python绘制地图并插入gps坐标点通过Python获取并保存地理位置

导读我们经常使用高德地图、百度地图来进行搜索一些地址、行业等信息，如我们需要搜索珠海市有多少酒店、多少个商场等等。之前我已写有一篇《Python怎么获取高德地图....

我们经常使用高德地图、百度地图来进行搜索一些地址、行业等信息，如我们需要搜索珠海市有多少酒店、多少个商场等等。之前我已写有一篇《Python怎么获取高德地图平台经纬度等数据》，该篇文章只写了如何申请高德地图key和通过Python调用高德地图api获取高德地图搜索结果，并没有把数据保存下来的内容，故重新写了本篇文章内容。

这篇文章主要讲解“Python获取并保存高德地图平台地理位置、经纬度等数据”，即通过python调用高德地图api进行关键字搜索，从而获取去高德地图平台经纬度等数据。

本篇文章主要分为3部分内容：

1、注册高德开放平台账号并申请Key，作为位置数据调用的密匙

2、通过python获取高德地图平台经纬度数据

3、搜索结果数据保存

（1）数据预处理：将json格式搜索结果数据转换为dataframe

（2）将预处理后的数据dataframe保存到本地目录

（3）将预处理后的数据dataframe保存到数据库

一、注册高德开放平台账号并申请Key，作为位置数据调用的密匙

1、高德开放平台--网址

高德开放平台网址：https://console.amap.com/dev/index

2、高德开放平台--注册账号

打开高德开放平台网址，按要求输入手机号注册即可

高德开放平台--用户注册

3、高德开放平台--申请Key

（1）、登录平台账号，在【应用管理】-【我的应用】界面，点击【创建新应用】

高德开放平台--我的应用

（2）、自命名填写【应用名称】，选择【应用类型】，然后点击【新建】按钮

高德开放平台--创建新应用

（3）、新建应用后，点击【添加】

高德开放平台-为应用添加 Key

（4）、自命名填写【key名称】，选择【web服务】，【ip白名单】留空，然后点击【提交】

高德开放平台--填写完善key信息

（5）、生成的key如下图，key名称=testkey，key值=‘8d4621****’

高德开放平台--key值

二、通过python获取高德地图平台经纬度数据

1、获得key以后，咱们就可以构造API数据请求函数：fun_gaode_search(key_word, city, page)，Python代码如下：

"""调用高德API,POI关键字查询--关键字搜索"""def fun_gaode_search(key_word, city, page): key_word: 搜索关键字 city: 城市名称 page: 搜索返回结果的第几页 print(高德地图) import requests import json # 输入API问号前固定不变的部分 url = https://restapi.amap.com/v3/place/text # 将两个参数放入字典 params = {key: 8d4621*****, # 高德开放平台key值 keywords: key_word, city: city, page: page, offset: 1000 } result_res = requests.get(url, params) res = json.loads(result_res.text) return res[pois]

如搜索珠海有多少个高等院校：fun_gaode_search(高等院校, 珠海, 1)

res = fun_gaode_search(高等院校, 珠海, 1) # 返回搜索结果第一页 print(珠海高等院校 搜索结果如下：) pprint(res)

2、上述脚本运行结果如下：

搜索结果包括：address详细地址、adname区县名称、cityname地市名称、location地理坐标(经度，纬度)，name地点名称等信息。

运行结果--json格式数据

三、保存搜索结果数据

将json格式数据转换为dataframe，然后就可以通过df.to_sql()或df.to_csv()函数保存搜索结果数据。

数据保存方式：

1、保存到本地目录：df.to_csv()

2、保存到数据库：df.to_sql()

（1）数据预处理：将json格式数据转换为dataframe

json格式数据可能存在部分字段缺失，故需对缺少字段进行处理。如字典元素中不存在某个字段，则dataframe中该字段标记为None.

高德搜索结果--json格式数据转换为dataframe格式数据def fun_gaode_result_deal(result_search): import pandas as pd df_result = pd.DataFrame(columns=[name, # 地点名称 pname, # 省份 cityname, # 城市名称 adname, # 区域名称 type, address, # 地址 location, # 经纬度 tel, # 电话 typecode, id, shopinfo ] ) for i in range(len(result_search)): dict_keys = result_search[i].keys() df_result.at[i, name] = result_search[i][name] if name in dict_keys else None df_result.at[i, pname] = result_search[i][pname] if pname in dict_keys else None df_result.at[i, cityname] = result_search[i][cityname] if cityname in dict_keys else None df_result.at[i, adname] = result_search[i][adname] if adname in dict_keys else None df_result.at[i, type] = result_search[i][type] if type in dict_keys else None df_result.at[i, address] = result_search[i][address] if address in dict_keys else None df_result.at[i, location] = result_search[i][location] if location in dict_keys else None df_result.at[i, tel] = result_search[i][tel] if tel in dict_keys and len(result_search[i][tel]) > 6 else None # df_result.at[i, tel] = result_search[i][tel] if tel in dict_keys else None df_result.at[i, typecode] = result_search[i][typecode] if typecode in dict_keys else None df_result.at[i, id] = result_search[i][id] if id in dict_keys else None df_result.at[i, shopinfo] = result_search[i][shopinfo] if shopinfo in dict_keys else None return df_result

（2）将预处理后的数据保存到本地目录

构造函数 fun_df_to_csv(save_filename, df_result, bl_append)，脚本如下

参数说明：

1、save_filename：是指保存到本地目录的文件名，如 save_filename=‘D:\\a.txt’

