想知道所在的城市有多少条道路？我用Python发现北京一共有1.5万条道路！

本文转载自微信公众号「可以叫我才哥」，作者才哥。转载本文请联系可以叫我才哥公众号。

创新互联成立10年来，这条路我们正越走越好，积累了技术与客户资源，形成了良好的口碑。为客户提供成都网站制作、网站建设、外贸网站建设、网站策划、网页设计、域名与空间、网络营销、VI设计、网站改版、漏洞修补等服务。网站是否美观、功能强大、用户体验好、性价比高、打开快等等，这些对于网站建设都非常重要，创新互联通过对建站技术性的掌握、对创意设计的研究为客户提供一站式互联网解决方案，携手广大客户，共同发展进步。

大家好，我是才哥。

最近被催更了，害~

今天我们开启一个系列吧，关于城市道路的，本篇主要演示获取城市道路数据，接下来我们会在此基础上拓展1-2篇好玩的案例，敬请期待!

好了，我们开始今天的案例介绍。

1. 需求分析

我们以北京为例，希望获取该城市全部道路名称信息，主要字段有道路id、道路名称及所在区，基于高德地图的api接口。

我们找到高德api文档：https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/search#t8

在搜索POI部分发现了查询城市道路名称的关键字搜索接口如下，但是该接口最多只能返回1000个数据。很明显北京市不止1000条道路，那么如何获取全部道路呢?

关键字搜索

终于，我们发现多边形搜索的接口，它可以对指定的矩形区域内的道路进行搜索，这样我们就脑洞一个想法将北京市按照经纬度分割为若干小区域，如何搜索各个区域内的道路数据后汇总就可以了，为了尽可能不要有遗漏，我们可以将区域颗粒度划分的小一些。

多边形搜索

那么，新的问题也来了：如何进行经纬度区域划分呢?我们又找到了行政区域查询接口文档：https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/district

该接口通过行政区名称关键字就可以返回该行政区域的边界经纬度，如何我们只需要取经纬度各自的最大最小值就可以得到北京市所在的矩形区域，接着对这个矩形区域进行细化即可。

行政区域查询

思路有了，我们就开始干活吧!

2. 获取行政区域边界数据

直接按照开发者文档的案例演示编写代码如下：

 
 
 
 

  
  
  
  
import requests
  
  
  
  
import pandas as pd
  
  
  
  
import os
  
  
  
  

  
  
  
  
url = 'https://restapi.amap.com/v3/config/district?'
  
  
  
  
key = '你的key' # 自己在高德开放平台注册一个即可
  
  
  
  
keywords = '北京' # 可以换成你所在的城市
  
  
  
  
params = {
  
  
  
  
    'key':key,
  
  
  
  
    'keywords':keywords,
  
  
  
  
    'subdistrict':0,
  
  
  
  
    'extensions':'all',        
  
  
  
  
    }
  
  
  
  

  
  
  
  
r = requests.get(url,params=params)
  
  
  
  
data = r.json()
  
  
  
  
polyline = data['districts'][0]['polyline']
  
  
  
  
polyline_list = polyline.split(';')
  
  
  
  
df = pd.DataFrame(polyline_list,columns=['经纬度'])
  
  
  
  
df[['经度','纬度']] = df['经纬度'].str.split(',',n=1,expand=True).astype(float)
  
  
  
  

  
  
  
  
# 获取区域边界经纬度
  
  
  
  
latitude_max = df['经度'].max()
  
  
  
  
latitude_min =  df['经度'].min()
  
  
  
  
longitude_max =  df['纬度'].max()
  
  
  
  
longitude_min =  df['纬度'].min()
 
 
 
 

最后，矩形区域的四个点的经纬度如下：

 
 
 
 

  
  
  
  
左上角:115.423411,41.060816
  
  
  
  

  
  
  
  
右上角:117.514625,41.060816
  
  
  
  

  
  
  
  
左下角:115.423411,39.442758
  
  
  
  

  
  
  
  
右下角:117.514625,39.442758
 
 
 
 

矩形区域

上图中我们可以看到矩形区域很多部分不属于北京，所以在后续的道具数据采集的时候需要进行判断道具归属省份是否为北京。

3. 将行政区域分块

既然我们得到了北京所属矩形区域的边界点经纬度，那么直接这个矩形区域进行网格化就行了，处理过程比较简单，直接看代码：

 
 
 
 

  
  
  
  
# 绘制网格，这里按照20*20共400个网格
  
  
  
  
def get_polygons(latitude_num,longitude_num):
  
  
  
