python爬高德地图_爬取高德地图poi数据

高德地图搜索poi的api介绍地址

当前想法是爬取目标区域(作者所在小县城)的所有poi数据，存到数据库中作为原始数据，然后供其它系统调用，因为之前爬取过百度地图的poi数据，所以这次工作就驾轻就熟了。

1、首先注册一个高德地图的开发者账号，申请一个绑定Web服务的key，然后把刚注册的开发者账号认证一下：申请账号、key就不赘述了，去高德地图开发平台很简单就能完成了，将账号认证是为了提高每日访问高德地图api接口的次数限制和并发请求。

2、根据上方api地址里面的介绍，总共分为4中搜索：关键字搜索：通过用POI的关键字进行条件搜索，例如：肯德基、朝阳公园等；同时支持设置POI类型搜索，例如：银行周边搜索：在用户传入经纬度坐标点附近，在设定的范围内，按照关键字或POI类型搜索；多边形搜索：在多边形区域内进行搜索 ID查询：通过POI ID，查询某个POI详情，建议可同输入提示API配合使用

我的目标是某个区域的所有poi，所以选择的第三种：多边形搜索

3、多边形搜索最重要的参数就是polygon-》经纬度坐标对，我在百度地图坐标拾取系统拾取了我的目标区域的经纬度坐标对，如下图：

3步准备工作到这里就差不多结束了，在正式开始码代码之前先做个测试吧，用浏览器直接访问接口看看返回的数据(当然，高德的api接口有返回数据说明)

如上图，这里比较重要的一个属性是count，根据api的介绍count是搜索方案数目(最大值为1000)，所以说每次请求都会返回当前所搜所包含的poi个数，而大于1000的poi是没有办法获取到的。那么我如果想查询某个区域的全部数据，可以将这个区域再划分成更小的区域(显然是个递归操作)的集合，然后把这几个可以查到所有poi的区域的所有poi数据结合起来就是我最终需要的数据。可能口述不明朗，可以见下方草图：

好，可以开始撸代码了：

因为，整个调用API的过程都离不开经纬度，所以首先定义一个经纬度描述的类 `

//矩形块的经纬度标识，左上角的经纬度和右下角的经纬度

class RectangleCoordinate {

/**

* 矩形左上角经度

private double x0;

/**

* 矩形左上角纬度

private double y0;

/**

* 矩形右下角经度

private double x1;

/**

* 矩形右下角纬度

private double y1;

public RectangleCoordinate(double x0, double y0, double x1, double y1) {

this.x0 = x0;

this.y0 = y0;

this.x1 = x1;

this.y1 = y1;

}

/**

* [@return](https://my.oschina.net/u/556800) 获取矩形中心线的纬度

public double getAverageY() {

return (y0 + y1) / 2;

}

/**

* [@return](https://my.oschina.net/u/556800) 获取矩形中心线的经度

public double getAverageX() {

return (x0 + x1) / 2;

}

public double getX0() {

return x0;

}

public void setX0(double x0) {

this.x0 = x0;

}

public double getY0() {

return y0;

}

public void setY0(double y0) {

this.y0 = y0;

}

public double getX1() {

return x1;

}

public void setX1(double x1) {

this.x1 = x1;

}

public double getY1() {

return y1;

}

public void setY1(double y1) {

this.y1 = y1;

}

[@Override](https://my.oschina.net/u/1162528)

public String toString() {

return x0 + "," + y0 + "|" + x1 + "," + y1;

}

然后需要一个调用api，获取返回数据的方法，这个方法参数就是矩形块，当然还需要一个页数，即当前方法获取的是某个矩形区域的第X页的数据(每页上线25个poi，默认20个poi)

/**

* @return 获取矩形块的poi数据

private JSONObject getSearchResult(RectangleCoordinate coordinate, int page) {

RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();

String url = getRequestGaodeUrl(coordinate,page);

String result = restTemplate.getForObject(url, String.class);

try {

Thread.sleep(50);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

return JSONObject.parseObject(result);

} catch (Exception e) {

logger.error("an error occurred when getting response of gaode map data for coordinate:[{}]", coordinate.toString());

}

return null;

}

当然，上方已经说过，如果矩形块返回数据count=1000，就说明当前矩形块需要分割，我的想法比较简单，将矩形块按照上方草图，在水平中心和垂直分心分割，1个矩形块就分割成4个小矩形块了，方法如下：

