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大家好，我是才哥。

最近被催更了，害~

今天我們開啟一個(gè)系列吧，關(guān)于城市道路的，本篇主要演示獲取城市道路數(shù)據(jù)，接下來(lái)我們會(huì)在此基礎(chǔ)上拓展1-2篇好玩的案例，敬請(qǐng)期待!

好了，我們開始今天的案例介紹。

1. 需求分析

我們以北京為例，希望獲取該城市全部道路名稱信息，主要字段有道路id、道路名稱及所在區(qū)，基于高德地圖的api接口。

我們找到高德api文檔：https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/search#t8

在搜索POI部分發(fā)現(xiàn)了查詢城市道路名稱的關(guān)鍵字搜索接口如下，但是該接口最多只能返回1000個(gè)數(shù)據(jù)。很明顯北京市不止1000條道路，那么如何獲取全部道路呢?

關(guān)鍵字搜索

終于，我們發(fā)現(xiàn)多邊形搜索的接口，它可以對(duì)指定的矩形區(qū)域內(nèi)的道路進(jìn)行搜索，這樣我們就腦洞一個(gè)想法將北京市按照經(jīng)緯度分割為若干小區(qū)域，如何搜索各個(gè)區(qū)域內(nèi)的道路數(shù)據(jù)后匯總就可以了，為了盡可能不要有遺漏，我們可以將區(qū)域顆粒度劃分的小一些。

多邊形搜索

那么，新的問(wèn)題也來(lái)了：如何進(jìn)行經(jīng)緯度區(qū)域劃分呢?我們又找到了行政區(qū)域查詢接口文檔：https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/district

該接口通過(guò)行政區(qū)名稱關(guān)鍵字就可以返回該行政區(qū)域的邊界經(jīng)緯度，如何我們只需要取經(jīng)緯度各自的最大最小值就可以得到北京市所在的矩形區(qū)域，接著對(duì)這個(gè)矩形區(qū)域進(jìn)行細(xì)化即可。

行政區(qū)域查詢

思路有了，我們就開始干活吧!

2. 獲取行政區(qū)域邊界數(shù)據(jù)

直接按照開發(fā)者文檔的案例演示編寫代碼如下：

import requests 
import pandas as pd 
import os 
 
url = 'https://restapi.amap.com/v3/config/district?' 
key = '你的key' # 自己在高德開放平臺(tái)注冊(cè)一個(gè)即可 
keywords = '北京' # 可以換成你所在的城市 
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=['經(jīng)緯度']) 
df[['經(jīng)度','緯度']] = df['經(jīng)緯度'].str.split(',',n=1,expand=True).astype(float) 
 
# 獲取區(qū)域邊界經(jīng)緯度 
latitude_max = df['經(jīng)度'].max() 
latitude_min =  df['經(jīng)度'].min() 
longitude_max =  df['緯度'].max() 
longitude_min =  df['緯度'].min() 

最后，矩形區(qū)域的四個(gè)點(diǎn)的經(jīng)緯度如下：

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 

矩形區(qū)域

上圖中我們可以看到矩形區(qū)域很多部分不屬于北京，所以在后續(xù)的道具數(shù)據(jù)采集的時(shí)候需要進(jìn)行判斷道具歸屬省份是否為北京。

3. 將行政區(qū)域分塊

既然我們得到了北京所屬矩形區(qū)域的邊界點(diǎn)經(jīng)緯度，那么直接這個(gè)矩形區(qū)域進(jìn)行網(wǎng)格化就行了，處理過(guò)程比較簡(jiǎn)單，直接看代碼：

# 繪制網(wǎng)格，這里按照20*20共400個(gè)網(wǎng)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 

我們得到了用于區(qū)域搜索經(jīng)緯度坐標(biāo)對(duì)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', 
... 
] 

網(wǎng)格化

4. 獲取道路數(shù)據(jù)

到這一步，我們只需要遍歷全部的坐標(biāo)對(duì)polygons，然后搜索該區(qū)域內(nèi)滿足歸屬省份為北京市的全部道路即可。

# 獲取指定區(qū)域指定page的道路數(shù)據(jù)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 = '北京道路名稱數(shù)據(jù).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  
# 這里分為20*20共400個(gè)區(qū)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個(gè)區(qū)域的道路數(shù)據(jù)',end='') 

最終，我們得到了北京一共有14994條道路，其中各區(qū)道路數(shù)分別如下：