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高德poi获取之矩形搜索法(冲出900条限制)

青葱年少 • • Python • 阅读 125

文章目录

前言

据说高德POI的尽头是多边形搜索法，今天下午也是简单试了一下。

高德poi的获取有四种基本方法，其中关键词搜索法已经在博客Python获取高德POI(关键词搜索法)，许多基本的知识也在上文中详细赘述了，如果是没有基础的朋友建议先看完关键词搜索法，这有助于您看懂这篇文章。

查看API接口

高德地图的开放平台提供了四种poi获取的接口：

  1. 关键字搜索： 通过用POI的关键字进行条件搜索，例如：肯德基、朝阳公园等；同时支持设置POI类型搜索，例如：银行
  2. 周边搜索： 在用户传入经纬度坐标点附近，在设定的范围内，按照关键字或POI类型搜索；
  3. 多边形搜索： 在多边形区域内进行搜索
  4. ID查询： 通过POI ID，查询某个POI详情，建议可同输入提示API配合使用

那么我们这次要使用的是多边形搜索法，而且用的是矩形来获取poi。通过查看多边形搜索法的使用说明，我们可以知道，如果要使用这个多边形搜索法，我们必须提注意以下几个地方：

1. 提供多边形的坐标对。形如：112.953161,23.935966为一个坐标对，由经纬度构成
2. 坐标对之间用“|”进行分割，坐标对按照经度在前、纬度在后的方式提供，且经纬度之间用逗号隔开。
3. 当区域为矩形的时候，只需要提供左上右下两个顶点坐标。

在这里插入图片描述

基本思想

那么了解完这个API的使用，我们就可以开始动手构思如何对区域进行切分。
在搜索完网上的一些多边形搜索法之后，不外乎以下两种：

  1. 通过用户提供的长度将多边形进行格网化，然后遍历每个格子内的poi。
  2. 通过四叉树的方法将区域不断切分成四个子矩形，当矩形内poi数量小于900的时候直接获取poi；当矩形内poi数量大于900的时候对该矩形继续切分，直至每个子矩形内的poi数量都小于900.

优缺点：
第一种格网化的方法是相对简单，只需要将区域的长和宽进行n等分，通过遍历来实现获取poi，但缺点也很明显，长度的大小由用户自己定义，当长度太小的时候，需要遍历的格网数量几何级增加，长度太大的时候不难保证poi的完整性。
第二种方法是运用递归的方法，矩形切分的大小由区域内poi的数量来控制，既能保证poi的完整，又免去设置区域大小的麻烦。缺点在于由于是矩形搜索，因此获取的poi难免会有超过目标区域的地方，需要后期用GIS的手段进行裁剪。

实现过程

引入我们需要的库

#库的说明
1.requests --爬虫常用库
2.json  --该库能够帮我们处理高德返回的JSON格式的数据
3.Coordin_transformlat -- 这个是自己写的一个坐标转换的库，其目的是为了解决开头说的坐标偏移的问题
4.csv --这个是将poi点最终保存为csv文件所使用的库

#引入所需的库
import requests
import json
import csv
from Coordin_transformlat import gcj02towgs84

构建一次举手函数

通过刚刚查看的多边形的API可以知道，如果我们要请求数据，那么需要填写的关键参数有以下几个：

key:高德地图的密钥
polygon：经纬度坐标对
keywords或types：关键词或者poi分类
page：表示当前页数，用于控制举手的次数

所以我们一共有四个参数需要设置。
Tips： 我们还是可以运用关键词搜索法里的思想，将这个过程理解成举手向老师索取数据，举一次手老师给你20条数据，跟关键词搜索法不同的地方在于，这个举手函数里用的API是多边形搜索法。

def Get_poi_polygon(key,polygon,keywords,page):
    '''
    这是一个能够从高德地图获取poi数据的函数
    key：为用户申请的高德密钥
    polygon：目标区域的坐标对，默认是list格式，按照[左上经度，左上纬度，右下经度，右下纬度]的顺序输入
    keywords：POI数据的类型
    page：当前页数
    '''
    #设置header
    header = {'User-Agent': "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50"}