/**

* @return 将矩形4等分成小矩形然后返回4个小矩形的经纬度集合

private List getSplitRectangleList(RectangleCoordinate coordinate) {

List splitRectangleList = new LinkedList<>();

splitRectangleList.add(new RectangleCoordinate(coordinate.getX0(), coordinate.getY0(), coordinate.getAverageX(), coordinate.getAverageY()));

splitRectangleList.add(new RectangleCoordinate(coordinate.getAverageX(), coordinate.getY0(), coordinate.getX1(), coordinate.getAverageY()));

splitRectangleList.add(new RectangleCoordinate(coordinate.getX0(), coordinate.getAverageY(), coordinate.getAverageX(), coordinate.getY1()));

splitRectangleList.add(new RectangleCoordinate(coordinate.getAverageX(), coordinate.getAverageY(), coordinate.getX1(), coordinate.getY1()));

return splitRectangleList;

}

目前，可以获取到矩形区域经纬度对的集合了，也有获取api数据的方法了，然后就是遍历页数获取数据，自定义操作数据。当某次分页请求返回的poi个数小于每页最大个数的时候就认为当前区域poi已经完全请求到了。

private void startAnaMainGaode(RectangleCoordinate coordinate) throws AnalysisException {

//当前爬取的数据的页数索引

int page_num = 0;

//当前爬取内容是否是最后一页

boolean isLastPage = false;

JSONObject searchResult;

JSONArray datas = null;

logger.info("ready to analysis coordinate:[{}]", coordinate.toString());

while (!isLastPage) {

logger.info("is going to get data for page_" + page_num);

try {

searchResult = getSearchResult(coordinate, page_num);

datas = searchResult.getJSONArray("pois");

} catch (Exception e) {

logger.error("an error occurred when getting response of gaode map data for coordinate:[{}]", coordinate.toString());

}

if (datas != null && datas.size() < 20) {

isLastPage = true;

logger.info("get result counts is [{}], now page index is [{}]", datas.size(), page_num);

}

saveIntoDbGaode(datas);

page_num++;

}

private void saveIntoDbGaode(JSONArray result) {

JSONObject resultItem;

for (int i = 0; i < result.size(); i++) {

resultItem = result.getJSONObject(i);

try {

results.add(getInsertUnitObject(resultItem));

} catch (Exception e) {

logger.error("生成数据时异常，e: {}", e.getMessage());

e.printStackTrace();

}

if (results.size() > BATCHINSERTLIMIT || ISLAST) {

logger.info("is ready to batch insert into unit, total count is {}", results.size());

try {

dao.batchAddUnitGaode(results);

} catch (Exception e) {

logger.error("更新数据库异常，e: {}", e.getMessage());

}

results = new JSONArray();

}

到此，基本方法都介绍过了，全部代码如下(因为都是简单方法和逻辑，不明白的留言交流)

//请求入口

public void GaodePoiSearch() {

//徐水区 final RectangleCoordinate searchAreaCoordinate = new RectangleCoordinate(115.521773, 39.106335, 115.801182, 38.943988);

//保定市

//final RectangleCoordinate searchAreaCoordinate = new RectangleCoordinate(114.332719,39.574064, 116.588688,38.179144);

List validCoordinate = getValidCoordinate(searchAreaCoordinate);

logger.info("get all valid coordinate,size is [{}]", validCoordinate.size());

/**

* 获取到所有的小方块之后可以做一些处理，比如存储到某个地方，以防发生异常，方便后面重新遍历，我这里暂未做处理

validCoordinate.forEach(coor -> {

try {

startAnaMainGaode(coor);

} catch (AnalysisException e) {

e.printStackTrace();

}

});

ISLAST = true;

saveIntoDbGaode(new JSONArray());

}

/**

* [@return](https://my.oschina.net/u/556800) 获取矩形块中符合调用api的小矩形块的集合

* 因为高德地图某个矩形块只能获取前1000条，所以要将矩形块分割成可以获取到全部数据的矩形块

* 如果当前矩形块请求数据返回的count<1000 即为符合条件的，否则将矩形块4等分然后递归

private List getValidCoordinate(RectangleCoordinate coordinate) {

List validCoordinate = new LinkedList<>();

JSONObject searchResult = getSearchResult(coordinate, 0);

if (searchResult.getIntValue("count") >= 1000) {

List splitRectangleList = getSplitRectangleList(coordinate);

splitRectangleList.forEach(coor -> validCoordinate.addAll(getValidCoordinate(coor)));

} else {

logger.info("add a valid coordinate [{}]", coordinate.toString());

validCoordinate.add(coordinate);

}

return validCoordinate;

