如何使用Python和高德地图API，结合haversine公式计算徐汇区到浦东新区之间的距离？请提供示例代码。

为了计算徐汇区和浦东新区之间的实际距离，我们可以利用高德地图API获取这两个地点的经纬度信息，并使用haversine公式来计算它们之间的球面距离。首先，需要确保已经安装了requests库，以便于与高德地图API进行交互。

参考资源链接：[Python实现高德地图API计算两地经纬度及距离教程](https://wenku.csdn.net/doc/645cb1a995996c03ac3ed2fb?spm=1055.2569.3001.10343)

接下来，我们定义一个函数来实现高德地图API的地理编码，即通过地址获取经纬度信息。在获取到地址对应的经纬度后，我们可以应用haversine公式来计算两点间的距离。公式如下：
\[a = \sin^2(\Delta \phi / 2) + \cos(\phi_1) \cdot \cos(\phi_2) \cdot \sin^2(\Delta \lambda / 2)\]
\[c = 2 \cdot \arctan2(\sqrt{a}, \sqrt{1-a})\]
\[d = R \cdot c\]
其中，\(d\) 是两点间的距离，\(R\) 是地球的平均半径（大约为6371公里），\(\phi\) 是纬度，\(\lambda\) 是经度，\(\Delta \phi\) 和 \(\Delta \lambda\) 分别是两点纬度和经度的差值。

示例代码如下：

               import requests
               import math

               def geocode(address):
                   # 替换为你的高德地图API的key
                   ak = '你的高德地图API密钥'
                   url = f'***{ak}&address={address}'
                   response = requests.get(url)
                   data = response.json()
                   if data['status'] == '1':
                       return data['geocodes'][0]['location']
                   else:
                       return None

               def haversine(lat1, lon1, lat2, lon2):
                   R = 6371  # 地球平均半径，单位公里
                   lat1, lon1, lat2, lon2 = map(math.radians, [lat1, lon1, lat2, lon2])
                   dlat = lat2 - lat1
                   dlon = lon2 - lon1
                   a = math.sin(dlat/2)**2 + math.cos(lat1) * math.cos(lat2) * math.sin(dlon/2)**2
                   c = 2 * math.asin(math.sqrt(a))
                   distance = R * c
                   return distance

               # 获取徐汇区和浦东新区的经纬度
               xuhui_coords = geocode(

参考资源链接：[Python实现高德地图API计算两地经纬度及距离教程](https://wenku.csdn.net/doc/645cb1a995996c03ac3ed2fb?spm=1055.2569.3001.10343)