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python如何批量获取经纬度

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python如何批量获取经纬度

Python批量获取经纬度的方法包括：使用API、批量处理数据、编写脚本。下面将详细介绍如何使用Python编写脚本，通过API批量获取经纬度信息。

一、使用API获取经纬度

利用API获取经纬度数据是最常用的方法。API提供了强大的功能，能够根据地址、地名或者其他参数返回详细的地理信息。常用的API有谷歌地图API、百度地图API和OpenStreetMap API。

1.1 谷歌地图API

谷歌地图API是一个强大的工具，能够提供详细的地理信息。要使用谷歌地图API，首先需要获取API密钥。

import requests


def get_lat_long(address, api_key):


    base_url = "https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json"


    params = {


        "address": address,


        "key": api_key


    }


    response = requests.get(base_url, params=params)


    if response.status_code == 200:


        result = response.json().get('results', [])


        if result:


            location = result[0]['geometry']['location']


            return location['lat'], location['lng']


    return None, None


api_key = 'YOUR_GOOGLE_MAPS_API_KEY'


address = '1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA'


latitude, longitude = get_lat_long(address, api_key)


print(f"Latitude: {latitude}, Longitude: {longitude}")

1.2 百度地图API

百度地图API与谷歌地图API类似，需要获取API密钥。

import requests


def get_lat_long(address, api_key):


    base_url = "http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/"


    params = {


        "address": address,


        "output": "json",


        "ak": api_key


    }


    response = requests.get(base_url, params=params)


    if response.status_code == 200:


        result = response.json().get('result', {})


        if result:


            location = result['location']


            return location['lat'], location['lng']


    return None, None


api_key = 'YOUR_BAIDU_MAPS_API_KEY'


address = '北京市海淀区上地十街10号'


latitude, longitude = get_lat_long(address, api_key)


print(f"Latitude: {latitude}, Longitude: {longitude}")

二、批量处理数据

批量处理数据需要处理多个地址或地名，并将结果存储到文件或数据库中。

2.1 使用CSV文件批量处理

假设我们有一个包含多个地址的CSV文件，可以使用Pandas库批量处理这些地址并获取经纬度。

import pandas as pd


def batch_get_lat_long(input_csv, output_csv, api_key, service='google'):


    df = pd.read_csv(input_csv)


    latitudes = []


    longitudes = []


    for address in df['address']:


        if service == 'google':


            lat, lng = get_lat_long_google(address, api_key)


        elif service == 'baidu':


            lat, lng = get_lat_long_baidu(address, api_key)


        latitudes.append(lat)


        longitudes.append(lng)


    df['latitude'] = latitudes


    df['longitude'] = longitudes


    df.to_csv(output_csv, index=False)


替换为您的Google Maps或Baidu Maps API密钥


api_key = 'YOUR_API_KEY'


input_csv = 'addresses.csv'


output_csv = 'addresses_with_lat_long.csv'


batch_get_lat_long(input_csv, output_csv, api_key, service='google')

2.2 使用数据库批量处理

如果数据量较大，可以考虑将数据存储到数据库中，使用SQLAlchemy或其他ORM库进行批量处理。

from sqlalchemy import create_engine, Column, String, Float, Integer


from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base


from sqlalchemy.orm import sessionmaker


Base = declarative_base()


class Address(Base):


    __tablename__ = 'addresses'


    id = Column(Integer, primary_key=True)


    address = Column(String)


    latitude = Column(Float)


    longitude = Column(Float)


def batch_get_lat_long_db(db_url, api_key, service='google'):


    engine = create_engine(db_url)


    Session = sessionmaker(bind=engine)


    session = Session()


    addresses = session.query(Address).filter(Address.latitude.is_(None), Address.longitude.is_(None)).all()


    for address in addresses:


        if service == 'google':


            lat, lng = get_lat_long_google(address.address, api_key)


        elif service == 'baidu':


            lat, lng = get_lat_long_baidu(address.address, api_key)


        address.latitude = lat


        address.longitude = lng


        session.commit()


替换为您的数据库URL和API密钥


db_url = 'sqlite:///addresses.db'


api_key = 'YOUR_API_KEY'


batch_get_lat_long_db(db_url, api_key, service='google')