}

/**

* [@return](https://my.oschina.net/u/556800) 将矩形4等分成小矩形然后返回4个小矩形的经纬度集合

private List getSplitRectangleList(RectangleCoordinate coordinate) {

List splitRectangleList = new LinkedList<>();

splitRectangleList.add(new RectangleCoordinate(coordinate.getX0(), coordinate.getY0(), coordinate.getAverageX(), coordinate.getAverageY()));

splitRectangleList.add(new RectangleCoordinate(coordinate.getAverageX(), coordinate.getY0(), coordinate.getX1(), coordinate.getAverageY()));

splitRectangleList.add(new RectangleCoordinate(coordinate.getX0(), coordinate.getAverageY(), coordinate.getAverageX(), coordinate.getY1()));

splitRectangleList.add(new RectangleCoordinate(coordinate.getAverageX(), coordinate.getAverageY(), coordinate.getX1(), coordinate.getY1()));

return splitRectangleList;

}

/**

* @return 获取矩形块的poi数据

private JSONObject getSearchResult(RectangleCoordinate coordinate, int page) {

RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();

String url = getRequestGaodeUrl(coordinate,page);

String result = restTemplate.getForObject(url, String.class);

try {

Thread.sleep(50);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

return JSONObject.parseObject(result);

} catch (Exception e) {

logger.error("an error occurred when getting response of gaode map data for coordinate:[{}]", coordinate.toString());

}

return null;

}

private void startAnaMainGaode(RectangleCoordinate coordinate) throws AnalysisException {

//当前爬取的数据的页数索引

int page_num = 0;

//当前爬取内容是否是最后一页

boolean isLastPage = false;

JSONObject searchResult;

JSONArray datas = null;

logger.info("ready to analysis coordinate:[{}]", coordinate.toString());

while (!isLastPage) {

logger.info("is going to get data for page_" + page_num);

try {

searchResult = getSearchResult(coordinate, page_num);

datas = searchResult.getJSONArray("pois");

} catch (Exception e) {

logger.error("an error occurred when getting response of gaode map data for coordinate:[{}]", coordinate.toString());

}

if (datas != null && datas.size() < 20) {

isLastPage = true;

logger.info("get result counts is [{}], now page index is [{}]", datas.size(), page_num);

}

saveIntoDbGaode(datas);

page_num++;

}

private void saveIntoDbGaode(JSONArray result) {

JSONObject resultItem;

for (int i = 0; i < result.size(); i++) {

resultItem = result.getJSONObject(i);

try {

results.add(getInsertUnitObject(resultItem));

} catch (Exception e) {

logger.error("生成数据时异常，e: {}", e.getMessage());

e.printStackTrace();

}

if (results.size() > BATCHINSERTLIMIT || ISLAST) {

logger.info("is ready to batch insert into unit, total count is {}", results.size());

try {

dao.batchAddUnitGaode(results);

} catch (Exception e) {

logger.error("更新数据库异常，e: {}", e.getMessage());

}

results = new JSONArray();

}

private JSONObject getInsertUnitObject(JSONObject resultItem) {

JSONObject unitDataObject = new JSONObject();

unitDataObject.put("uid", resultItem.getString("id"));

unitDataObject.put("name", resultItem.getString("name"));

unitDataObject.put("type", resultItem.getString("type"));

unitDataObject.put("tag", resultItem.getString("type"));

unitDataObject.put("address", resultItem.getString("address"));

unitDataObject.put("province", resultItem.getString("pname"));

unitDataObject.put("city", resultItem.getString("cityname"));

unitDataObject.put("area", resultItem.getString("adname"));

String tel = resultItem.getString("tel");

if (tel != null && !"[]".equals(tel)) {

unitDataObject.put("telephone", tel);

}

try {

JSONArray url = resultItem.getJSONArray("website");

if (url != null && url.size() > 0) {

unitDataObject.put("detail_url", url.getString(0));

}

} catch (Exception e) {

unitDataObject.put("detail_url", resultItem.getString("website"));

}

JSONArray photos = resultItem.getJSONArray("photos");

if (photos != null && photos.size() > 0) {

StringBuilder images = new StringBuilder();

for (int j = 0; j < photos.size(); j++) {

images.append(j == 0 ? "" : ";").append(photos.getJSONObject(j).getString("url"));

}

unitDataObject.put("images", images.toString());

}

String entr_location = resultItem.getString("location");

if (StringUtils.isEmpty(entr_location)) {

entr_location = resultItem.getString("entr_location");

}

if (!StringUtils.isEmpty(entr_location)) {

unitDataObject.put("lng", entr_location.split(",")[0]);

unitDataObject.put("lat", entr_location.split(",")[1]);

}

return unitDataObject;

