想知道自己30分钟能“走”多远嘛？

前言
一、获取数据
- 1. 交通生活圈数据
- 2. 城市区域数据
- 3. 城市数据
- 4. 完整代码
二、30分钟交通生活圈
- 1. 数据分析
- 2. 完整代码
写在最后

前言

昨天在网上瞎逛的时候，看到了一个概念——交通生活圈，经过一番查阅后，约模知道了它的意思：在现有交通状况下，在一定的时间内乘坐现有交通工具你能抵达的范围（ps.通常是指驾车）。
简单来说，就是：“30分钟内你能走多远？”
正好某德地图上也有类似的数据，效果如下：

它包含了20分钟、30分钟、45分钟、60分钟、90分钟这5类数据，它范围即对应的交通生活圈。感觉很厉害的鸭子~

于是，我决定自己探索一番…

一、获取数据

1. 交通生活圈数据

打开浏览器的F12调试工具，监听网络请求：

其接口地址为：

https://report.amap.com/ajax/life/circle.do

有3个参数，对应的说明如下：

参数	说明
districtId	表示区域的ID
dir	0表示出发地，1表示目的地
timeIndex	表示数据的时间

那么，可以定义获取数据的函数：

def get_data(disID):'''获得交通生活圈数据'''url = 'https://report.amap.com/ajax/life/circle.do'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:84.0) Gecko/20100101 Firefox/84.0','Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2','X-Requested-With': 'XMLHttpRequest','Connection': 'keep-alive','TE': 'Trailers',}hour = time.strftime('%H',time.localtime(time.time())) # 当前小时params = (('districtId', disID),('dir', '0'),('timeIndex', hour),)res = requests.get(url, headers=headers, params=params)data = res.json()return data

返回的数据为JSON格式，为一个列表，包含5个子列表，每个列表分别表示20分钟、30分钟、45分钟、60分钟、90分钟的数据。
本以为到这里就大功告成了，然而我们发现districtId为类似“B0FFFDS1JU”的字符串编码，不便于直接利用，因此需要找到它的来源。

2. 城市区域数据

同样是通过F12抓包分析，可以找到一个请求，它可以返回每个城市对应的区域及相关信息（包括了我们苦苦寻找的districtId）。那么，便可以定义相应的函数：

def get_id(cityID):'''获得城市区域ID'''url = 'https://report.amap.com/ajax/life/districts.do'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:84.0) Gecko/20100101 Firefox/84.0','Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2','X-Requested-With': 'XMLHttpRequest','Connection': 'keep-alive','Referer': 'https://report.amap.com/life.do?city=420100','TE': 'Trailers',}params = (('cityCode', cityID),)res = requests.get(url, headers=headers, params=params)data =res.json()return data

通过传入城市ID，便可得到其下区域的相关信息：

如出一辙，传入的参数为城市ID，这并不直观，我们无法很快知道每个城市对应的ID是什么。
正所谓：“探索尚未结束，同志仍需努力…”

3. 城市数据

如法炮制，我们找到了获取城市数据的接口，并定义如下函数：

def get_city():'''获取城市信息（城市名、城市ID等）'''url = 'https://report.amap.com/ajax/getCityInfo.do'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:84.0) Gecko/20100101 Firefox/84.0','Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2','X-Requested-With': 'XMLHttpRequest','Connection': 'keep-alive',}res = requests.get(url, headers=headers)data = res.json()return data

其结果如是：

4. 完整代码

为了更加方便地获取数据，将以上函数整合在一起，完整的代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Dec 21 15:14:42 2020@author: kimol_love
"""
import os
import time
import json
import requestsdef get_city():'''获取城市信息（城市名、城市ID等）'''url = 'https://report.amap.com/ajax/getCityInfo.do'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:84.0) Gecko/20100101 Firefox/84.0','Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2','X-Requested-With': 'XMLHttpRequest','Connection': 'keep-alive',}res = requests.get(url, headers=headers)data = res.json()return datadef get_id(cityID):'''获得城市区域ID'''url = 'https://report.amap.com/ajax/life/districts.do'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:84.0) Gecko/20100101 Firefox/84.0','Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2','X-Requested-With': 'XMLHttpRequest','Connection': 'keep-alive','Referer': 'https://report.amap.com/life.do?city=420100','TE': 'Trailers',}params = (('cityCode', cityID),)res = requests.get(url, headers=headers, params=params)data =res.json()return datadef get_data(disID):'''获得交通生活圈数据'''url = 'https://report.amap.com/ajax/life/circle.do'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:84.0) Gecko/20100101 Firefox/84.0','Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2','X-Requested-With': 'XMLHttpRequest','Connection': 'keep-alive','TE': 'Trailers',}hour = time.strftime('%H',time.localtime(time.time())) # 当前小时params = (('districtId', disID),('dir', '0'),('timeIndex', hour),)res = requests.get(url, headers=headers, params=params)data = res.json()return dataif __name__ == '__main__':# 获取城市信息cityInfo = get_city()# 输入城市及片区while True:cityName = input('请输入城市：')flag = 0for city in cityInfo:if cityName == city['name']:cityID = city['code']disIDs = get_id(cityID)if len(disIDs) == 0:flag = 1else:flag = 2breakif flag == 0: # 如果没有该城市print('未找到相关城市!')elif flag == 1: # 如果该城市没有数据print('该城市无数据!：')elif flag == 2: breakprint('-'*20)print(('0==>所有').ljust(10))for i in range(len(disIDs)):print(('%d==>%s'%(i+1, disIDs[i]['name'])).ljust(10))print('-'*20)while True:index = int(input('请选择：'))if index not in range(len(disIDs)+1):print('输入错误!：')else:break# 下载数据if not os.path.exists('./data'):os.mkdir('./data')if index == 0: # 全部下载if not os.path.exists('./data/%s'%cityName):os.mkdir('./data/%s'%cityName)for i in range(len(disIDs)):disID = disIDs[i]['id']data = get_data(disID)data.append(disIDs[i]['center']) # 加入中心点data = json.dumps(data)with open('./data/%s/%s.json'%(cityName,disIDs[i]['name']), 'w') as f:f.write(data)print('"%s"获取成功！'%disIDs[i]['name'])else:disID = disIDs[index-1]['id']data = get_data(disID)data.append(disIDs[index-1]['center']) # 加入中心点data = json.dumps(data)with open('./data/%s.json'%disIDs[i]['name'], 'w') as f:f.write(data)print('"%s"获取成功！'%disIDs[i]['name'])