  
#    latitude_num = 20
  
  
  
  
#    longitude_num = 20
  
  
  
  
    latitude_step = (latitude_max - latitude_min)/latitude_num
  
  
  
  
    longitude_step = (longitude_max - longitude_min)/longitude_num
  
  
  
  
    polygons = []
  
  
  
  
    for i in range(latitude_num):
  
  
  
  
        latitude_leftup = latitude_min + latitude_step * i
  
  
  
  
        latitude_rightdown = latitude_min + latitude_step * (i+1)
  
  
  
  
        for j in range(longitude_num):
  
  
  
  
            longitude_leftup = longitude_max - longitude_step * j
  
  
  
  
            longitude_rightdown = longitude_max - longitude_step * (j+1)        
  
  
  
  
            polygon = f'{latitude_leftup},{longitude_leftup}|{latitude_rightdown},{longitude_rightdown}'
  
  
  
  
            polygons.append(polygon)     
  
  
  
  
    
  
  
  
  
    return polygons
 
 
 
 

我们得到了用于区域搜索经纬度坐标对如下：

 
 
 
 

  
  
  
  
# polygons 
  
  
  
  
['115.423411,41.060816|115.5279717,40.979913100000005',
  
  
  
  
 '115.423411,40.979913100000005|115.5279717,40.8990102',
  
  
  
  
 '115.423411,40.8990102|115.5279717,40.8181073',
  
  
  
  
 '115.423411,40.8181073|115.5279717,40.7372044',
  
  
  
  
...
  
  
  
  
]
 
 
 
 

网格化

4. 获取道路数据

到这一步，我们只需要遍历全部的坐标对polygons，然后搜索该区域内满足归属省份为北京市的全部道路即可。

 
 
 
 

  
  
  
  
# 获取指定区域指定page的道路数据并存到本地
  
  
  
  
def get_road(polygon,page):
  
  
  
  
    url = 'https://restapi.amap.com/v3/place/polygon?'
  
  
  
  
    params = {
  
  
  
  
        'key':key,
  
  
  
  
        'polygon':polygon,
  
  
  
  
        'keywords':'道路名',
  
  
  
  
        'types':190301,
  
  
  
  
        'offset':20,
  
  
  
  
        'page':page,
  
  
  
  
        'extensions':'all',        
  
  
  
  
        }  
  
  
  
  
    r = requests.get(url,params=params)    
  
  
  
  
    data = r.json()      
  
  
  
  
    pois = data['pois']
  
  
  
  
    file_name = '北京道路名称数据.csv'
  
  
  
  
    for poi in pois:
  
  
  
  
        if poi['pname'] =='北京市':
  
  
  
  
            df = pd.DataFrame({
  
  
  
  
                'road_id' : poi['id'],
  
  
  
  
                'road_name' : poi['name'],
  
  
  
  
                'road_adname' : poi['adname']
  
  
  
  
            },index=[0])
  
  
  
  
            if os.path.exists(file_name):
  
  
  
  
                df.to_csv(file_name, mode='a', header=False,
  
  
  
  
                  index=None, encoding='utf_8_sig')
  
  
  
  
            else:
  
  
  
  
                df.to_csv(file_name, index=None, encoding='utf_8_sig')
  
  
  
  

  
  
  
  
    return pois 
  
  
  
  
# 这里分为20*20共400个区域
  
  
  
  
polygons = get_polygons(20,20)   
  
  
  
  
for i,polygon in enumerate(polygons):
  
  
  
  
    page = 1
  
  
  
  
    while True:
  
  
  
  
        pois = get_road(polygon, page)
  
  
  
  
        if pois == []:
  
  
  
  
            break
  
  
  
  
        page += 1
  
  
  
  
    print(f'\r正在爬取第{i+1}/400个区域的道路数据',end='')
 
 
 
 

最终，我们得到了北京一共有14994条道路，其中各区道路数分别如下：

当前标题：想知道所在的城市有多少条道路？我用Python发现北京一共有1.5万条道路！
文章起源：http://www.shufengxianlan.com/qtweb/news19/98519.html

网站建设、网络推广公司-创新互联，是专注品牌与效果的网站制作，网络营销seo公司；服务项目有等

广告

声明：本网站发布的内容（图片、视频和文字）以用户投稿、用户转载内容为主，如果涉及侵权请尽快告知，我们将会在第一时间删除。文章观点不代表本网站立场，如需处理请联系客服。电话：028-86922220；邮箱：631063699@qq.com。内容未经允许不得转载，或转载时需注明来源： 创新互联