}

private String getRequestGaodeUrl(RectangleCoordinate coordinate, int page) {

return "https://restapi.amap.com/v3/place/polygon?" +

"key=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx&polygon=" + coordinate.toString() + "&page=" + page + "&types=010000|" +

"010100|010101|010102|010103|010104|010105|010107|010108|010109|010110|010111|010112|010200|010300|010400|" +

"010401|010500|010600|010700|010800|010900|010901|011000|011100|020000|020100|020101|020102|020103|020104|" +

"020105|020106|020200|020201|020202|020203|020300|020301|020400|020401|020402|020403|020404|020405|020406|" +

"020407|020408|020600|020601|020602|020700|020701|020702|020703|020800|020900|020904|020905|021000|021001|" +

"021002|021003|021004|021100|021200|021201|021202|021203|021300|021301|021400|021401|021500|021501|021600|" +

"021601|021602|021700|021701|021702|021800|021802|021803|021804|021900|022000|022100|022200|022300|022301|" +

"022400|022500|022501|022502|022600|022700|022800|022900|023000|023100|023200|023300|023301|023400|023500|" +

"025000|025100|025200|025300|025400|025500|025600|025700|025800|025900|026000|026100|026200|026300|029900|" +

"030000|030100|030200|030201|030202|030203|030204|030205|030206|030300|030301|030302|030303|030400|030401|" +

"030500|030501|030502|030503|030504|030505|030506|030507|030508|030700|030701|030702|030800|030801|030802|" +

"030803|030900|031000|031004|031005|031100|031101|031102|031103|031104|031200|031300|031301|031302|031303|" +

"031400|031401|031500|031501|031600|031601|031700|031701|031702|031800|031801|031802|031900|031902|031903|" +

"031904|032000|032100|032200|032300|032400|032401|032500|032600|032601|032602|032700|032800|032900|033000|" +

"033100|033200|033300|033400|033401|033500|033600|035000|035100|035200|035300|035400|035500|035600|035700|" +

"035800|035900|036000|036100|036200|036300|039900|040000|040100|040101|040200|040201|050000|050100|050101|" +

"050102|050103|050104|050105|050106|050107|050108|050109|050110|050111|050112|050113|050114|050115|050116|" +

"050117|050118|050119|050120|050121|050122|050123|050200|050201|050202|050203|050204|050205|050206|050207|" +

"050208|050209|050210|050211|050212|050213|050214|050215|050216|050217|050300|050301|050302|050303|050304|" +

"050305|050306|050307|050308|050309|050310|050311|050400|050500|050501|050502|050503|050504|050600|050700|" +

"050800|050900|060000|060100|060101|060102|060103|060200|060201|060202|060300|060301|060302|060303|060304|" +

"060305|060306|060307|060308|060400|060401|060402|060403|060404|060405|060406|060407|060408|060409|060411|" +

"060413|060414|060415|060500|060501|060502|060600|060601|060602|060603|060604|060605|060606|060700|060701|" +

"060702|060703|060704|060705|060706|060800|060900|060901|060902|060903|060904|060905|060906|060907|061000|" +

"061001|061100|061101|061102|061103|061104|061200|061201|061202|061203|061204|061205|061206|061207|061208|" +

"061209|061210|061211|061212|061213|061214|061300|061301|061302|061400|061401|070000|070100|070200|070201|" +

"070202|070203|070300|070301|070302|070303|070304|070305|070306|070400|070401|070500|070501|070600|070601|" +

"070603|070604|070605|070606|070607|070608|070609|070610|070700|070701|070702|070703|070704|070705|070706|" +

"070800|070900|071000|071100|071200|071300|071400|071500|071600|071700|071800|071801|071900|071901|071902|" +

"071903|072000|072001|080000|080100|080101|080102|080103|080104|080105|080106|080107|080108|080109|080110|" +

"080111|080112|080113|080114|080115|080116|080117|080118|080119|080200|080201|080202|080300|080301|080302|" +

"080303|080304|080305|080306|080307|080308|080400|080401|080402|080500|080501|080502|080503|080504|080505|" +

"080600|080601|080602|080603|090000|090100|090101|090102|090200|090201|090202|090203|090204|090205|090206|" +

"090207|090208|090209|090210|090211|090300|090400|090500|090600|090601|090602|090700|090701|090702|100000|" +

"100100|100101|100102|100103|100104|100105|100200|100201|110000|110100|110101|110102|110103|110104|110105|" +

"110106|110200|110201|110202|110203|110204|110205|110206|110207|110208|110209|120000|120100|120200|120201|" +

