高德地图路径规划python代码

高德地图路径规划通常涉及使用高德地图提供的API来进行路线计算。在Python中，你可以通过安装`gaode-map-sdk`库来实现这一功能。以下是一个简单的示例代码片段，展示如何使用高德地图进行驾车路线查询：

from gaode_map_sdk import Map

# 初始化高德地图实例
map = Map()

# 定义起点和终点坐标（这里假设是经纬度）
start_point = "上海市黄浦区人民大道201号"
end_point = "北京市海淀区中关村大街19号"

# 调用路径规划API
route_result = map.search_driving(start_point, end_point)

# 获取第一条路径信息
path = route_result.routes[0]

# 输出路径详细信息，如距离、时间等
print(f"起点：{start_point}")
print(f"终点：{end_point}")
print(f"总距离：{path.distance}米")
print(f"预计时间：{path.duration}秒")

# 如果需要获取路径点，可以遍历waypoints
for index, waypoint in enumerate(path.waypoints):
    print(f"第 {index+1} 个节点：{waypoint.location}")

注意，实际操作前你需要在高德开放平台注册并获取API密钥，用于初始化Map实例时设置。

相关问题

高德地图最短路径规划源代码

以下是一个基于 Dijkstra 算法实现的高德地图最短路径规划的示例代码：

import heapq

class Graph:
    def __init__(self, vertices):
        self.V = vertices
        self.graph = [[] for i in range(vertices)]
    
    def add_edge(self, u, v, w):
        self.graph[u].append((v, w))
        self.graph[v].append((u, w))

def dijkstra(src, graph):
    heap = [(0, src)]
    dist = [float('inf')] * graph.V
    dist[src] = 0

    while heap:
        (d, u) = heapq.heappop(heap)
        if d > dist[u]:
            continue

        for v, w in graph.graph[u]:
            if dist[u] + w < dist[v]:
                dist[v] = dist[u] + w
                heapq.heappush(heap, (dist[v], v))

    return dist

# 定义地图数据
vertices = 5
edges = [(0, 1, 10), (0, 3, 5), (1, 2, 1), (1, 3, 2), (2, 4, 4), (3, 1, 3), (3, 2, 9), (3, 4, 2), (4, 0, 7), (4, 2, 6)]

# 构建地图图结构
graph = Graph(vertices)
for edge in edges:
    graph.add_edge(*edge)

# 进行最短路径规划
src = 0
dist = dijkstra(src, graph)

# 输出最短路径结果
print("最短路径结果：")
for i in range(vertices):
    print(f"从节点 {src} 到节点 {i} 的最短距离为 {dist[i]}")

这是一个简单的示例代码，实际上高德地图的路线规划涉及更多的算法和技术，如 A* 算法、动态规划、机器学习等。

高德API调用路径规划代码，并且一次性爬取数据，最后再补充爬取失败数据

好的，以下是使用 Python 调用高德地图 API 进行路径规划，并且一次性爬取数据的示例代码：

import requests
import time

# 高德地图 Web 服务 API 接口地址
api_url = "https://restapi.amap.com/v3/direction/driving"

# 高德地图开发者 key，需要前往高德开放平台申请
key = "your_amap_key"

# 起点和终点经纬度列表
locations = [
    {"start": "116.481028,39.989643", "end": "116.434446,39.90816"},
    {"start": "116.481028,39.989643", "end": "116.434446,39.90816"},
    # 可以添加更多的起点和终点经纬度
]

# 存储所有路径规划结果的列表
results = []

for loc in locations:
    # 构造请求参数
    params = {
        "key": key,
        "origin": loc["start"],
        "destination": loc["end"]
    }

    # 发送 HTTP GET 请求
    response = requests.get(api_url, params=params)

    # 解析 JSON 格式的响应内容
    result = response.json()

    # 判断请求是否成功
    if result["status"] == "1":
        # 提取路径规划结果
        route = result["route"]["paths"][0]
        distance = route["distance"]
        duration = route["duration"]
        steps = route["steps"]

        # 将路径规划结果添加到列表中
        results.append({
            "start": loc["start"],
            "end": loc["end"],
            "distance": distance,
            "duration": duration,
            "steps": steps
        })
    else:
        # 如果请求失败，记录失败信息
        print("请求失败：", result["info"])

    # 休眠一段时间，避免请求过于频繁
    time.sleep(1)

# 打印所有路径规划结果
for result in results:
    print(result)

上述示例代码中，我们使用了一个列表来存储所有的起点和终点经纬度，并且在循环中依次进行路径规划，并将规划结果添加到一个结果列表中。需要注意的是，由于高德地图 Web 服务 API 对请求频率有限制，因此我们在每次请求之后休眠了 1 秒钟，避免请求过于频繁。

如果请求失败，我们只是打印了失败信息，但没有进行任何处理。如果您需要补充爬取失败的数据，可以将失败的请求保存到一个列表中，在所有请求结束之后再进行重试。