我们都知道，可以使用高德地图api实现经纬度与地址的转换。那么，当我们有很多个地址与经纬度，需要批量转换的时候，应该怎么办呢？
在这里，选用高德Web服务的API，其中的地址/逆地址编码，可以实现经纬度与地址的转换。
高德API地址：
地理/逆地理编码：http://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/georegeo
坐标转换：http://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/convert
1.申请key
2.坐标转换
坐标转换是一类简单的HTTP接口，能够将用户输入的非高德坐标（GPS坐标、mapbar坐标、baidu坐标）转换成高德坐标。
def transform(location):
parameters = {'coordsys':'gps','locations': location, 'key': '7ec25a9c6716bb26f0d25e9fdfa012b8'}
base = 'http://restapi.amap.com/v3/assistant/coordinate/convert'
response = requests.get(base, parameters)
answer = response.json()
return answer['locations']
2.地理/逆地理编码
我这里是将经纬度转换为地址，所以选用的是逆地理编码的接口。
def geocode(location):
parameters = {'location': location, 'key': '7ec25a9c6716bb26f0d25e9fdfa012b8'}
base = 'http://restapi.amap.com/v3/geocode/regeo'
response = requests.get(base, parameters)
answer = response.json()
return answer['regeocode']['addressComponent']['district'].encode('gbk','replace'),answer['regeocode']['formatted_address'].encode('gbk','replace')
3.从文件中读取
需要批量获取的话，一般是从文件中读取数据，读取代码如下：
def parse():
datas = []
totalListData = pd.read_csv('locs.csv')
totalListDict = totalListData.to_dict('index')
for i in range(0, len(totalListDict)):
datas.append(str(totalListDict[i]['centroidx']) + ',' + str(totalListDict[i]['centroidy']))
return datas
4.完整代码
对于批量获取，我一开始也走了很多弯路。一开始选用javascript接口，但是js接口的函数是异步返回，所以可能第10行的结果跑到第15行去了，一直没有很好的解决，后来才选用web接口。最后，将完整代码贴于此，仅供参考。
#!/usr/bin/env
#-*- coding:utf-8 -*-
'''
利用高德地图api实现经纬度与地址的批量转换
'''
import requests
import pandas as pd
import time
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding("utf-8")
def parse():
datas = []
totalListData = pd.read_csv('locs.csv')
totalListDict = totalListData.to_dict('index')
for i in range(0, len(totalListDict)):
datas.append(str(totalListDict[i]['centroidx']) + ',' + str(totalListDict[i]['centroidy']))
return datas
def transform(location):
parameters = {'coordsys':'gps','locations': location, 'key': '7ec25a9c6716bb26f0d25e9fdfa012b8'}
base = 'http://restapi.amap.com/v3/assistant/coordinate/convert'
response = requests.get(base, parameters)
answer = response.json()
return answer['locations']
def geocode(location):
parameters = {'location': location, 'key': '7ec25a9c6716bb26f0d25e9fdfa012b8'}
base = 'http://restapi.amap.com/v3/geocode/regeo'
response = requests.get(base, parameters)
answer = response.json()
return answer['regeocode']['addressComponent']['district'].encode('gbk','replace'),answer['regeocode']['formatted_address'].encode('gbk','replace')
if __name__=='__main__':
i = 0
count = 0
df = pd.DataFrame(columns=['location','detail'])
#locations = parse(item)
locations = parse()
for location in locations:
dist, detail = geocode(transform(location))
df.loc[i] = [dist, detail]
i = i + 1
df.to_csv('locdetail.csv', index =False)
注意事项：
在测试的时候，一个key差不多可以下载2000-3000条数据，一个账号可以申请4个key。这是我自己的使用情况。所以，测试的时候，不用测试过多，直接开始正式爬数据才是正道。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。
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