status']==0:
			val=val['result']
			retVal={'address':val['formatted_address'],'province':val['addressComponent']['province'],\
			'city':val['addressComponent']['city'],'district':val['addressComponent']['district'],\
			'town':val['addressComponent']['town'],'adcode':val['addressComponent']['adcode'],
			'town_code':val['addressComponent']['town_code']}
		else:
			retVal=None
		return retVal
	else:
		print('無法獲取(%s,%s)的地理信息!'%(lat,lng))

注意:

函數只返回一些較為常用的地理位置信息。之前提到的官網中的說明文檔是最全的,如果確實有需要,可以修改程序代碼。

三、使用方法

(1)正地理編碼

比如獲取學校的經緯度:

val=Pos2Coord('江蘇省南京市江寧區秣陵街道東南大學九龍湖校區')
print(val)

輸出結果:

{'lng': 118.81871976794395, 'lat': 31.88198449339288, 'conf': 80, 'comp': 57, 'level': '餐飲'}

可以看出,結果存在一定偏差。竟然把學校標記成了餐館。。。我們可以具體到百度拾取坐標系統中看一下。結果定位到了學校西南角。

用Python調用百度地圖正/逆地理編碼API的方法

(2)逆地理編碼

反過來,我們也可以根據經緯度查詢地理位置信息。

val=Coord2Pos(118.81871976794395,31.88198449339288)
print(val)

輸出結果:

{'address': '江蘇省南京市江寧區蘇源大道', 'province': '江蘇省', 'city': '南京市', 'district': '江寧區', 'town': '秣陵街道', 'adcode': '320115', 'town_code': '320115011'}

解析出的地理位置信息是準確的,可以精確到鄉鎮級行政區劃。

(3)一個有意思的例子

之前也看到了,在正地理編碼中,如果提供的地理位置信息不精確,則返回的經緯度很可能存在較大偏差。有這樣的需求:根據企業名稱,獲取其地理位置(經緯度),以及所在的省份、地級市、縣級市等信息。

一種直接的思路是:直接將企業名稱作為地理位置傳給正地理編碼API,獲取其經緯度;再依據經緯度,利用逆地理編碼,獲取其所在的省份、地級市、縣級市。

隨便舉個栗子,比如“金華銀行股份有限公司”。

val=Pos2Coord('金華銀行股份有限公司')
print(val)

結果:

{'lng': 119.65923457293306, 'lat': 29.10738796331567, 'conf': 70, 'comp': 100, 'level': '金融'}

我們看看定位到哪里了:

用Python調用百度地圖正/逆地理編碼API的方法

emm… 定位到一個廣場的旁邊。不過大致的位置還是準確的,畢竟還是在金華市內。如果精度要求不高,這個結果還是可以接受的。

那如果精度要求比較高呢?我們就需要獲取非常準確的企業位置信息。百度企業信用提供了企業基本信息的查詢。

用Python調用百度地圖正/逆地理編碼API的方法

可以看到,企業的地址為:浙江省金華市丹溪路1388號。

我們把這個地址代入API:

Pos2Coord('浙江省金華市丹溪路1388號')

得到結果:

{'lng': 119.65161604390546, 'lat': 29.083163015462144, 'conf': 80, 'comp': 100, 'level': '門址'}

再看看定位到了哪里:

用Python調用百度地圖正/逆地理編碼API的方法

emm…好像看不出來。。我對這里也不熟。。直接到百度地圖中看一下:

用Python調用百度地圖正/逆地理編碼API的方法

放到最大后,可以看到,坐標恰好落在“金華銀行”上面。Perfect!

人工獲取企業具體的地理位置似乎太麻煩了。有沒有簡單方法呢?可以查看我之前寫的一篇文章:用Python爬蟲獲取百度企業信用中企業基本信息

最后通過逆地理編碼獲取省份、地級市、縣級市信息。

Coord2Pos(119.65161604390546,29.083163015462144)

輸出結果:

{'address': '浙江省金華市婺城區雙龍南街680號', 'province': '浙江省', 'city': '金華市', 'district': '婺城區', 'town': '西關街道', 'adcode': '330702', 'town_code': '330702007'}

看完了這篇文章,相信你對用Python調用百度地圖正/逆地理編碼API的方法有了一定的了解,想了解更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道,感謝各位的閱讀!

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