来源：Datawhale

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本文为你详解路径规划项目，附源码链接。

前言

最近爬取了武汉地铁线路的信息，通过调用高德地图的api 获得各个站点的进度和纬度信息，使用Dijkstra算法对路径进行规划。

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一、数据爬取

首先是需要获得武汉各个地铁的地铁站信息，通过爬虫爬取武汉各个地铁站点的信息，并存储到xlsx文件中。

武汉地铁线路图，2021最新武汉地铁线路图，武汉地铁地图-武汉本地宝wh.bendibao.com

方法：requests、BeautifulSoup、pandas

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pddef spyder():#获得武汉的地铁信息url='http://wh.bendibao.com/ditie/linemap.shtml'user_agent='Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50'headers = {'User-Agent': user_agent}r = requests.get(url, headers=headers)r.encoding = r.apparent_encodingsoup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')all_info = soup.find_all('div', class_='line-list')df=pd.DataFrame(columns=['name','site'])for info in all_info:title=info.find_all('div',class_='wrap')[0].get_text().split()[0].replace('线路图','')station_all=info.find_all('a',class_='link')for station in station_all:station_name=station.get_text()temp={'name':station_name,'site':title}df =df.append(temp,ignore_index=True)df.to_excel('./subway.xlsx',index=False)

我们将爬取的地铁信息保存到excel文件中。

如果要做路径规划的话，我们还需要知道地铁站的位置信息，因此我们选择了高德地图的api接口。

二、高德地图api接口配置

高德开放平台 | 高德地图 APIlbs.amap.com链接：

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//lbs.amap.com/%3Fref%3Dhttps%3A//console.amap.com)

首先我们注册账号：

选择为个人开发者：

填写个人信息，注册成功后，我们来登陆高德地图api：

选择我的应用：

创建新应用：

选择web服务：

这个时候高德地图就给你了一个key。

三、得到地铁站的经度和纬度

配置一个get_location函数区访问高德地图的api 然后返回经度和纬度：

def get_location(keyword,city):#获得经纬度user_agent='Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50'headers = {'User-Agent': user_agent}url='http://restapi.amap.com/v3/place/text?key='+keynum+'&keywords='+keyword+'&types=&city='+city+'&children=1&offset=1&page=1&extensions=all'data = requests.get(url, headers=headers)data.encoding='utf-8'data=json.loads(data.text)result=data['pois'][0]['location'].split(',')return result[0],result[1]

keyword是你要查询的地址，city代表城市。我们这里city就设置为武汉，我们边爬取地铁站信息边获得经度和纬度，于是得到了改进版的爬虫。

def spyder():#获得武汉的地铁信息print('正在爬取武汉地铁信息...')url='http://wh.bendibao.com/ditie/linemap.shtml'user_agent='Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11'headers = {'User-Agent': user_agent}r = requests.get(url, headers=headers)r.encoding = r.apparent_encodingsoup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml')all_info = soup.find_all('div', class_='line-list')df=pd.DataFrame(columns=['name','site'])for info in tqdm(all_info):title=info.find_all('div',class_='wrap')[0].get_text().split()[0].replace('线路图','')station_all=info.find_all('a',class_='link')for station in station_all:station_name=station.get_text()longitude,latitude=get_location(station_name,'武汉')temp={'name':station_name,'site':title,'longitude':longitude,'latitude':latitude}df =df.append(temp,ignore_index=True)df.to_excel('./subway.xlsx',index=False)

四、得到地铁站之间的距离并构建图

计算各个地铁站的信息，并生成地铁站网络。现在我们得到了地铁站的经度和纬度 可以通过geopy.distance这个包来计算2点之间的距离。

from geopy.distance import geodesic
print(geodesic((纬度,经度), (纬度,经度)).m) #计算两个坐标直线距离

当然高德地图api也同样提供了计算距离的接口，我们来配置计算距离的函数，输入经度和纬度就可以计算距离。

def compute_distance(longitude1,latitude1,longitude2,latitude2):#计算2点之间的距离user_agent='Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50'headers = {'User-Agent': user_agent}url='http://restapi.amap.com/v3/distance?key='+keynum+'&origins='+str(longitude1)+','+str(latitude1)+'&destination='+str(longitude2)+','+str(latitude2)+'&type=1'data=requests.get(url,headers=headers)data.encoding='utf-8'data=json.loads(data.text)result=data['results'][0]['distance']return result

那么接下来就构建地铁站之间的图网络，因为爬取地铁站信息比较耗时，我们将制作好的图网络保存为pickle文件方便以后使用。

def get_graph():print('正在创建pickle文件...')data=pd.read_excel('./subway.xlsx')#创建点之间的距离graph=defaultdict(dict)for i in range(data.shape[0]):site1=data.iloc[i]['site']if i<data.shape[0]-1:site2=data.iloc[i+1]['site']#如果是共一条线if site1==site2:longitude1,latitude1=data.iloc[i]['longitude'],data.iloc[i]['latitude']longitude2,latitude2=data.iloc[i+1]['longitude'],data.iloc[i+1]['latitude']name1=data.iloc[i]['name']name2=data.iloc[i+1]['name']distance=compute_distance(longitude1,latitude1,longitude2,latitude2)graph[name1][name2]=distancegraph[name2][name1]=distanceoutput=open('graph.pkl','wb')pickle.dump(graph,output)