"120202|120203|120300|120301|120302|120303|120304|130000|130100|130101|130102|130103|130104|130105|130106|" +

"130107|130200|130201|130202|130300|130400|130401|130402|130403|130404|130405|130406|130407|130408|130409|" +

"130500|130501|130502|130503|130504|130505|130506|130600|130601|130602|130603|130604|130605|130606|130700|" +

"130701|130702|130703|140000|140100|140101|140102|140200|140201|140300|140400|140500|140600|140700|140800|" +

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"141207|141300|141400|141500|150000|150100|150101|150102|150104|150105|150106|150107|150200|150201|150202|" +

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"180203|180300|180301|180302|180400|180500|190000|190100|190101|190102|190103|190104|190105|190106|190107|" +

"190108|190109|190200|190201|190202|190203|190204|190205|190300|190301|190302|190303|190304|190305|190306|" +

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"200300|200301|200302|200303|200304|200400|220000|220100|220101|220102|220103|220104|220105|220106|220107|" +

"220200|220201|220202|220203|220204|220205|970000|990000|991000|991001|991400|991401|991500&extensions=all";

}

/**

* 矩形块的经纬度标识，左上角的经纬度和右下角的经纬度

class RectangleCoordinate {

/**

* 矩形左上角经度

private double x0;

/**

* 矩形左上角纬度

private double y0;

/**

* 矩形右下角经度

private double x1;

/**

* 矩形右下角纬度

private double y1;

public RectangleCoordinate(double x0, double y0, double x1, double y1) {

this.x0 = x0;

this.y0 = y0;

this.x1 = x1;

this.y1 = y1;

}

/**

* @return 获取矩形中心线的纬度

public double getAverageY() {

return (y0 + y1) / 2;

}

/**

* @return 获取矩形中心线的经度

public double getAverageX() {

return (x0 + x1) / 2;

}

public double getX0() {

return x0;

}

public void setX0(double x0) {

this.x0 = x0;

}

public double getY0() {

return y0;

}

public void setY0(double y0) {

this.y0 = y0;

}

public double getX1() {

return x1;

}

public void setX1(double x1) {

this.x1 = x1;

}

public double getY1() {

return y1;

}

public void setY1(double y1) {

this.y1 = y1;

}

@Override

public String toString() {

return x0 + "," + y0 + "|" + x1 + "," + y1;

}

更新(2018-09-20)：

1、时间问题，当前50ms请求一次api接口，跑完小县城的数据(几万条)大概需要十分钟左右吧，把整个市区主要数据跑完断断续续的用了一天吧，最后跑了近27W数据

2、应用问题，原本的想法就是做个简单的小程序，把跑来的数据加以利用，做个电话本类似的应用，具体可以扫下方小程序码体验

更新(2019-01-28)：

有一些朋友向我要源码，可能大多是新手，尽管思路给了，代码还是写不出来。其实上方我把主要的代码基本都发布出来了，但是应各位要求，我把源码提交到github了，可以访问我的github 查看

更新(2019-07-24)

想到一个弊端，并找到了解决方法：

很多朋友使用上文提供的方法时，难免会得到一些”垃圾数据“，何为垃圾数据呢？比如我爬取保定的某些数据，开始大致选了一个区域，为了爬取到所有的数据，就要保证所选区域要涵盖保定，最后爬到的数据就不止保定的数据了，其他区域的数据就为垃圾数据，如下图：

看到没有，在尽可能小的区域内，垃圾数据所在区域也几乎占了小一半了，除了临近的市区(任丘等)，也包含了其他省(山西，北京等)的数据。除了区域不精准，更可怕的是像北京这种大城市，poi数量很大，所以会造成爬取的数据可能只有部分是目标数据。

有人会说，可以在爬完数据之后再处理。也不是不可以，不过这个过程中调用api，io操作费时费力。

当前我想到的办法是，根据原文方法拿到要爬取的区域之后，先判断是否是我们想要的区域(方形区域4个点至少有一个在目标区域内)，否则就舍弃掉。比如上图右上角的区域，拿到之后发现都是北京的，舍弃。

具体方法还要调用百度或高德提供的逆地理编码接口。点这里看介绍。

根据区域的location，调用接口，得到返回的数据中会包含该location的country、province、city等。然后进行过滤就OK了。

优化核心类似：之前目标区域划分成的小矩形块有10万个，根据逆地理编码接口，过滤掉其他省市，剩余5千个，获取这5千个小矩形块的poi数据即可。

我当前的应用中，因为涉及到北京市，所以划分的小矩形块和目标小矩形块差异较大，类似下图：

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