2、df_result：搜索结果预处理后的数据dataframe

3、bl_append：是否追加写入save_filename文件

bl_append=True，则在文件末尾开始写入记录

bl_append=False，则清除文本所有内容后重新开始写入文本

搜索结果另存为文件def fun_df_to_csv(save_filename, df_result, bl_append): print(搜索结果另存为文件) pprint(sys.path) if bl_append is True: df_result.to_csv(path_or_buf=save_filename, index=False, sep=",", mode=a # 追加 ) else: df_result.to_csv(path_or_buf=save_filename, index=False, sep="," )

（3）将预处理后的数据保存到数据库

构造函数 fun_df_to_sql(df_result, db_table, if_exists)来保存数据到数据库，脚本如下：

参数说明：

1、df_result：搜索结果预处理后的数据dataframe

2、db_table：数据库表名

库表的格式需跟df格式对应，如库表不存在，df.to_sql()会自动根据df的列名进行自动建表

3、if_exists：操作方式，有append、fail、replace

append：如果表存在，则将数据添加到这个表的后面

fail：如果表存在就不操作

replace：如果存在表，删了，重建

# 导入sqlalchemy中的create_engine模块，用于连接数据库from sqlalchemy import create_enginedef fun_df_to_sql(df_result, db_table, if_exists): try: engine = create_engine(mysql pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{database}.format(host=self.host,username=self.user_id,password=self.pwd,port=self.port,database=self.db_name)) conn = engine.connect() # if_exists=[append,fail,replace] # 导入到mysql数据库 df_result.to_sql(name=db_table, con=conn, index=False, if_exists=if_exists # if_exists=append ) print(数据导入数据库--OK) except Exception as err: print(数据导入数据库--错误: str(err))

综上，Python取高德地图平台经纬度等数据全部代码如下：

from pprint import pprint from sqlalchemy import create_engine"""调用高德API,POI关键字查询--关键字搜索"""def fun_gaode_search(key_word, city, page): key_word: 搜索关键字 city: 城市名称 page: 搜索返回结果的第几页 print(高德地图) import requests import json # 输入API问号前固定不变的部分 url = https://restapi.amap.com/v3/place/text # 将两个参数放入字典 params = {key: 8d4621******, # 高德开放平台key值 keywords: key_word, city: city, page: page, offset: 1000 } result_res = requests.get(url, params) res = json.loads(result_res.text) return res[pois]高德搜索结果--json格式数据转换为dataframe格式数据def fun_gaode_result_deal(result_search): import pandas as pd df_result = pd.DataFrame(columns=[name, # 地点名称 pname, # 省份 cityname, # 城市名称 adname, # 区域名称 type, address, # 地址 location, # 经纬度 tel, # 电话 typecode, id, shopinfo ] ) for i in range(len(result_search)): dict_keys = result_search[i].keys() df_result.at[i, name] = result_search[i][name] if name in dict_keys else None df_result.at[i, pname] = result_search[i][pname] if pname in dict_keys else None df_result.at[i, cityname] = result_search[i][cityname] if cityname in dict_keys else None df_result.at[i, adname] = result_search[i][adname] if adname in dict_keys else None df_result.at[i, type] = result_search[i][type] if type in dict_keys else None df_result.at[i, address] = result_search[i][address] if address in dict_keys else None df_result.at[i, location] = result_search[i][location] if location in dict_keys else None df_result.at[i, tel] = result_search[i][tel] if tel in dict_keys and len(result_search[i][tel]) > 6 else None # df_result.at[i, tel] = result_search[i][tel] if tel in dict_keys else None df_result.at[i, typecode] = result_search[i][typecode] if typecode in dict_keys else None df_result.at[i, id] = result_search[i][id] if id in dict_keys else None df_result.at[i, shopinfo] = result_search[i][shopinfo] if shopinfo in dict_keys else None return df_result 搜索结果另存为文件def fun_df_to_csv(save_filename, df_result, bl_append): print(搜索结果另存为文件) pprint(sys.path) if bl_append is True: df_result.to_csv(path_or_buf=save_filename, index=False, sep=",", mode=a # 追加 ) else: df_result.to_csv(path_or_buf=save_filename, index=False, sep="," )def fun_df_to_sql(df_result, db_table, if_exists): try: engine = create_engine(mysql pymysql://{username}:{password}@{host}:{port}/{database}.format(host=self.host,username=self.user_id,password=self.pwd,port=self.port,database=self.db_name)) conn = engine.connect() # if_exists=[append,fail,replace] # 导入到mysql数据库 df_result.to_sql(name=db_table, con=conn, index=False, if_exists=if_exists # if_exists=append ) print(数据导入数据库--OK) except Exception as err: print(数据导入数据库--错误: str(err))主函数if __name__ == "__main__": res = fun_gaode_search(高等院校, 珠海, 1) # 搜索结果 print(珠海高等院校 搜索结果如下：) # pprint(res) df = fun_gaode_result_deal(res) pprint(df) # 打印查看预处理后的数据df save_filename=d:\\a.txt df_result=df bl_append=True fun_df_to_csv(save_filename, df_result, bl_append) # 保存数据到本地目录 df_result=df db_table=chen_gaode_result if_exists = append fun_df_to_sql(df_result, db_table, if_exists) # 保存数据到数据库