用Python代码爬取高德地图兰州消防站的poi数据

以下是使用Python代码爬取高德地图兰州消防站的poi数据的示例：

import requests
import json

# 设置请求参数
key = '你的高德地图开发者key'
keywords = '消防站'
city = '兰州市'
types = 'fire_station'
page_size = 20

# 发送请求
url = f'https://restapi.amap.com/v3/place/text?key={key}&keywords={keywords}&city={city}&types={types}&citylimit=true&output=json&page=1&offset={page_size}'
response = requests.get(url)

# 解析响应数据
data = response.json()
pois = data['pois']

# 打印结果
for poi in pois:
    print(poi['name'], poi['location'])

其中，需要替换掉代码中的`key`变量为你的高德地图开发者key。运行代码后，会输出兰州市所有的消防站名称与经纬度坐标。

相关问题

python爬取高德地图poi

可以使用 Python 的 requests 库和高德地图的 Web API 来爬取高德地图的 POI 数据。具体步骤如下：

1. 在高德地图开放平台上申请开发者账号，并创建应用，获取应用的 API Key。
2. 使用 requests 库向高德地图的 Web API 发送请求，获取 POI 数据。
3. 解析返回的 JSON 数据，提取需要的信息。

以下是一个简单的示例代码，可以爬取指定城市、指定分类的 POI 数据：

import requests

# 高德地图 Web API 的 URL
url = 'https://restapi.amap.com/v3/place/text'

# 请求参数
params = {
    'key': 'your_api_key',  # 替换为你的 API Key
    'keywords': '酒店',  # 搜索关键词
    'city': '北京',  # 城市名或城市编码
    'output': 'json',  # 返回数据格式
}

# 发送请求
response = requests.get(url, params=params)

# 解析返回的 JSON 数据
data = response.json()
pois = data['pois']
for poi in pois:
    print(poi['name'], poi['location'])

python爬取高德poi数据

以下是使用Python爬取高德POI数据的步骤：

1. 导入必要的库，如requests、pandas等。

2. 构造请求URL，包括高德开放平台的API Key、城市名称、POI类型、每页记录数、当前页数等参数。

3. 发送HTTP请求，获取响应数据。

4. 解析响应数据，提取需要的POI信息。

5. 将POI信息存储到本地文件或数据库中。

下面是一个简单的示例代码，用于爬取北京市某一类POI的数据并保存到CSV文件中：

import requests
import pandas as pd

# 构造请求URL
url = 'https://restapi.amap.com/v3/place/text'
params = {
    'key': 'your_api_key',
    'keywords': '酒店',
    'city': '北京',
    'offset': 20,
    'page': 1,
    'output': 'JSON'
}

# 发送HTTP请求
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()

# 解析响应数据
pois = data['pois']
df = pd.DataFrame(pois)
df = df[['name', 'location', 'address', 'tel']]

# 存储到CSV文件中
df.to_csv('hotels.csv', index=False)

# 去重
df = df.drop_duplicates(subset='唯一ID', keep='last')

# 写入文件
with open('hotels.txt', 'w', encoding='utf-8') as fnew:
    for r in df.values:
        count = len(r[2])
        fnew.write(str(r[0])+','+str(r[1])+'|'+str(r[2])+','+str(r[3])+'\t'+str(count)+'\n')