起因

最近做规划项目，领导让查出某几个市的所有乡镇级行政区域，距离所在县级行政中心的交通运输距离。想着也不是啥难事儿，高德地图一搜就有。

当我把各市行政区划统计完，发现一共有五百多个乡镇，意味着要在地图上搜索五百多次，立马脑仁疼。

于是我把任务分工给了其他同事，几个人同时查，能快点。

看看，思维就是这么僵化，没有立刻意识到重复劳动也许可以借助计算机来自动完成。

边查数据边想，以后还会有此类任务，到时候没同事帮忙可咋办，虽然不费脑力，却消耗大量时间。忽然意识到，我会基本的 Python 啊，搜搜网上有没有自动查距离的教程。

果然搜到一篇文章，《Python 批量获取高德地图地理信息数据》。然后参考博主的代码，写了一个自动从高德地图获取地理经纬度和运输距离的 Python 脚本，配合 xlxs 格式文件使用，可批量查找数据并存储进 xlxs 格式文件。

准备工作

1. 获取高德开放平台的应用密钥

在 高德开放平台 上注册一个帐号，然后创建一个 web 服务类型的应用，再给该应用添加一个密钥 key，记住这个 key。

2. 处理 workbook.xlsx 文件

创建一个 xlsx 格式文件，命名为 workbook。将需要查询的地名放进 workbook.xlsx 的 Sheet1 工作表中，Python 脚本自动获取的经纬度和运输距离将写入 Sheet2 工作表中。因此该文件中需已存在 Sheet1 和 Sheet2 两个工作表。

Sheet1 中按下图格式填写地名。每个县级行政区域内的地名放置一列，第一行为该县级行政区域名称，第二行及之后为其下乡镇级行政区域名称。写入的地名必须全部属于一个地级市。如果要获取多个市的数据，只能先写入一个市，运行完脚本后，再对另一个市重复操作。

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3. 安装 Python 环境和 openpyxl 库

安装 Python 环境不表。

利用 Python 的 openpyxl 库从 xlsx 格式文件中读写数据，因此先安装此库。

pip install openpyxl

4. 创建 Python 脚本

新建一个 py 脚本文件，名称随意，如 workscript.py，用文本编辑器打开，将以下代码复制进去保存。该脚本文件应与 workbook.xlsx 在同一目录中。

# 对 Sheet1 中多列数据求值，并将结果输出为 Sheet2 中一列

import urllib.request # 发送请求

from urllib import parse # URL 编码

import json # 解析 json 数据

from openpyxl import load_workbook # 从 Excel 中读取乡镇名称

def city_location(localname, somewhere, thekey):

url1 = (

'http://restapi.amap.com/v3/place/text?keywords=' + localname +

'&city=' + somewhere +

'&citylimit=true&output=json&offset=1&page=1&key=' + thekey

)

# 将一些符号进行 URL 编码

newUrl1 = parse.quote(url1, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]")

# 发送请求

response1 = urllib.request.urlopen(newUrl1)

# 读取数据

data1 = response1.read()

# 解析 json 数据

jsonData1 = json.loads(data1)

# 从 json 文件中提取座标

try:

a = jsonData1['pois'][0]['location']

except:

return '查询不到坐标'

else:

return a

def road_long(origin, destination, thekey):

url2 = (

'https://restapi.amap.com/v3/direction/driving?origin=' + origin +

'&destination=' + destination +

'&extensions=all&strategy=1&output=json&key=' + thekey

)

# 将一些符号进行 URL 编码

newUrl2 = parse.quote(url2, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]")

# 发送请求

response2 = urllib.request.urlopen(newUrl2)

# 接收数据

data2 = response2.read()

# 解析 json 文件

jsonData2 = json.loads(data2)

# 从 json 文件中提取距离

try:

a = jsonData2['route']['paths'][0]['distance']

except:

return '查询不到距离'

else:

return a

somewhere = input('地点所在地级市名称：')

thekey = input('高德开放平台密钥：')

book = load_workbook('workbook.xlsx')

nameSheet = book["Sheet1"]

locationsheet = book['Sheet2']

tol = 0

for index1 in range(ord('A'), ord('A')+nameSheet.max_column):

index1 = chr(index1)

nameList = []

for row in range(1, nameSheet.max_row+1):

nameList.append(nameSheet[index1+str(row)].value)

nameList = [x for x in nameList if x is not None] # 删除空字符

print(nameList)

dict1 = {} # 创建一个字典用于接收坐标数据

dict2 = {} # 创建一个字典用于接收距离数据

for cityname in nameList:

dict1[cityname] = city_location(cityname, somewhere, thekey)

for cityname in nameList[1::]:

if dict1[cityname] == '查询不到坐标':

dict2[cityname] = '此地查询不到坐标值'

else:

dict2[cityname] = road_long(

dict1[cityname], dict1[nameSheet[index1+'1'].value], thekey

)

dict2[nameSheet[index1+'1'].value] = '行政中心'

print(dict1)

print(dict2)

list1 = []

for cityname in nameList:

list2 = [cityname, dict1[cityname], dict2[cityname]]

list1.append(list2)

print(list1)

for row in range(len(nameList)):

(

locationsheet['A%d' % (row+1+tol)],

locationsheet['B%d' % (row+1+tol)],

locationsheet['C%d' % (row+1+tol)]

) = list1[row]

tol += len(nameList)

book.save('workbook.xlsx')

运行脚本获取数据

使用终端在脚本目录下运行该脚本。会提示输入「地点所在地级市名称」和「高德开放平台密钥」。为避免全国范围内地名重复导致查询距离偏差，脚本将查询范围约束到乡镇所在的地级市，因此需要输入「地点所在地级市名称」。「高德开放平台密钥」则为之前创建的高德平台 web 服务应用 key。

输入完毕后，脚本开始从 workbook.xlsx 文件中读取地名，然后自动发送至高德地图查找经纬度和运输距离，再将数据保存到 workbook.xlsx 文件中。正常运行下，终端中也会显示获取到的数据。

待脚本运行完，打开 workbook.xlsx，所需要查找的运输距离就在工作表 Sheet2 中。如下图所示，第一列为地名，第二列为经纬度，第三列为该乡镇到所在县级行政中心的运输距离。如果是县名，第三列则标注「行政中心」。

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说明

高德地图查询两个地点之间的运输距离，需要提交两个地点的经纬度，因此脚本先从高德地图获取各个地点的经纬度，顺便保存在 Sheet2 中。

高德地图查询两个地点之间的运输距离，驾车路径规划有「距离有线」、「速度有线」、「费用优先」等策略，该脚本选择的是「费用优先」，即不走收费路段，且耗时最少的路线。

所查询距离单位为米。

一个高德开放平台 key，一天只能查询 2000 次经纬度，2000 次驾驶距离。所以如果查询地点超过 2000 个，要么多创建几个 key，要么等第二天再查。

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