    #将输进来的矩形进行格式化
    Polygonstr = str(polygon[0]) + ',' + str(polygon[1]) + '|' + str(polygon[2]) + ',' + str(polygon[3])

    #构建url
    url = 'https://restapi.amap.com/v3/place/polygon?polygon={}&key={}&keywords={}&page={}'.format(Polygonstr, key, keywords, page)
    

    #用get函数请求数据
    r = requests.get(url, headers=header)

    #设置数据的编码为'utf-8'
    r.encoding = 'utf-8'

    # 将请求得到的数据按照'utf-8'编码成字符串
    data = r.text
    return data

在上面的代码里，唯一需要注意的地方是需要对用户输入进来的坐标对进行格式化，因为用户输入的坐标对通常是浮点型的，但这个坐标对我们需要拼接到url里，因此我们需要将其转换成字符型，因此在url之前需要进行这个格式化。

构建多次举手函数

上面的函数是一次举手的函数，那么下面我们需要通过次数来实现爬取一个区域内的所有poi。
刚刚上文说到可以通过page来控制举手的次数，那么利用高德地图每次返回的页数最多包含20条记录的特点，通过判断当前页数page下的count是否为0来实现控制次数。

这里面代码的书写与上一篇大有不同，原因在于以下地方：
需要通过传入的矩形，来判断当前区域内poi的数量是否大于800，如果大于800，需要返回一个值，方便我们继续对区域进行切分。如果小于800，我们就直接将数据写入csv中，因此我也是在这个函数里直接调用了写入数据的函数。

def Get_times_polygon(key,polygon,keywords):
    '''
    这是一个控制Get_poi_polygon申请次数的函数
    '''
    page = 1
    # 执行以下代码，直到count为0的时候跳出循环
    while True:
        # 调用第一个函数来获取数据
        result = Get_poi_polygon(key,polygon, keywords, page)
        # json.loads可以对获取回来JSON格式的数据进行解码
        content = json.loads(result)
        pois = content['pois']
        count = content['count']
        print(count)
        #如果区域内poi的数量大于800，则认为超过上限，返回False请求对区域进行切割
        if int(count) > 800:
            return False
        else:
            #开始提取poi的信息
            for i in range(len(pois)):
                name = pois[i]['name']
                location = pois[i]['location']
                #通过多次运行，我发现有时候会检索不到poi的地址
                #当address为空时，代码将会报错，因此这里设置一下地址为空的时候仍能继续爬取
               if 'address' not in pois[i].keys():
                    address = str(-1)
                else:
                    address = pois[i]['address']
                adname = pois[i]['adname']
                result = gcj02towgs84(location)
                lng = result[0]
                lat = result[1]
                row = [name, address, adname, lng, lat]
                #调用写入函数来保存数据
                writecsv(row, keywords)
            if count == '0':
                break
                # 递增page
            page = page + 1

构建保存函数

我是将数据保存成了csv文件，由于在上述的函数里提取过poi的信息了，所以就无需在保存函数里再进行过滤。直接将poi的信息进行写入即可。当然，注意一下写入的模式是追加，否则每次循环都会覆盖已有的数据。

def writecsv(poilist,keywords):
    """
    这是写入成csv文件的函数
    :param poilist:
    :param keywords:
    :return: 输出的结果存放在代码文件夹下
    """
    with open('{}.csv'.format(keywords),'a',newline='',encoding='utf-8') as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        writer.writerow(poilist)

区域切分代码

区域的切分主要用到的是四叉树的方法，当然也是借鉴了几篇博客。有一幅图可以直观明了地表示出四叉树的思想。
在这里插入图片描述

其次呢，我们在代码里运用的是经度跟纬度，如果不熟悉地理的朋友估计容易混乱，因此我画了一幅图：
在这里插入图片描述

那么有这个图的思想之后，我们就用经纬度来表示出每个子矩形。
我们输入的坐标对是左上右下的坐标对
因此左上角的矩形可以用
(最小经度，最大纬度)和(最大经度+最小经度)/2,(最大纬度+最小纬度)/2来表示
其余三个子矩形均可以通过最大最小的经纬度来表示
在这里插入图片描述

