高德API 经纬度转换地市区县（含读取文件）

本文章适合初学小白，步骤如下：

步骤一：
先申请一个高德API服务key
https://console.amap.com/dev/key/app

生成key完成后，接着步骤二

步骤二：
读取csv文件，如图所示：

@Setter
@Getter
@NoArgsConstructorpublic class CsvFileUtil {private String[] headers;private char seperator = ',';public List<String> readCsvFile(String filePath){List<String> dataList = new ArrayList<String>();try {ArrayList<String[]> csvList = new ArrayList<String[]>();CsvReader reader = new CsvReader(filePath,',', Charset.forName("GBK"));reader.readHeaders(); //跳过表头,不跳可以注释掉while(reader.readRecord()){csvList.add(reader.getValues()); //按行读取，并把每一行的数据添加到list集合}reader.close();System.out.println("读取的行数："+csvList.size());for(int row=0;row<csvList.size();row++){String data = csvList.get(row)[0];System.out.println("-----------------");//打印每一行的数据
//                    for(int i=1 ; i <csvList.get(0).length; i++) {for(int i=1 ; i <2; i++) {// System.out.print(csvList.get(row)[i] + ",");data  += ","+csvList.get(row)[i];}dataList.add(data);System.out.println(dataList);}} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}return dataList;}
}

步骤三
利用高德API经纬度转换详细地址


public class GaoDeMapUtil {private static final String HOSTARR = "http://restapi.amap.com/v3/geocode/regeo";private static final String HOST = "https://restapi.amap.com/v3/distance";private static final String KEY = "你的key";/*** 参数:经度,纬度***/public static String[] getLocationAddr(String location){List<NameValuePair> list = new LinkedList<NameValuePair>();list.add(new BasicNameValuePair("key", KEY));list.add(new BasicNameValuePair("output", "JSON"));list.add(new BasicNameValuePair("location", location));String responseEntity = null;String addr="";try {HttpGet httpGet = new HttpGet(new URIBuilder(HOSTARR).setParameters(list).build());httpGet.setConfig(RequestConfig.custom().setConnectTimeout(2000).build());HttpResponse response = HttpClients.createDefault().execute(httpGet);responseEntity = EntityUtils.toString(response.getEntity(), "UTF-8");JSONObject jsonObject = JSON.parseObject(responseEntity);System.out.println("JSONObject:" + jsonObject);addr=jsonObject.getJSONObject("regeocode").getString("formatted_address");int num = addr.indexOf('市');String addr1 = addr.substring(addr.indexOf("省") + 1,num+1);System.out.println("start:" + addr1);if(addr.contains("区")) {addr = addr.substring(addr.indexOf("省") + 1, addr.indexOf("区") + 1);addr1 = addr1 + "," + addr.substring(addr.indexOf('市')+1,addr.indexOf("区") + 1);}else if(addr.contains("县")){addr = addr.substring(addr.indexOf("省") + 1, addr.indexOf("县") + 1);addr1 = addr1 + "," + addr.substring(addr.indexOf('市')+1,addr.indexOf("县") + 1);}else{addr = addr.substring(addr.indexOf("省") + 1,  addr.lastIndexOf("市") + 1);addr1 = addr1 + "," + addr.substring(addr.indexOf('市')+1,addr.lastIndexOf("市") + 1);}location = location + "," + addr1;} catch (Exception e) {if (e instanceof ConnectTimeoutException) {System.out.println("-------请求超时-------");} else {e.printStackTrace();}}String[] log_latitude = location.split(",");for (int i = 0 ; i<log_latitude.length;i++){System.out.println("log_latitude:" + log_latitude[i]);}return log_latitude;}public static void main(String[] args) throws InterruptedException {String filePath = "E:\\city.csv";String path = "E:\\city1.csv";CsvFileUtil csvFileUtil = new CsvFileUtil();List<String[]> data = new ArrayList<String[]>();//System.out.println(csvFileUtil.readCsvFile(filePath));List<String> list = csvFileUtil.readCsvFile(filePath);for (int i =0; i<list.size(); i++){System.out.println(list.get(i));data.add(getLocationAddr(list.get(i)));}csvFileUtil.writeCSV(path,data);}}

步骤四
输出经纬度对应的地市区县

/*** 写入csv文件** @param path* @param content*/public  void writeCSV(String path, List<String[]> content){headers = new String[]{"经度","纬度","地市","区县"};CsvWriter csvWriter = new CsvWriter(path,seperator,Charset.forName("GBK"));//写表头和内容try {csvWriter.writeRecord(headers);for (int i = 0; i<content.size();i++){String[] line = content.get(i);csvWriter.writeRecord(line);}//关闭csWritercsvWriter.close();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();System.out.println(e.getMessage());}}

最后的效果图，如下：

大功告成，这里提醒各位博友们，该代码仅支撑万级别的数据量，数据量过大的话时间会有些长哦，后续还有优化过后的代码，可支撑几十万以上的数据量！如有不足，请多多指教！

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