[python&高德]行政区查询、调用wbe服务api获取省、市、区经纬度信息
2021/7/18 11:06:31
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[python&高德]调用wbe服务api获取省、市、区经纬度信息
简介:
基于高德开放的api接口中行政区域查询接口实现,快速的查找特定的行政区域信息,查询后直接导致csv数据到本地。该接口官方介绍链接:https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/district
一、获取高德web申请key方法移步这里:
https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/create-project/get-ke
二、完整代码,输入key即可运行:
import requests import pandas as pd import time # 行政区域查询 https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/district # 高德web key key = 'xxxx' # 高德地图API # 只支持单个关键词语搜索关键词支持,行政区名称、citycode、adcode while True: # 创建循环,如果查询结果成功,跳出循环 keywords = input('请输入需查询的关键词,例如,搜索国家(中国),搜索省份(例如山东),能够显示市(例如济南),区(例如历下区):\n') # 设置显示下级行政区级数,可选值:0、1、2、3 subdistrict = input('设置显示下级行政区级数,输入数字:0、1、2、3:\n') # 此项控制行政区信息中返回行政区边界坐标点;base:不返回行政区边界坐标点;all:只返回当前查询district的边界值,不返回子节点的边界值; extensions = 'base' url = f'http://restapi.amap.com/v3/config/district?key={key}&keywords={keywords}&subdistrict={subdistrict}&extensions={extensions}' r = requests.get(url) data = r.json() # print(data) 建议结果列表 = data['count'] # print(建议结果列表) if 建议结果列表 == '0': print('参数输入错误,请重新输入!返回值:', 建议结果列表) else: break 行政区数据列表 = [] # 创建空列表,用户存储查询的数据 s1 = data['districts'][0]['adcode'] # 区域编码 s2 = data['districts'][0]['name'] # 行政区名称 s3 = data['districts'][0]['center'] # 区域中心点 s4 = data['districts'][0]['level'] # 行政区划级别 s5 = data['districts'][0]['citycode'] # 城市编码 if s4 == 'country': 行政区数据列表.append([s2, '', '', '', '', s1, s3, s4, s5]) # 国家 if s4 == 'province': 行政区数据列表.append(['', s2, '', '', '', s1, s3, s4, s5]) # 省份 if s4 == 'city': 行政区数据列表.append(['', '', s2, '', '', s1, s3, s4, s5]) # 市 if s4 == 'district': 行政区数据列表.append(['', '', '', s2, '', s1, s3, s4, s5]) # 区县 if s4 == 'street': 行政区数据列表.append(['', '', '', '', s2, s1, s3, s4, s5]) # 街道 一级行政区数据 = data['districts'][0]['districts'] 一级行政区个数 = len(一级行政区数据) #print(一级行政区个数) for i in range(0, 一级行政区个数): s1 = 一级行政区数据[i]['adcode'] s2 = 一级行政区数据[i]['name'] s3 = 一级行政区数据[i]['center'] s4 = 一级行政区数据[i]['level'] s5 = 一级行政区数据[i]['citycode'] if s4 == 'country': 行政区数据列表.append([s2, '', '', '', '', s1, s3, s4, s5]) # 国家 if s4 == 'province': 行政区数据列表.append(['', s2, '', '', '', s1, s3, s4, s5]) # 省份 if s4 == 'city': 行政区数据列表.append(['', '', s2, '', '', s1, s3, s4, s5]) # 市 if s4 == 'district': 行政区数据列表.append(['', '', '', s2, '', s1, s3, s4, s5]) # 区县 if s4 == 'street': 行政区数据列表.append(['', '', '', '', s2, s1, s3, s4, s5]) # 街道 二级行政区数据 = 一级行政区数据[i]['districts'] 二级行政区个数 = len(二级行政区数据) for x in range(0, 二级行政区个数): s1 = 二级行政区数据[x]['adcode'] s2 = 二级行政区数据[x]['name'] s3 = 二级行政区数据[x]['center'] s4 = 二级行政区数据[x]['level'] s5 = 二级行政区数据[x]['citycode'] if s4 == 'country': 行政区数据列表.append([s2, '', '', '', '', s1, s3, s4, s5]) # 国家 if s4 == 'province': 行政区数据列表.append(['', s2, '', '', '', s1, s3, s4, s5]) # 省份 if s4 == 'city': 行政区数据列表.append(['', '', s2, '', '', s1, s3, s4, s5]) # 市 if s4 == 'district': 行政区数据列表.append(['', '', '', s2, '', s1, s3, s4, s5]) # 区县 if s4 == 'street': 行政区数据列表.append(['', '', '', '', s2, s1, s3, s4, s5]) # 街道 三级行政区数据 = 二级行政区数据[x]['districts'] 三级行政区个数 = len(三级行政区数据) for y in range(0, 三级行政区个数): s1 = 三级行政区数据[y]['adcode'] s2 = 三级行政区数据[y]['name'] s3 = 三级行政区数据[y]['center'] s4 = 三级行政区数据[y]['level'] s5 = 三级行政区数据[y]['citycode'] if s4 == 'country': 行政区数据列表.append([s2, '', '', '', '', s1, s3, s4, s5]) # 国家 if s4 == 'province': 行政区数据列表.append(['', s2, '', '', '', s1, s3, s4, s5]) # 省份 if s4 == 'city': 行政区数据列表.append(['', '', s2, '', '', s1, s3, s4, s5]) # 市 if s4 == 'district': 行政区数据列表.append(['', '', '', s2, '', s1, s3, s4, s5]) # 区县 if s4 == 'street': 行政区数据列表.append(['', '', '', '', s2, s1, s3, s4, s5]) # 街道 df = pd.DataFrame(行政区数据列表, columns=['国家', '省份', '市', '区县', '街道', '区域编码', '区域中心点', '行政区划分级别', '城市编码']) print(df) 路径 = '行政区域查询-' + str(time.strftime("%Y-%m-%d %H时%M分%S秒", time.localtime())) + '.csv' df.to_csv(路径) input('查询完成,结果输出在本程序目录下:' + 路径)
全文完。
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