三、编写脚本

编写脚本实现批量获取经纬度的功能，可以将上述方法整合到一个脚本中，方便使用。

3.1 整合脚本

以下是一个整合的脚本示例，包含了获取API密钥、读取输入文件、批量处理地址、存储结果等功能。

import requests


import pandas as pd


from sqlalchemy import create_engine, Column, String, Float, Integer


from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base


from sqlalchemy.orm import sessionmaker


Base = declarative_base()


class Address(Base):


    __tablename__ = 'addresses'


    id = Column(Integer, primary_key=True)


    address = Column(String)


    latitude = Column(Float)


    longitude = Column(Float)


def get_lat_long_google(address, api_key):


    base_url = "https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json"


    params = {


        "address": address,


        "key": api_key


    }


    response = requests.get(base_url, params=params)


    if response.status_code == 200:


        result = response.json().get('results', [])


        if result:


            location = result[0]['geometry']['location']


            return location['lat'], location['lng']


    return None, None


def get_lat_long_baidu(address, api_key):


    base_url = "http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/"


    params = {


        "address": address,


        "output": "json",


        "ak": api_key


    }


    response = requests.get(base_url, params=params)


    if response.status_code == 200:


        result = response.json().get('result', {})


        if result:


            location = result['location']


            return location['lat'], location['lng']


    return None, None


def batch_get_lat_long(input_csv, output_csv, api_key, service='google'):


    df = pd.read_csv(input_csv)


    latitudes = []


    longitudes = []


    for address in df['address']:


        if service == 'google':


            lat, lng = get_lat_long_google(address, api_key)


        elif service == 'baidu':


            lat, lng = get_lat_long_baidu(address, api_key)


        latitudes.append(lat)


        longitudes.append(lng)


    df['latitude'] = latitudes


    df['longitude'] = longitudes


    df.to_csv(output_csv, index=False)


def batch_get_lat_long_db(db_url, api_key, service='google'):


    engine = create_engine(db_url)


    Session = sessionmaker(bind=engine)


    session = Session()


    addresses = session.query(Address).filter(Address.latitude.is_(None), Address.longitude.is_(None)).all()


    for address in addresses:


        if service == 'google':


            lat, lng = get_lat_long_google(address.address, api_key)


        elif service == 'baidu':


            lat, lng = get_lat_long_baidu(address.address, api_key)


        address.latitude = lat


        address.longitude = lng


        session.commit()


if __name__ == "__main__":


    # 替换为您的Google Maps或Baidu Maps API密钥


    api_key = 'YOUR_API_KEY'


    input_csv = 'addresses.csv'


    output_csv = 'addresses_with_lat_long.csv'


    db_url = 'sqlite:///addresses.db'


    # 批量处理CSV文件


    batch_get_lat_long(input_csv, output_csv, api_key, service='google')


    # 批量处理数据库


    batch_get_lat_long_db(db_url, api_key, service='google')

四、总结

批量获取经纬度信息是地理数据处理中的常见需求。通过使用API、批量处理数据和编写脚本，可以高效地获取所需的经纬度信息。API的选择和数据处理方式取决于具体需求，如数据量、精度要求和使用场景等。希望本文提供的方法和示例能够帮助您解决实际问题，提高工作效率。

相关问答FAQs：

1. 如何使用Python批量获取地理位置的经纬度？

使用Python批量获取地理位置的经纬度可以通过使用第三方地理编码API，例如Google Maps Geocoding API或百度地图开放平台的地理编码API。你可以通过发送HTTP请求并解析API的响应来获取经纬度信息。

2. 哪些Python库可以帮助我批量获取地理位置的经纬度？

有几个Python库可以帮助你批量获取地理位置的经纬度。其中最常用的是geopy和geocoder。geopy库提供了一个简单的接口，可以使用多个地理编码服务商的API进行地理编码。geocoder库也提供了类似的功能，同时支持多种地理编码服务商。

3. 如何批量获取地理位置的经纬度并保存到CSV文件中？

要批量获取地理位置的经纬度并保存到CSV文件中，你可以使用Python的pandas库。首先，将待获取经纬度的地址列表存储在一个DataFrame中。然后，使用geopy或geocoder库的地理编码功能获取经纬度信息，并将其添加到DataFrame中。最后，使用pandas的to_csv方法将DataFrame保存为CSV文件。这样，你就可以方便地批量获取并保存地理位置的经纬度信息。

文章包含AI辅助创作，作者：Edit2，如若转载，请注明出处：https://docs.pingcode.com/baike/908603

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