注：为了便于后续地分析，我们将数据append了一个列表（区域的中心位置），因此data一共包含6个列表：5类数据+中心点位置。

俗话说得好，好用不好用，拉出来run一run：

电闪雷鸣之间，只见所有的数据默默地躺入了我温暖的怀抱~
至此，数据获取的探索便可暂告于段落。

二、30分钟交通生活圈

1. 数据分析

有了数据，通过分析我们便可知道30分钟自己能“走”多远了。这里我们用到了Python中的folium库，它是一个交互式地图库，允许我们调用地图接口进行可视化分析。其安装方法如下：

pip install folium

首先，定义读取数据的函数：

def read_data(path, Type=30):'''读取交通生活圈数据（有20分钟、30分钟、45分钟、60分钟、90分钟）'''typeMap = {20:0,30:1,45:2,60:3,90:4}with open(path, 'r') as f:data = f.read()data = json.loads(data)center = data[-1]data = data[typeMap[Type]]return (center, data)

读取数据（以成都的牛王庙为例）：

center, data = read_data('./data/成都/牛王庙.json')
data.append(data[0])
for i in range(len(data)): # 交换经纬度，很重要data[i] = [data[i][1],data[i][0]]

data.append(data[0])是为了使数据形成一个闭环，这样方便在地图上表示出来。
定义地图，并设定相关参数：

Map=folium.Map(location=[center[1],center[0]],zoom_start=11,tiles='http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=7&x={x}&y={y}&z={z}',attr='default')

在地图上标出起始点：

folium.Marker([center[1],center[0]],popup=folium.Popup('牛王庙',max_width=1000),tooltip='出发点').add_to(Map)

在地图上画出30分钟交通生活的区域：

folium.Polygon(data,color='#7C9F59',fill=True).add_to(Map)

将地图保存到本地：

Map.save('30分钟交通生活圈.html')

打开HTML之后，效果如下：

绿色区域意味着，在当前的交通情况下，我从牛王庙出发，我可以到达的范围，即30分钟我能“走”多远~

2. 完整代码

这一部分的完整代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Dec 21 18:58:34 2020@author: kimol_love
"""
import json
import foliumdef read_data(path, Type=30):'''读取交通生活圈数据（有20分钟、30分钟、45分钟、60分钟、90分钟）'''typeMap = {20:0,30:1,45:2,60:3,90:4}with open(path, 'r') as f:data = f.read()data = json.loads(data)center = data[-1]data = data[typeMap[Type]]return (center, data)if __name__ == '__main__':center, data = read_data('./data/成都/牛王庙.json')data.append(data[0])for i in range(len(data)): # 交换经纬度，很重要data[i] = [data[i][1],data[i][0]]Map=folium.Map(location=[center[1],center[0]],zoom_start=11,tiles='http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=7&x={x}&y={y}&z={z}',attr='default')folium.Marker([center[1],center[0]],popup=folium.Popup('牛王庙',max_width=1000),tooltip='出发点').add_to(Map)folium.Polygon(data,color='#7C9F59',fill=True).add_to(Map)Map.save('30分钟交通生活圈.html')

写在最后

至此，我们大致知道了30分钟自己能“走”多远了~

这里主要是从交通通行情况的角度出发，如果非得说坐飞机、坐火箭、坐大炮啥的。别问我，问了我也不知道（手动捂脸）~

其实，这个数据还可以尝试从更多地角度分析，比如可以计算出30分钟最大抵达半径，并进一步比较不同城市的大小等等。如果有感兴趣的小伙伴，可以试试哦。

我是kimol君，咋们下次再会~

创作不易，大侠请留步… 动起可爱的双手，来个赞再走呗 (๑◕ܫ￩๑)

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2. 城市区域数据

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2. 完整代码

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