简单理解了过程之后，就可以准备敲代码了。

def Quadrangle(key,polygon,keywords):
    """
    :param key:高德地图密钥
    :param polygon: 矩形左上跟右下坐标的列表
    :param keywords: poi关键词
    :return:
    """
    #准备一个空列表，存放切割后的子区域
    PolygonList = []
    for i in range(len(polygon)):
        currentMinlat = round(polygon[i][0],6)#当前区域的最小经度
        currentMaxlat = round(polygon[i][2],6)#当前区域的最大经度
        currentMaxlon = round(polygon[i][1],6)#当前区域的最大纬度
        currentMinlon = round(polygon[i][3],6)#当前区域的最小纬度

        cerrnt_list = [currentMinlat, currentMaxlon, currentMaxlat, currentMinlon]
        #将多边形输入获取函数中，判断区域内poi的数量
        status = gp.Get_times_polygon(key,cerrnt_list,keywords)
        #如果数量大于800，那么返回False，对区域进行切分,否则返回区域的坐标对
        if status != False:
            print('该区域poi数量小于800，正在写入数据')
        else:
            #左上矩形
            PolygonList.append([
                currentMinlat, #左经
                currentMaxlon, #上纬
                (currentMaxlat+currentMinlat)/2, #右经
                (currentMaxlon+currentMinlon)/2]) #下纬
            #右上矩形
            PolygonList.append([
                (currentMaxlat+currentMinlat)/2,#左经
                currentMaxlon, #上纬
                currentMaxlat, #右经
                (currentMaxlon+currentMinlon)/2#下纬
            ])
            #左下矩形
            PolygonList.append([
                currentMinlat,#左经
                (currentMaxlon+currentMinlon)/2,#上纬
                (currentMaxlat+currentMinlat)/2,#右经
                currentMinlon#下纬
            ])
            #右下矩形
            PolygonList.append([
                (currentMaxlat+currentMinlat)/2,#左经
                (currentMaxlon+currentMinlon)/2,#上纬
                currentMaxlat,#右经
                currentMinlon#下纬
            ])
            #当带切分的区域数量为0时，返回上一层矩形
            if len(PolygonList) == 0:
                break
            else:
            #继续切分区域
                Quadrangle(key,PolygonList,keywords)

代码详解

四叉树的代码并不算复杂，其实就是用一个列表来放置切分的子矩形，然后遍历这些子矩形，遍历的时候继续做判断，需要的时候继续切分，加入现有的列表中。

经纬度小数点问题

其中round()函数是用来保留小数位点的函数，因为在高德地图API的说明里提到了经纬度小数点不能超过6位，因此这里需要注意一下。
在这里插入图片描述

列表的知识

还有另外一个知识点，代码里 PolygonList = []是在定义一个空的列表，列表就像一格格排列整齐的车厢，向列表里面添加东西需要用append()函数来添加，所以如果你感到好奇的话，可以理解为向PolygonList这个列表里添加四个子矩形。
在这里插入图片描述

出于时间原因，还有一些基础的知识点没来得及详细解释，深感歉意。

到这里我的代码也就大致写完了，当然一部分是借鉴前人的经验，另一部分是自己改良的。在我多次的尝试过程中，我发现有时候爬取的过程中会出现 “假死” 现象，估计是我没有限制爬取速度，所以才会出现这种卡住不继续运行也不报错的现象，但这个问题不大。可以通过加入time库设置每次爬取的休眠时长来提高稳定性。

完整代码：

完整的代码我分成了三个文件，下面是这三个文件的描述

1. Coordin_transformlat.py -- 坐标转换文件，用于对poi进行坐标系纠偏
2. GetPoi_keywords.py --  对高德地图发起数据请求并写入csv文件
3. RectanSearch.py --  四叉树划分法

