Python爬虫实例_利用百度地图API批量获取城市所有的POI点

转载  2018-01-10   作者:WenWu_Both   我要评论
下面小编就为大家分享一篇Python爬虫实例_利用百度地图API批量获取城市所有的POI点,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
上篇关于爬虫的文章,我们讲解了如何运用Python的requests及BeautifuiSoup模块来完成静态网页的爬取,总结过程,网页爬虫本质就两步: 1、设置请求参数(url,headers,cookies,post或get验证等)访问目标站点的服务器; 2、解析服务器返回的文档,提取需要的信息。 而API的工作机制与爬虫的两步类似,但也有些许不同: 1、API一般只需要设置url即可,且请求方式一般为“get”方式 2、API服务器返回的通常是json或xml格式的数据,解析更简单 也许到这你就明白了,API简直就是开放的“爬虫”呀,可以告诉你,基本就是这个意思。好的,言归正传,本篇我们就演示如何运用Python结合百度地图API来批量获取POI(兴趣点)。 所谓POI(兴趣点),指的是人们感兴趣,比较常去的地方,比如银行、医院、学校等,利用城市的POI的空间属性可以做非常多的事情,至于什么事情呢,此处省略10000字。。。 说干就干,Let's go! (1)创建百度地图应用 访问百度地图API需要一个信令(AK),打开百度地图开放平台,点击右上角“API控制台”,即进入了百度地图的开发界面。 选择“创建应用”-应用类型勾选“浏览器端”–勾选所用到的服务(一般全选即可),此时就创建好了应用账号,得到“AK” (2)Place API 及Web服务API 打开百度地图API的POI模块,网址:http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=webapi/guide/webservice-placeapi,这个页面详细介绍了Place API的请求参数及返回数据的情况。 可以看到,Place API 提供区域检索POI服务与POI详情服务。 1. 区域检索POI服务提供三种区域检索方法: a.城市内检索(对应JavaScriptAPI的Search方法) b.矩形检索(对应JavaScript API的SearchInBound方法) c.圆形区域检索(对应JavaScript的SearchNearBy方法)。 2. POI详情服务提供查询单个POI的详情信息,如好评。 并给出了请求的一个示例,设置检索城市为北京,检索关键字为“饭店”,检索后返回10条数据:
http://api.map.baidu.com/place/v2/search?q=饭店®ion=北京&output=json&ak=您的AK
将上述url粘贴到浏览器里,返回的数据如下: 上图是将返回的json数据解析之后的结果,可以看到,服务器返回了10条北京市的饭店的信息,包括饭店名称、经纬度、地址、联系电话等。 具体的参数设置,自行去该网页去看吧,这里就不再赘述,这里我们主要利用“矩形检索”的方式来获取整个城市的特定POI信息,其url格式如下:
http://api.map.baidu.com/place/v2/search?query=美食&page_size=10&page_num=0&scope=1&bounds=39.915,116.404,39.975,116.414&output=json&ak={您的密钥}
通过实验可以发现,一个矩阵区域最多返回400(20*20)个POI点,即page_size = 20 & page_total = 20,虽然官方文档里说一个区域返回760+都不成问题的,但是测试了一下,发现并没有这么多,最多400个。 显然,整个城市不可能仅400个特定描述的POI点,所以我们需要对整个城市进行分片操作,然后每片进行访问,通过Python的循环实现。 (3)获取城市特定POI点集合 比如:我们想获取北京市四环以内所有饭店的信息,即可通过上述步骤借助Python快速实现,废话不多说,直接上代码:
# -*- coding: utf-8 -*- # Python 2.7 # 提取城市的POI点信息并将其保存至MongoDB数据库 import urllib2 import json from pymongo import MongoClient left_bottom = [116.282387,39.835862]; # 设置区域左下角坐标(百度坐标系) right_top = [116.497405,39.996569]; # 设置区域右上角坐标(百度坐标系) part_n = 2; # 设置区域网格(2*2) client = MongoClient('localhost',27001) db = client.transdata db.authenticate("user", "password") col = db.taxi; # 连接集合 url0 = 'http://api.map.baidu.com/place/v2/search?'; x_item = (right_top[0]-left_bottom[0])/part_n; y_item = (right_top[1]-left_bottom[1])/part_n; query = '饭店'; #搜索关键词设置 ak = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'; #百度地图api信令 n = 0; # 切片计数器 for i in range(part_n): for j in range(part_n): left_bottom_part = [left_bottom[0]+i*x_item,left_bottom[1]+j*y_item]; # 切片的左下角坐标 right_top_part = [right_top[0]+i*x_item,right_top[1]+j*y_item]; # 切片的右上角坐标 for k in range(20): url = url0 + 'query=' + query + '&page_size=20&page_num=' + str(k) + '&scope=1&bounds=' + str(left_bottom_part[1]) + ',' + str(left_bottom_part[0]) + ','+str(right_top_part[1]) + ',' + str(right_top_part[0]) + '&output=json&ak=' + ak; data = urllib2.urlopen(url); hjson = json.loads(data.read()); if hjson['message'] == 'ok': results = hjson['results']; for m in range(len(results)): # 提取返回的结果 col.insert_one(results[m]); n += 1; print '第',str(n),'个切片入库成功'
执行为上述代码,运行结果如下: 可以看到,我们将北京市四环以内区域分成4个切片来进行处理,之所以分切片处理,主要是单个区域访问最多返回400个结果,当区域较大的时候,区域内往往不止400个,所以讲大区域进行切片处理,最后,我们通过数据聚合操作,发现返回的结果总共1014个。(理论上应该返回1600,实际返回1014,说明切片的数量是合适的) 好的,我们本篇的分享到这里就要结束了,最后只想说,API真的是个好东西,科学地使用它我们可以做出很多炫酷的应用,像现在比较活跃的数据型应用,其数据接口基本都是基于API形式的,后面的分享我们还会用到更多API的,大家一起期待吧,哈哈,今天就到这里了,各位回见。

最新评论

利发国际手机客户端