手机高德地图怎么看经纬度(高德地图查经纬度准确地点方法)

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–址

高德开放平台址：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 aspd
df_result = pd.DataFrame(columns=[name, 地点名称
pname, 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 inrange(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 indict_keyselse 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 indict_keysand 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_engine

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))

综上，Python取高德地图平台经纬度等数据代码如下：

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)

returnres[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 aspd
df_result = pd.DataFrame(columns=[name, 地点名称
pname, 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 inrange(len(result_search)):
dict_keys = result_search[i].keys()
df_result.at[i,name] = result_search[i][name] if name in dict_keys else Nonedf_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 Nonedf_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 indict_keyselse 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=Truefun_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_resultif_exists =append
fun_df_to_sql(df_result, db_table, if_exists) 保存数据到数据库