Python利用百度地图获取两地距离代码示例

作者:袖梨 2022-06-25

本篇文章小编给大家分享一下Python利用百度地图获取两地距离代码示例,文章代码介绍的很详细,小编觉得挺不错的,现在分享给大家供大家参考,有需要的小伙伴们可以来看看。

百度地图开放平台

进入百度地图开放平台后,登陆用户,点击上方的控制台,按照提示进行激活后创建服务端类型的应用,应用名任意设置,其中白名单校验不做任何限制可以填写0.0.0.0/0。创建成功后画面应如下图所示,其中访问应用(AK)即途中红色方框圈起来的部分一定要注意不要随意泄漏,后面需要使用到,这是后面访问需要用到的一串口令。

介绍需要用到的API

本项目中所有使用的API均为Web服务API,官方开发文档。

1.地点检索服务

地点检索服务(又名Place API)是一类Web API接口服务;
服务提供多种场景的地点(POI)检索功能,包括城市检索、圆形区域检索、矩形区域检索。开发者可通过接口获取地点(POI)基础或详细地理信息。

我们利用这个API来获取指定地点的经纬度(lat, lng)两个参数。

2.批量算路服务

批量算路服务(又名RouteMatrix API)是一套以HTTP/HTTPS形式提供的轻量级批量算路接口,用户可通过该服务,根据起点和终点坐标计算路线规划距离和行驶时间,RouteMatrix API V2.0支持中国大陆地区。

我们利用这个API来获取两个地点(用经纬度来给出)之间的路线规划距离。

编写Python程序

0.需要用到的模块

 requests

json

1.获取对应地点的经纬度

将传入的address通过地点检索服务得到其经纬度,返回值为经纬度对应的字符串值,中间以逗号隔开,之后跟一个查询返回状态,如果查询失败,状态值不为0。

注意将代码中的AK换成一开始截图中的AK码。

def getPosition(address):
    url = r"http://api.map.baidu.com/place/v2/search?query={}®ion=全国&output=json&ak={}".format(
        address,
        AK  # 这里是一开始截图用红色圈起来的部分
    )
    res = requests.get(url)
    json_data = json.loads(res.text)

    if json_data['status'] == 0:
        lat = json_data["results"][0]["location"]["lat"]  # 纬度
        lng = json_data["results"][0]["location"]["lng"]  # 经度
    else:
        print("[ERROR] Can not find {}.".format(address))
        return "0,0", json_data["status"]
    return str(lat) + "," + str(lng), json_data["status"]

2.获取两地之间的距离

将传入的两个地点(以经纬度描述)通过批量算路服务得到之间的路线规划距离。本范例是以驾车行驶(对应参数为'driving')的方式来进行计算的。

同样注意将代码中的AK换成一开始截图中的AK码。

def getDistance(start, end):
    url = "http://api.map.baidu.com/routematrix/v2/driving?output=json&origins={}&destinations={}&ak={}".format(
        start,
        end,
        AK  # 这里是一开始截图用红色圈起来的部分
    )
    res = requests.get(url)
    content = res.content
    jsonv = json.loads(str(content, "utf-8"))
    dist = jsonv["result"][0]["distance"]["value"]
    return dist

3.合并函数调用

传入两个地点名,返回两地点距离,当某个地点查询不到时,返回结果设置为-1。

def calcDistance(startName, endName):
    start, status1 = getPosition(startName)
    end, status2 = getPosition(endName)
    if status1 == 0 and status2 == 0:
        return getDistance(start, end)
    else:
        return -1

4.进行简单的功能测试

运行代码输出北京和成都之间的距离,其单位为米。

5.对Excel中的批量地点计算距离

将data.xlsx文件中的地点全部读取并计算出距离,将结果保存到本地的result.xlsx文件中,其中我们将距离的单位设置为千米。主模块代码如下:

if __name__ == "__main__":
    data = pd.read_excel("data.xlsx")
    res = []
    for i in range(0, len(data)):
        startName = data.iloc[i, 0]
        endName = data.iloc[i, 1]
        dist = calcDistance(startName, endName)
        res.append([startName, endName, dist / 1000])
    pd.DataFrame(res).to_excel(
        "result.xlsx",
        header=["起点", "终点", "距离"],
        index=None,
        encoding="utf-8"
    )

其中data.xlsx文件的内容为:

对应的输出result.xlsx文件内容如下:

附录

# 本次整体的源代码
AK = "修改为你自己的AK码即可使用"

import pandas as pd
import requests
import json


def getPosition(address):
    url = r"http://api.map.baidu.com/place/v2/search?query={}®ion=全国&output=json&ak={}".format(
        address,
        AK  # 这里是一开始截图用红色圈起来的部分
    )
    res = requests.get(url)
    json_data = json.loads(res.text)

    if json_data['status'] == 0:
        lat = json_data["results"][0]["location"]["lat"]  # 纬度
        lng = json_data["results"][0]["location"]["lng"]  # 经度
    else:
        print("[ERROR] Can not find {}.".format(address))
        return "0,0", json_data["status"]
    return str(lat) + "," + str(lng), json_data["status"]


def getDistance(start, end):
    url = "http://api.map.baidu.com/routematrix/v2/driving?output=json&origins={}&destinations={}&ak={}".format(
        start,
        end,
        AK  # 这里是一开始截图用红色圈起来的部分
    )
    res = requests.get(url)
    content = res.content
    jsonv = json.loads(str(content, "utf-8"))
    dist = jsonv["result"][0]["distance"]["value"]
    return dist


def calcDistance(startName, endName):
    start, status1 = getPosition(startName)
    end, status2 = getPosition(endName)
    if status1 == 0 and status2 == 0:
        return getDistance(start, end)
    else:
        return -1


if __name__ == "__main__":
    data = pd.read_excel("data.xlsx")
    res = []
    for i in range(0, len(data)):
        startName = data.iloc[i, 0]
        endName = data.iloc[i, 1]
        dist = calcDistance(startName, endName)
        res.append([startName, endName, dist / 1000])
    pd.DataFrame(res).to_excel(
        "result.xlsx",
        header=["起点", "终点", "距离"],
        index=None,
        encoding="utf-8"
    )

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