用python画一个四川地图，要求点开随便一个市，就知道该市的交通状况

要使用Python绘制四川省地图并集成交通状况信息，我们可以结合地理信息系统（GIS）库如`geopandas`和`folium`，以及数据获取接口（例如OpenStreetMap或某个包含交通状况的数据源）。这里提供一个简单的示例，不过请注意实际操作可能需要访问实时交通数据API，这通常需要注册并获得相应的密钥。

首先确保已经安装了以下库：

pip install geopandas folium requests

然后，你可以尝试编写以下代码：

import geopandas as gpd
from geopandas.tools import overlay
import folium
import requests

# 下载四川省行政区划数据（假设使用GeoJSON）
url = "https://raw.githubusercontent.com/topojson/topojson/master/data/countries/110m/cn_110m.json"
province_shapefile = "province.shp"  # 从网上下载并本地保存的省界形状文件
gdf_province = gpd.read_file(province_shapefile)

# 获取成都等具体城市的交通数据，这里仅为示例，你需要替换为实际的API请求
city_url_template = "https://api.example.com/sichuan_traffic/{city_name}"
city_names = ['成都市']  # 更改为你想显示的城市列表
city_data = {}
for city in city_names:
    r = requests.get(city_url_template.format(city_name=city))
    city_data[city] = r.json()  # 假设返回的是字典结构，包含交通状况数据

# 创建folium Map
m = folium.Map(location=[30, 105], zoom_start=6)

# 添加省份边界
gdf_province.plot(ax=m, color='gray', edgecolor='black')

# 根据城市名称添加交通热点图层
for city, data in city_data.items():
    # 这里只是简单地展示一个地点的交通情况，你需要根据实际情况处理数据
    # 假设交通状况数据有'hotspots'字段
    hotspots = data['hotspots']
    
    for hotspot in hotspots:
        folium.Marker([hotspot['lat'], hotspot['lng']], popup=city + " - " + hotspot['description']).add_to(m)

# 显示地图
m.save("sichuan_map.html")

这个示例展示了如何创建一个基础的地图，并且为特定城市添加了一些交通热点标记。你需要替换`city_url_template`为实际的交通状况API，并解析返回的数据来填充`city_data`。至于详细地展示每个城市的交通状况，比如道路拥堵程度、事故信息等，你需要根据实际API文档调整代码并处理响应数据。