五、得到当前位置距离最近的地铁站

我们要去找距离最近的地铁站，首先是获得位置的坐标，然后将当前的坐标遍历所有地铁站，找到最近的地铁站。

longitude1,latitude1=get_location(site1,'武汉')
longitude2,latitude2=get_location(site2,'武汉')
data=pd.read_excel('./subway.xlsx')

定义get_nearest_subway函数来寻找最近的地铁站：

def get_nearest_subway(data,longitude1,latitude1):#找最近的地铁站longitude1=float(longitude1)latitude1=float(latitude1)distance=float('inf')nearest_subway=Nonefor i in range(data.shape[0]):site1=data.iloc[i]['name']longitude=float(data.iloc[i]['longitude'])latitude=float(data.iloc[i]['latitude'])temp=geodesic((latitude1,longitude1), (latitude,longitude)).mif temp<distance:distance=tempnearest_subway=site1return nearest_subway

通过遍历地铁站的距离找到了最近的上车点和下车点。

六、使用Dijkstra算法对地铁线路进行规划

Dijkstra算法是求最短路径的经典算法，Dijkstra算法主要特点是从起始点开始，采用贪心算法的策略，每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点，直到扩展到终点为止。

首先是读取构建的图信息：

def subway_line(start,end):file=open('graph.pkl','rb')graph=pickle.load(file)#创建点之间的距离#现在我们有了各个地铁站之间的距离存储在graph#创建节点的开销表，cost是指从start到该节点的距离costs={}parents={}parents[end]=Nonefor node in graph[start].keys():costs[node]=float(graph[start][node])parents[node]=start#终点到起始点距离为无穷大costs[end]=float('inf')#记录处理过的节点listprocessed=[]shortest_path=dijkstra(start,end,graph,costs,processed,parents)return shortest_path

构建dijkstra算法：

#计算图中从start到end的最短路径
def dijkstra(start,end,graph,costs,processed,parents):#查询到目前开销最小的节点node=find_lowest_cost_node(costs,processed)#使用找到的开销最小节点，计算它的邻居是否可以通过它进行更新#如果所有的节点都在processed里面 就结束while node is not None:#获取节点的costcost=costs[node]  #cost 是从node 到start的距离#获取节点的邻居neighbors=graph[node]#遍历所有的邻居，看是否可以通过它进行更新for neighbor in neighbors.keys():#计算邻居到当前节点+当前节点的开销new_cost=cost+float(neighbors[neighbor])if neighbor not in costs or new_cost<costs[neighbor]:costs[neighbor]=new_cost#经过node到邻居的节点，cost最少parents[neighbor]=node#将当前节点标记为已处理processed.append(node)#下一步继续找U中最短距离的节点  costs=U,processed=Snode=find_lowest_cost_node(costs,processed)#循环完成 说明所有节点已经处理完shortest_path=find_shortest_path(start,end,parents)shortest_path.reverse()return shortest_path#找到开销最小的节点
def find_lowest_cost_node(costs,processed):#初始化数据lowest_cost=float('inf') #初始化最小值为无穷大lowest_cost_node=None#遍历所有节点for node in costs:#如果该节点没有被处理if not node in processed:#如果当前的节点的开销比已经存在的开销小，那么久更新该节点为最小开销的节点if costs[node]<lowest_cost:lowest_cost=costs[node]lowest_cost_node=nodereturn lowest_cost_node#找到最短路径
def find_shortest_path(start,end,parents):node=endshortest_path=[end]#最终的根节点为startwhile parents[node] !=start:shortest_path.append(parents[node])node=parents[node]shortest_path.append(start)return shortest_path

七、将所有的函数封装

构建main文件将整个流程封装起来：

def main(site1,site2):if not os.path.exists('./subway.xlsx'):spyder()if not os.path.exists('./graph.pkl'):get_graph()longitude1,latitude1=get_location(site1,'武汉')longitude2,latitude2=get_location(site2,'武汉')data=pd.read_excel('./subway.xlsx')#求最近的地铁站start=get_nearest_subway(data,longitude1,latitude1)end=get_nearest_subway(data,longitude2,latitude2)shortest_path=subway_line(start,end)if site1 !=start:shortest_path.insert(0,site1)if site2 !=end:shortest_path.append(site2)print('路线规划为：','-->'.join(shortest_path))if __name__ == '__main__':global keynumkeynum='' #输入自己的keymain('华中农业大学','东亭')

比方我想去东亭，想坐地铁过去。我们看看通过规划的地铁线路：

路线规划为：华中农业大学-->野芷湖-->板桥-->湖工大-->建安街-->瑞安街-->武昌火车站-->梅苑小区-->中南路-->洪山广场-->楚河汉街-->青鱼嘴-->东亭

我们来看看高德地图给我们的规划：

不得了，一模一样~

八、可以继续完善的点

这个项目我们只做了地铁的相关信息，没有引入公交的信息加入道路线规划中，因此后续可以爬取武汉的公交线路进行地铁、公交混合线路规划。

同时给出的规划信息只有文字描述，没有显示在地图上不够直观，我们可以进行flask的部署将规划的线路显示在地图上，更加不容易出错~

公众号（DatapiTHU）后台回复“20201218”获取项目源码下载

编辑：黄继彦

校对：汪雨晴