利用python,根据地址查询所属街道(高德地图)

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第一步：根据地址获取其坐标（高德地理编码）

第二步：根据坐标获取其详细地址信息（高德逆地理编码）

第三步：结果输出到CSV文件中（犹豫我是批量查询，所以每查询一万次就写入一次数据）

1-29w.csv文件格式如下:

输出结果文件如下：

完整代码如下：代码中key秘钥是本人自己的，如果你需要执行，请替换上你自己的秘钥

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import requests
import pandas as pd
from urllib.parse import urlencodedef parse(): #读文件#total_data = pd.read_csv('data.csv',index_col=1,header=1,usecols=['yhbh','yddz'],delimiter=',')total_data = pd.read_csv('1-29w.csv',index_col = False)#for i in range(len(total_data)):#data = np.array(total_data) yhbh_list=total_data['yhbh']yddz_list=total_data['yddz']return yhbh_list,yddz_list#total_list_data = total_data['yddz']#return total_list_datadef search_location(address): #根据地址搜索坐标params = {'key': 'ceb4faac0f812edab24d1855b8b26b7c','address': address,'city': '广东'}base_url = 'https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?'+str(urlencode(params,encoding='UTF-8'))#response = requests.get(url=base_url, params=params)response = requests.get(url=base_url)json_data = response.json()#print(json_data)if json_data['status'] == '1' and len(json_data['geocodes']) > 0:#print(json_data['geocodes'][0]['location']) #高德坐标# 利用location搜索townshiptownship_str = search_address_detail(location=json_data['geocodes'][0]['location']) #调用函数#print('township_str:'+str(township_str))return township_str else:return '获取地址高德坐标失败'def search_address_detail(location): #输入高德坐标，搜索params = {#'location': location,'key': 'ceb4faac0f812edab24d1855b8b26b7c','radius':'50','batch':'false','roadlevel':'0','extensions':'all'}base_url = 'https://restapi.amap.com/v3/geocode/regeo?'+str(urlencode(params,encoding='UTF-8'))+str('&location='+str(location))response = requests.get(url=base_url)json_data = response.json()if json_data['status'] == '1':if json_data['regeocode']['addressComponent']['township']:return json_data['regeocode']['addressComponent']['township'] #返回街道信息else:return '请求根据高德坐标获取街道信息成功，但没有查询到街道信息'else:return '请求根据高德坐标获取街道信息失败'#return 'errorSearchAddress', json_dataif __name__ == '__main__':df = pd.DataFrame(columns=['yhbh', 'yddz', 'jiedao'])yhbh_list,yddz_list = parse() #读取文件#address_list=['深圳市南山区珠光村']index = 0yddz_len=len(yddz_list)try:for i in range(len(yddz_list)):   # 搜索location      township_str= search_location(yddz_list[i])#将查询的数据插入到dataframe中，以便后面输出到csv文件中df.loc[index] = [yhbh_list[i],yddz_list[i], township_str]print('文件有%s条数据，成功请求了%s条数据,街道信息为:%s'%(yddz_len,index,township_str))if i%10000==0 and i!=0: #每查询一万条数据，就输出到csv文件中，采取追加方式输出df.to_csv('jiedao1-29w.csv',mode='a', index=0,header=False)#第2个开始，就不需要表头了print('第%s个一万条数据,输出csv成功'%(i+1))df=df.drop(index=df.index)#清空dataframe数据，避免重复输出前面插入df的数据elif i%10000==0 and i==0:df.to_csv('jiedao1-29w.csv',mode='a', index=0) #输出第一个文件需要带有表头print('第%s个一万条数据,输出csv成功'%(i+1))df=df.drop(index=df.index)#清空dataframe数据，避免重复输出前面插入df的数据index = index + 1df.to_csv('jiedao1-29w.csv',mode='a', index=0,header=False)print('最后一个一万条数据,输出csv成功')except Exception as e:  #如果报错了，报错之前查询的数据，也输出到CSV文件中print('报错信息:'+str(e))df.to_csv('jiedao1-29w.csv',mode='a', index=0,header=False)print('报错了，存储CSV成功')

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第一步：根据地址获取其坐标（高德地理编码）

第二步：根据坐标获取其详细地址信息（高德逆地理编码）

第三步：结果输出到CSV文件中（犹豫我是批量查询，所以每查询一万次就写入一次数据）

1-29w.csv文件格式如下:

输出结果文件如下：

完整代码如下：代码中key秘钥是本人自己的，如果你需要执行，请替换上你自己的秘钥

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