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文章目录

• 前言
• 一、excel调取API方法
• • 1.申请一个key
  • 2.excel调用API
• 二、python方法
• • 计算地址列表中两两之间的OD距离和行车路线
• 总结

前言

爬取高德或百度的数据有数量限制，以高德为例，单日调取经纬度的免费额度为5000条，多个key同时调取也不能改变单日可调用总数。
当数量少的时候可以直接用excel进行操作，方便快捷，但excel在大量处理时会出现错误，数据量上千就推荐使用python，更加方便。
在开始爬取之前，将地址处理成标准格式，即“xx省xx市xx县/区xx小区/村x门x户”，不同的地区会有同名地址存在，所以省市一定要写清楚。
ps：其他地图都类似，本文只以高德为例。

一、excel调取api方法

1.申请一个key

当然申请很多个也可以，看你心情。
在高德开放平台首页登录，然后点击右上方【控制台】，左侧【应用管理】-【我的应用】，然后右上角【创建新应用】，随便创建一个，会出现【添加】字样，点击添加一个key，名字随便，服务平台选【WEB服务】。

2.excel调用API

获取经纬度：

=FILTERXML(WEBSERVICE("https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?address="&[@出发地址]&"&output=XML&key=Key值"),"//location")

注意替换key值，【@出发地址】替换为地址在excel中的位置，如A1，对于终点位置的经纬度也是同样的获取方法。
获取行车距离：

=FILTERXML(WEBSERVICE("Https://restapi.amap.com/v3/distance?origins="&[@出发经纬度]&"&destination="&[@目的经纬度]&"&output=xml&key=Key值"),"//distance")

二、Python方法

计算地址列表中两两之间的OD距离和行车路线

代码如下（示例）：

import urllib.request #发送请求from urllib import parse #URL编码import JSON #解析json数据import jsonpath #提取json数据import pandas as pd #导入pandas库from openpyxl import load_workbook #从Excel中读取地址addList = [] #创建一个列表存放地址数据exbook = load_workbook('C:/Users/……/places.xlsx') #打开存放地址的工作表addSheet = exbook["sheet1"] #读取工作簿，如果改了工作簿名字那么这里也要改#按行读取第一列，并存入addList列表：for row in range(1,addSheet.max_row+1):    addList.append(str(addSheet["A%d"%(row)].value))dict = {} #创建一个字典用于存放地址经纬度数据for i in addList:    url1='https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?address='+i+'&output=json&key=key值'    #将一些符号进行URL编码，将这里的“key值”替换成你自己申请的    newUrl1 = parse.quote(url1, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]")    #发送请求    response1 = urllib.request.urlopen(newUrl1)    #读取数据    data1 = response1.read()    #解析json数据    jsonData1 = json.loads(data1)    #geocodes→0→location得到经纬度，写入字典    dict[i] = jsonData1['geocodes'][0]['location']dict_route={"出发地":[],"目的地":[],"距离":[],"线路":[]}k = len(addList) #nameList列表中元素个数#遍历addList列表for m in range(k):        for n in range(k):        #从addList中得到地址的名称，获得dict中的经纬度        origin = dict[addList[m]]        destination = dict[addList[n]]        url2='https://restapi.amap.com/v3/direction/driving?origin='+origin+'&destination='+destination+'&extensions=all&output=json&strategy=6&&key=key值'       #编码，这里也要替换key        newUrl2 = parse.quote(url2, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]")        #发送请求        response2 = urllib.request.urlopen(newUrl2)        #接收数据        data2 = response2.read()        #解析json文件        jsonData2 = json.loads(data2)        #输出该json中所有road的值        road=jsonpath.jsonpath(jsonData2,'$..road')        #从json文件中提取距离        distance = jsonData2['route']['paths'][0]['distance']        #字典dict_route中追加数据        dict_route.setdefault("出发地",[]).append(addList[m])        dict_route.setdefault("目的地",[]).append(addList[n])        dict_route.setdefault("距离",[]).append(distance)        dict_route.setdefault("线路",[]).append(road)route=pd.DataFrame(dict_route)#将字典数据创建DataFrameroute.to_excel("C:/Users/……/route_list.xlsx",sheet_name="route") #导出

想要经纬度的话，就在输出表中把origin和destination两个变量一起输出。

总结

官方文档里提供了很多参考代码，可以进行适当替换。百度地图的操作也是类似的，只不过我习惯于用高德了。
每天爬取到单日数据量上限的时候会收到超额提示短信和邮件，不用理会。
更多内容可见高德开发平台官方指南。
高德API示例，可以直观看到API中提供了哪些接口。
高德自定义地图，可在线对空间数据进行可视化，务必注意经纬度数据的格式和样例保持一致。

来源地址：https://blog.csdn.net/qq_35061992/article/details/128300117