使用高德地图服务获取全部行政区划与各个省市的地理坐标

文章目录

1. 申请高德地图Key
2. 编写python代码，访问API，解析内容
- 2.1 获取所有的省市分类
- 2.2 使用request调用API
- 2.3 解析json
3. 全部保存的代码
- 3.1 访问API的函数
- 3.2 初始化要遍历的区域和存储他们的字典、列表
- 3.3 获取全部区域经纬度的信息
- 3.4 结果展示
- 3.5 保存成pickle文件

使用的接口API是行政“区域查询” https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/district

1. 申请高德地图Key

首先打开上面的链接，根据要求去申请一个key

登录以后进入到自己的控制台，在应用界面创建新的应用

创建之后就可以拿到自己的Key了

2. 编写python代码，访问API，解析内容

2.1 获取所有的省市分类

中国的所有省市分类如下

参考百度文库https://baike.baidu.com/item/%E7%9C%81%E4%BB%BD/1635191?fr=aladdin
23个省分别为：河北省、山西省、辽宁省、吉林省、黑龙江省、江苏省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山东省、河南省、湖北省、湖南省、广东省、海南省、四川省、贵州省、云南省、陕西省、甘肃省、青海省、台湾省。
5个自治区分别为：内蒙古自治区、广西壮族自治区、西藏自治区、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区。
4个直辖市分别为：北京市、天津市、上海市、重庆市。
2个特别行政区分别为：香港特别行政区、澳门特别行政区。

根据如上内容，可以使用python的split功能得到各个列表

# 省
province = '河北省、山西省、辽宁省、吉林省、黑龙江省、江苏省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山东省、河南省、湖北省、湖南省、广东省、海南省、四川省、贵州省、云南省、陕西省、甘肃省、青海省、台湾省'
# 自治区
auto_region = '内蒙古自治区、广西壮族自治区、西藏自治区、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区'
# 直辖市
muni_city = '北京市、天津市、上海市、重庆市'
# 特别行政
spec_region = '澳门特别行政区、香港特别行政区'province = province.split('、')
auto_region = auto_region.split('、')
muni_city = muni_city.split('、')
spec_region = spec_region.split('、')

2.2 使用request调用API

代码如下

# 访问链接
import requests
response = requests.get('https://restapi.amap.com/v3/config/district?key=你的KEY&keywords=河北省&subdistrict=2&extensions=base')# 解析json文件
import json
json_dic = json.loads(response.text)

2.3 解析json

经过分析json文件，可以发现 省，自治区，特别行政区的格式都类似，第二级目录直接到市。而 直辖市的格式需要在第三级目录下直接到市。示例代码如下

关于省的分析

# 经度简写lng，竖着
# 纬度简写lat，横着# 中国 经纬度范围
# 黑龙江 北纬53°31′到 曾母暗沙 北纬4°15′
# 新疆   东经73°    到 黑龙江   东经135°## 省
# 省名和省的中心坐标
pro_name = json_dic['districts'][0]['name']
pro_center = json_dic['districts'][0]['center']print(pro_name,pro_center)# 省下面的市
for each_pro in json_dic['districts'][0]['districts']:print(each_pro['name'],each_pro['center'])

关于市的分析

response = requests.get('https://restapi.amap.com/v3/config/district?key=你的KEY&keywords=北京市&subdistrict=2&extensions=base')
json_dic = json.loads(response.text)## 市的分析
# 市名和市的中心坐标
pro_name = json_dic['districts'][0]['name']
pro_center = json_dic['districts'][0]['center']print(pro_name,pro_center)# 市下面的区
for each_pro in json_dic['districts'][0]['districts'][0]['districts']:print(each_pro['name'],each_pro['center'])

最终获取自己需要的就好了。

3. 全部保存的代码

3.1 访问API的函数

首先定义一个获取url内容的函数，使用while循环不断获取内容，直到得到返回值

# 访问链接
import requests# 解析json文件
import json  def get_json(url):json_dic = None# 一直发消息，直到不循环while json_dic == None:response = requests.get(url)json_dic = json.loads(response.text)return json_dic

3.2 初始化要遍历的区域和存储他们的字典、列表

# 省
province = '河北省、山西省、辽宁省、吉林省、黑龙江省、江苏省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山东省、河南省、湖北省、湖南省、广东省、海南省、四川省、贵州省、云南省、陕西省、甘肃省、青海省、台湾省'
# 自治区
auto_region = '内蒙古自治区、广西壮族自治区、西藏自治区、宁夏回族自治区、新疆维吾尔自治区'
# 直辖市
muni_city = '北京市、天津市、上海市、重庆市'
# 特别行政区
spec_region = '澳门特别行政区、香港特别行政区'province = province.split('、')
auto_region = auto_region.split('、')
muni_city = muni_city.split('、')
spec_region = spec_region.split('、')from itertools import chain# 所有地区的列表
all_region_list = [province,auto_region,muni_city,spec_region]
all_region_list = list(chain(*all_region_list))# 大地方经纬度的字典
big_region_dic = {}
# 小地方经纬度的字典
small_region_dic = {}
# 大地方到小地方关系的字典
big_small_relationship = {}

3.3 获取全部区域经纬度的信息


# 经度简写lng，竖着
# 纬度简写lat，横着# 中国 经纬度范围
# 黑龙江 北纬53°31′到 曾母暗沙 北纬4°15′
# 新疆   东经73°    到 黑龙江   东经135°for pro in all_region_list:url = 'https://restapi.amap.com/v3/config/district?key=你的KEY&keywords={}&subdistrict=2&extensions=base'.format(pro)json_dic = get_json(url)# 名大地方的 名字 和 中心坐标pro_name = json_dic['districts'][0]['name']pro_center = json_dic['districts'][0]['center'].split(',')lng,lat = float(pro_center[0]),float(pro_center[1])# 大地方的地理坐标big_region_dic[pro_name] = {'lng':lng,'lat':lat}# 获得了哪个省的信息print(pro_name,pro_center)each_small_region = []# 省、自治区、特别行政区 或者 直辖市try:districts = json_dic['districts'][0]['districts']except:districts = json_dic['districts'][0]['districts'][0]['districts']# 小区域for each_pro in districts:# 得到名字name = each_pro['name']# 得到中心点坐标center = each_pro['center'].split(',')lng,lat = float(center[0]),float(center[1])# 保存小地方的地理坐标small_region_dic[name] = {'lng':lng,'lat':lat}# 保存到小地方的字典里each_small_region.append(name)# 关系也保存到大字典里big_small_relationship[pro_name] = each_small_region

3.4 结果展示

大区域的字典

小区域的字典

大小区域的关系表示

3.5 保存成pickle文件

import pickle#保存
with open('region.pickle', 'wb') as fp:pickle.dump((big_region_dic,small_region_dic,big_small_relationship), fp)# 读取
with open('region.pickle', 'rb') as fp:big_region_dic,small_region_dic,big_small_relationship = pickle.load(fp)

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