通过百度地图路线规划获取出行距离与时间

解决步行出行研究中的距离测度问题

最近出于研究的目的，需要获取一系列出行起止点间的步行网络距离，这个环节原本在研究设计的时候是预期采用GIS里的网络分析完成。但经过一番尝试后结果实在不尽如人意，很大一部分原因是没有如此完善的大规模步行网络数据，一方面道路网络的拓扑属性质量比较低，手工调整需要耗费大量时间；另一方面步行网络很多时候不仅仅基于现有的车行道，独立完成大规模步行网络的校正实在困难。

于是我打起了百度地图提供的路径规划服务的主意，百度的步行导航相对于自己做的网络分析还是准确很多，并且通过API调用可以获得更多更丰富的数据。最终通过这一方法完成了出行距离与时间的计算。

一些注意事项

这里使用的服务是web端的轻量级路线规划，服务文档见：http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=webapi/directionlite-v1 返回参数其实很丰富，包括了路径的详细信息，只是由于我只需要时间和距离所以没有获取其他的数据。有需要的可以自行修改。
本服务需要的API key为服务端的key，浏览器端的不能使用。
个人开发者认证账号限额为每天3W次，并发50次。很大程度上是够用的。
串行处理相对来说有点慢，在数据量小的情况下还能接受。后面尝试更新了并行处理的方法，但是由于不是全自动的这里就不放上来了。

完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed May  5 10:10:31 2021
@author: BoyceToon
"""
import pandas as pd
import numpy as np
import requests
import json
from queue import Queue# 以下部分需要填写
file_path = "" # 数据文件绝对路径，csv格式
rows = 0 #起始行数，默认为0
travel_mode = "walking" #交通方式，可选：driving\riding\walking\transit
slat_label = "samp_lat" #表格中起始点纬度的标签
slng_label = "samp_lng" #表格中起始点经度的标签
dlat_label = "lat_wgs84" #表格中目的地纬度的标签
dlng_label = "lng_wgs84" #表格中目的地经度的标签
coord_type = "wgs84" #输入坐标系，可选：wgs84\bd09ll\gcj02
keylist=["key1","key2","key3"] # API Key池, 以" ", " "的形式加入可用的AKdf = pd.read_csv(file_path) #读取数据
nrows = df.shape[0] #获得行数
qKey=Queue()def stod(slat,slng,dlat,dlng):#输入：起点纬度、起点经度、终点纬度、终点经度url ="http://api.map.baidu.com/directionlite/v1/"+trvel_mode+"?" ak = qKey.get()real_url = url +"origin="+slat+","+slng+"&destination="+dlat+","+dlng+"&coord_type="+coord_type+"&ak="+akreq = requests.get(real_url)t = req.textdata = json.loads(t) #将数据保存在数组data中try:#防止某几条数据报错导致请求终止distance = data['result']['routes'][0]['distance']duration = data['result']["routes"][0]["duration"]/60except:if data['status'] == 240 or data['status'] == 302:print("API key出现错误："+ak)print("立即重试")req.close()drop_key(ak)return stod(slat,slng,dlat,dlng)else:req.close()qKey.put(ak)print("出现错误，获取失败，错误代码为："+str(data['status']))print("正在使用的key为："+ak)return (np.nan, np.nan)else:req.close()qKey.put(ak)print("已获取起点"+slat+","+slng+"到终点"+dlat+","+dlng+"的步行距离："+str(distance)+"与时间"+str(duration))return (distance, duration)# 设定Key池队列
def set_key(keylist: list) -> None:qKey.queue.clear()for key in keylist:qKey.put(key)# 删除当前Key
def drop_key(key):for _ in range(qKey.qsize()):t = qKey.get()if t != key:qKey.put(t)set_key(keylist)
if rows == 0:df["distance"] = np.nan #若从0行开始则创建对应列df["duration"] = np.nanfor n in range((nrows-rows)//1000):if ((n+1)*1000+rows) < nrows:for i in range(rows+n*1000, rows+(n+1)*1000):print("开始获取数据，第"+ str(i) +"行")s_lat = str(df[slat_label][i])s_lng = str(df[slng_label][i])d_lat = str(df[dlat_label][i])d_lng = str(df[dlng_label][i])(dis, dur) = stod(s_lat,s_lng,d_lat,d_lng)df["distance"][i] = disdf["duration"][i] = durprint("写入成功")print("-------------------------------------------------------")else:for i in range(rows+n*1000, nrows-1):print("开始获取数据，第"+ str(i) +"行")s_lat = str(df[slat_label][i])s_lng = str(df[slng_label][i])d_lat = str(df[dlat_label][i])d_lng = str(df[dlng_label][i])(dis, dur) = stod(s_lat,s_lng,d_lat,d_lng)df["distance"][i] = disdf["duration"][i] = durprint("写入成功")print("-------------------------------------------------------")df.to_csv(file_path) #每1000行保存一次print("保存成功")print("-------------------------------------------------------")print("数据获取完毕")

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