Python玩转高德地图API(二)-技术圈

咪哥杂谈

阅读时间约 4 分钟。阅读可忽略代码，代码提供给想练手的人。

前言

上篇文章中，简单的介绍了下高德地图的 API 相关业务知识，不知道大家有没有看懂咧！
这篇文章来继续完成上篇文章没有完成的编码任务！忘记的，可以简单回顾一下《Python玩转高德地图API（一）》

环境介绍

开始前，先来说下本机环境。

Python版本 : Python3.7
开发工具 : Pycharm
第三方库 : requests

还会用到的是 Python 自带的 json 库。因为调用 API 返回的结果是 JSON 或者 XML 形式的报文，关于这两点，可以回看《python小课堂25 - 你真的了解JSON嘛？》

本项目必然是采用 JSON 啦，现在除了一些传统公司（比如我之前在的保险公司，以及一些国企航空公司）的老项目使用 XML 报文来进行数据传输，大部分互联网项目中采用的都是 JSON 传递接口信息。

requests 玩转 API

requests 是一个优雅的男孩子，不对，是一个优雅的第三方库~

在之前的爬虫文章中，有介绍的此库的使用。作者个爱玩摄影的大神，写代码就像玩摄影一样，纯属艺术创作。
以上次介绍高德 API 中的 POI 接口来举例。

1. 打开官网，搜索 POI 处

2. 阅读官网 API 文档，查看各参数含义

3. 运行看结果

看懂文档，理解了官方示例后，其实操作起来很简单，只需要我们用 requests 库携带自己的 key 向高德发起请求即可。

当我们想获取北京市"麦当劳"全部餐饮地址时，请求的地址：

https://restapi.amap.com/v3/place/text?keywords=麦当劳&city=北京&offset=20&page=1&key={key}&extensions=base
url中，？后面跟的就是请求时的参数。

keywords ：要搜索的关键词
city ：城市，可以查看具体的城市码表（官方提供）
offset ：每页显示多少条数据
page ：页数
key ：之前申请的用户 key
extensions ：传入 base 即可，all 的话比较多余

还有些可选项，不传就行啦，比如 output=xml ，默认不传就是 json 形式返回结果。

硬核代码

代码其实不多，算上空行一共 70 行不到，就可以获取完整地理信息。
如果想要实验的同学，可以按照顺序将代码 copy 到自己的编辑器实践。下面按照顺序介绍：
1. 读取用户 key 函数
目的是读取本地 key ，灵活化处理（这样不用暴露自己的 key 给大家看了

） user-key中写入你自己的key。

def read_key():    """  持久化key,便于读取 """    key_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'user-key')    print(key_path)    with open(key_path, 'r', encoding='utf-8') as f:        key = f.read()        print(key)    return key

2. requests 请求，get 方式通用函数
没什么好介绍的，之前说过很多遍了，使用方法按照去看 requests 库的官方文档即可。

def request_url_get(url):    """ 请求url方法get方法 """    try:        r = requests.get(url=url, timeout=30)        if r.status_code == 200:            return r.text        return None    except RequestException:        print('请求url返回错误异常')        return None

3. 调用高德 api 抽象方法，解析返回的 json 函数
使用了 python 自带的 json 库，将高德 api 返回的字符串转为了 json 形式，但是在 python 中，其实是 dict 类型的，获取结果可以通过类似 result['address'] 的形式获取想要的内容。

def parse_json(content_json):    """  解析json函数 """    result_json = json.loads(content_json)    return result_json
def request_api(url):    """ 请求高德api 解析json """    result = request_url_get(url)    result_json = parse_json(result)    return result_json

4. 调用高德 api 抽象方法，解析返回的 json 函数

def run():    """ 运行函数 """    keywords = '麦当劳'    city = 'beijing'    key = read_key()    offset = 20
    index_url = f'https://restapi.amap.com/v3/place/text?keywords={keywords}&city={city}&' \        f'offset={offset}&page=1&key={key}&extensions=base'    index_result = request_api(index_url)    pages = math.ceil(int(index_result['count']) / offset)  # 算出一共需要的总页数
    for page in range(1, pages + 1):        url = f'https://restapi.amap.com/v3/place/text?keywords={keywords}&city={city}&' \            f'offset={offset}&page={page}&key={key}&extensions=base'        result = request_api(url)        print(result)

最后这个函数，好好说下，精华思路都在这块。
为了代码的灵活度，我们可以将请求的中的变化参数抽出来，作为程序中的变量去构造请求。

请求第一次时，高德地图会返回一个 count 字段，代表总数量，使用 count / offset ，就能得到一共我们要循环访问多少页。代码中做了向上转型的处理。
例如下面：

查询北京麦当劳一共 262 个数据，每页只显示 20 条数据（offset的值），所以 262/20 = 13.1 。
这样需要让传入 url 中的 page 从 1 - 14 页去循环获取数据。所以在代码中，使用了 math.ceil 的方法让 13.1 变成 14。
看下最终获取完数据的截图：

Pycharm后面还有很多很多数据。。

总结

嗯！到这里，交通数据分析项目相关的内容就结束了，接下来就是自己开发了...大家感兴趣的也可以自行尝试。
是不是感觉调用 API 这种东西，就是这么简单枯燥而无趣呢。。。可往往各种商业公司的背后，赚钱的逻辑就是靠这些接口丫！

大概一年前的时候，我自己简单的开发出来了第一个版本，当时没有想着用 flask 等框架，后续我会在此项目技术上，继续集成开发吧。
当时放弃的原因是.....上家公司的路段高德地图不支持....
到现在，此项目 star14，fork5。。。

感兴趣的后台回复高德获取源码地址。
说下后期本号的安排，系统性的，表面知识介绍的也差不多了，可能偶尔会随性的写些自己的感想，亦或是 Python 小爬虫方面的东西。
不过接下来的核心路线，是使用 Python 来完成一些数据结构以及算法的知识。比如数组、链表、树，亦或是各种排序算法、有用的算法之类的。。。
毕竟程序员的灵魂核心，还是这些本质上的东西！一味地追新是很累的...Python实现算法的话，语法上有着天然优势，简洁优雅，而不失内涵！

本篇文章就到这里啦，有什么想要说的，欢迎留言区留言探讨！

▼往期精彩回顾▼Python玩转高德地图API（一）
Python入门自学的一些技巧和心得咪哥的思维认知日记(三) - 赚钱思维

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