注意的地方：
在 RectanSearch.py里面需要调用GetPoi_keywords.py里的方法进行判断
在GetPoi_keywords.py里面需要调用Coordin_transformlat.py进行坐标系变换

所以三个文件缺一不可！！！

import GetPoi_keywords as gp

def Quadrangle(key,polygon,keywords):
    """
    :param key:高德地图密钥
    :param polygon: 矩形左上跟右下坐标的列表
    :param keywords: poi关键词
    :return:
    """
    #准备一个空列表，存放切割后的子区域
    PolygonList = []
    for i in range(len(polygon)):
        currentMinlat = round(polygon[i][0],6)#当前区域的最小经度
        currentMaxlat = round(polygon[i][2],6)#当前区域的最大经度
        currentMaxlon = round(polygon[i][1],6)#当前区域的最大纬度
        currentMinlon = round(polygon[i][3],6)#当前区域的最小纬度

        cerrnt_list = [currentMinlat, currentMaxlon, currentMaxlat, currentMinlon]
        #将多边形输入获取函数中，判断区域内poi的数量
        status = gp.Get_times_polygon(key,cerrnt_list,keywords)
        #如果数量大于800，那么返回False，对区域进行切分,否则返回区域的坐标对
        if status != False:
            print('该区域poi数量小于800，正在写入数据')
        else:
            #左上矩形
            PolygonList.append([
                currentMinlat, #左经
                currentMaxlon, #上纬
                (currentMaxlat+currentMinlat)/2, #右经
                (currentMaxlon+currentMinlon)/2]) #下纬
            #右上矩形
            PolygonList.append([
                (currentMaxlat+currentMinlat)/2,#左经
                currentMaxlon, #上纬
                currentMaxlat, #右经
                (currentMaxlon+currentMinlon)/2#下纬
            ])
            #左下矩形
            PolygonList.append([
                currentMinlat,#左经
                (currentMaxlon+currentMinlon)/2,#上纬
                (currentMaxlat+currentMinlat)/2,#右经
                currentMinlon#下纬
            ])
            #右下矩形
            PolygonList.append([
                (currentMaxlat+currentMinlat)/2,#左经
                (currentMaxlon+currentMinlon)/2,#上纬
                currentMaxlat,#右经
                currentMinlon#下纬
            ])
            print(len(PolygonList))
            if len(PolygonList) == 0:
                break
            else:
                Quadrangle(key,PolygonList,keywords)


#这里修改为自己的高德密钥
key ='***************'

#这里修改自己的poi类型
keywords = '公园'

#这里输入想要查询的城市
city = '广州'

#调用高德查询行政区的API接口来返回矩形坐标对
Retance = gp.get_city_scope(key,city)

#存储区域矩形的列表
input_polygon = []
input_polygon.append(Retance)

Quadrangle(key,input_polygon,keywords)

运行截图

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

如果想传入poi的类型(types)来检索，可以将url里的keywords={}替换成types = {},其他地方均不用再做修改！！！

成功突破了900条的限制！大功告成！！！

功能更新

由于很多朋友不知道区域最小外接矩形的坐标对如何获取，因为我在源码中添加了自动获取目标城市外接矩形的坐标对的方法，该方法调用了高德地图查询行政区划信息接口，只需要我们输入城市的名称或者编号即可。(注意这个区域一定是区级及以上单位的，乡镇级别是返回不了边界的！！！)
点此查看高德城市编码表
在这里插入图片描述

PS:以前是编程小白，做个科研连数据都拿不到，到处求大佬帮忙爬的时候真的是太难过了，都不知道是在爬数据还是爬着求大佬，所以暗暗下定决心自己要自力更生。在百度上能够得到的资源固然不少，但灌水重复的文章也不在少数，所以特别理解那些正在淋雨的人，因为我也是一步步摸索着过来的。能做的不多，能够照亮一点黑暗即知足。
完整代码链接：
链接： 完整源码
提取码：455x
源代码于2020/4/17 23：31已更新最新版

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