当前位置: 首页 > 编程笔记 >

python爬虫获取小区经纬度以及结构化地址

郝冥夜
2023-03-14
本文向大家介绍python爬虫获取小区经纬度以及结构化地址,包括了python爬虫获取小区经纬度以及结构化地址的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下

本文实例为大家分享了python爬虫获取小区经纬度、地址的具体代码,供大家参考,具体内容如下

通过小区名称利用百度api可以获取小区的地址以及经纬度,但是由于api返回的值中的地址形式不同,所以可以首先利用小区名称进行一轮爬虫,获取小区的经纬度,然后再利用经纬度Reverse到小区的结构化的地址。另外小区名称如果是'...号‘,可以在爬虫开始之前在'号‘之后加一个'院‘,得到的精确度更高。这次写到程序更加便于二次利用,只需要给程序传递一个dataframe就可以坐等结果了。现在程序已经写好了,就等接下来在工作中看看效果如何了。

class GetAddressInfo:
 def __init__(self,df):
 import pandas
 assert type(df) == pandas.core.frame.DataFrame and ('city' in df.columns) and ('name' in df.columns),\
 'The dataframe is not vailid'
 from bs4 import BeautifulSoup 
 from urllib import request
 import re
 import pandas as pd
 import numpy as np
 import urllib.parse as urp
 self.__data__ = df
 def get_address(self):
 import numpy as np
 self.__data__['小区经度'] = np.nan
 self.__data__['小区纬度'] = np.nan
 self.__data__['小区地址'] = np.nan
 for i in self.__data__.index:
 self.__data__.loc[i,'小区纬度'],self.__data__.loc[i,'小区经度'],self.__data__.loc[i,'小区地址'] =\
      self.__get_neigbour_address__(self.__data__.loc[i,'name'],\
      self.__data__.loc[i,'city'])
 return self.__data__
 def __lat__(self,res):
 try:
 return pd.to_numeric(re.findall('"lat":(.*)',res)[0].split(',')[0])
 except:
 return 0
 def __lng__(self,res):
 try:
 return pd.to_numeric(re.findall('"lng":(.*)',res)[0])
 except:
 return 0
 def __address__(self,res):
 try:
 return re.findall('"address":"(.*)",',res)[0]
 except:
 return 'None'
 
 def __get_neigbour_address__(self,name,city):
 my_ak = ##替换自己的ak
 qurey = urp.quote(name)
 tag = urp.quote('住宅区')
 try:
 url = 'http://api.map.baidu.com/place/v2/search?query='+qurey+'&tag='+tag+'&region='+urp.quote(city)+'&output=json&ak='+my_ak
 req = request.urlopen(url)
 res = req.read().decode()
 lat = self.__lat__(res)
 lng = self.__lng__(res)
 address = self.__address__(res)
 return lat,lng,address
 except:
 return 0,0,'None'
 
 
class ReverseGetAddress:
 def __init__(self,data):
 assert ('小区纬度' in data.columns) and ('小区经度' in data.columns) and ('name' in data.columns),\
 'The DataFrame is not vailid'
 from bs4 import BeautifulSoup 
 from urllib import request
 import re
 import pandas as pd
 import numpy as np
 import urllib.parse as urp
 self.__data__ = data
 def __get_address1__(self,url):
 try:
 req = request.urlopen(url)
 res = req.read().decode()
 address = re.findall('address":"(.*?)"',res)[0]
 return address
 except:
 return 'None1'
 def __to_string__(self,arr):
 return str(arr)
 def __get_address2__(self):
 my_ak = ##替换自己的Ak
 base_url1 = 'http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/?callback=renderReverse'
 base_url2 = '&location='
 base_url3 = '&pois=0&radius=1&output=json&pois=1&ak='
 url = base_url1+base_url2+self.__data__['小区纬度'].apply(self.__to_string__)+','\
 +self.__data__['小区经度'].apply(self.__to_string__)+base_url3+my_ak
 return url
 def get_address(self):
 url = self.__get_address2__()
 self.__data__['小区地址'] = url.apply(self.__get_address1__)
 return self.__data__

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持小牛知识库。

 类似资料:
  • 本文向大家介绍零基础写python爬虫之爬虫的定义及URL构成,包括了零基础写python爬虫之爬虫的定义及URL构成的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 一、网络爬虫的定义 网络爬虫,即Web Spider,是一个很形象的名字。 把互联网比喻成一个蜘蛛网,那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。 网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网页的。 从网站某一个页面(通常是首页)开始,读取网页的内容

  • 本文向大家介绍python通过百度地图API获取某地址的经纬度详解,包括了python通过百度地图API获取某地址的经纬度详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 前言 这几天比较空闲,就接触了下百度地图的API(开发者中心链接地址:http://developer.baidu.com),发现调用还是挺方便的,本文将给大家详细的介绍关于python通过百度地图API获取某地址的经纬度的相关内容

  • 本文向大家介绍微信小程序之获取当前位置经纬度以及地图显示详解,包括了微信小程序之获取当前位置经纬度以及地图显示详解的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 最近刚开始接触微信小程序,在弄懂其结构以及相关接口之后,准备着手实现一个小程序,功能包括--获取用户当前位置的经纬度,在地图上查看位置,通过地图获取不同位置的经纬度。 微信小程序的主体部分包括: 新增页面需要在app.json进行配置: 通过在

  • python应用最多的场景还是web快速开发、爬虫、自动化运维:写过简单网站、写过自动发帖脚本、写过收发邮件脚本、写过简单验证码识别脚本。 爬虫在开发过程中也有很多复用的过程,这里总结一下,以后也能省些事情。

  • 本文向大家介绍Python爬虫:通过关键字爬取百度图片,包括了Python爬虫:通过关键字爬取百度图片的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 使用工具:Python2.7 点我下载 scrapy框架 sublime text3 一。搭建python(Windows版本)  1.安装python2.7 ---然后在cmd当中输入python,界面如下则安装成功  2.集成Scrapy框架----输

  • 本文向大家介绍python爬虫之爬取百度音乐的实现方法,包括了python爬虫之爬取百度音乐的实现方法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 在上次的爬虫中,抓取的数据主要用到的是第三方的Beautifulsoup库,然后对每一个具体的数据在网页中的selecter来找到它,每一个类别便有一个select方法。对网页有过接触的都知道很多有用的数据都放在一个共同的父节点上,只是其子节点不同。在上次