泰安市万达广场美食推荐

1. 味多美火锅：提供精选的牛肉、羊肉、海鲜和蔬菜等食材，还有多种口味的汤底和调料。

2. 香港鱼蛋王：以鲜美的鱼蛋为主打菜品，还有各种海鲜、肉类和素菜供选择。

3. 黑鲸厨房：提供现煮的烤肉、烧烤、烤串等美食，还有各种小吃和甜品。

4. 小肥羊：以羊肉火锅为主打菜品，提供多种口味的汤底和蘸料。

5. 阿姨面馆：提供各种传统的面食和小吃，以及特色的酸辣粉和炒面。

6. 老北京炸酱面：提供正宗的北京炸酱面和各种小吃，口味地道。

7. 九九鸭脖：以鸭脖和鸭翅为主打菜品，口感鲜美，辣度适中。

8. 阿婆烤鸡腿：提供烤鸡腿、烤鸡翅等美食，口感香脆，肉质鲜嫩。

9. 好利来：提供各种蛋糕、甜点和面包，口感鲜美，种类丰富。

10. 星巴克：提供各种咖啡、茶饮和甜点，环境舒适，适合休闲聊天。

相关问题

请利用缓冲区分析找出万达广场周边10公里范围内的学校、停车场、商店、餐饮店、小区

首先需要确定万达广场的位置坐标，可以通过百度地图等地图服务查询到。假设万达广场的位置坐标为 (lat, lng)。

然后，利用地图服务的 API，以万达广场的位置为中心，向周边请求 10 公里范围内的 POI（Point of Interest）数据，包括学校、停车场、商店、餐饮店、小区等分类。API 请求时需要设置缓冲区大小，以确保返回的数据包含目标范围内的所有 POI，一般建议将缓冲区设置为目标距离的 1.2-1.5 倍。例如，这里可以将缓冲区设置为 12-15 公里。

请求返回的数据为 JSON 格式，需要进行解析。可以使用 Python 的 requests 库发送请求，再使用 json 库解析返回的数据。解析后可以得到所有符合条件的 POI 数据，包括名称、位置坐标、分类等信息。

最后，根据分类筛选出符合条件的 POI，例如筛选出商店、餐饮店等。可以使用 Python 进行筛选和排序等操作，最终得到万达广场周边 10 公里范围内的目标 POI 数据。

请写出利用缓冲区分析找出万达广场周边10公里范围内的学校、停车场、商店、餐饮店、小区等地的代码

以下是一个简单的示例代码，用于利用缓冲区分析找出万达广场周边10公里范围内的学校、停车场、商店、餐饮店、小区等地：

import arcpy

# 设置工作空间
arcpy.env.workspace = r"C:\data\my_gdb.gdb"

# 创建缓冲区
wanda_point = arcpy.Point(119.429, 32.395)  # 万达广场的经纬度
buffer_distance = 10000  # 缓冲区半径（单位：米）
buffer = arcpy.Buffer_analysis(wanda_point, "wanda_buffer", buffer_distance)

# 分析缓冲区内的学校、停车场、商店、餐饮店、小区等地
schools = arcpy.SelectLayerByLocation_management("schools_layer", "INTERSECT", buffer)
parking_lots = arcpy.SelectLayerByLocation_management("parking_lots_layer", "INTERSECT", buffer)
shops = arcpy.SelectLayerByLocation_management("shops_layer", "INTERSECT", buffer)
restaurants = arcpy.SelectLayerByLocation_management("restaurants_layer", "INTERSECT", buffer)
communities = arcpy.SelectLayerByLocation_management("communities_layer", "INTERSECT", buffer)

# 输出结果
print("周边10公里范围内的学校：")
for row in arcpy.SearchCursor(schools):
    print(row.Name)

print("周边10公里范围内的停车场：")
for row in arcpy.SearchCursor(parking_lots):
    print(row.Name)

print("周边10公里范围内的商店：")
for row in arcpy.SearchCursor(shops):
    print(row.Name)

print("周边10公里范围内的餐饮店：")
for row in arcpy.SearchCursor(restaurants):
    print(row.Name)

print("周边10公里范围内的小区：")
for row in arcpy.SearchCursor(communities):
    print(row.Name)

请注意，以上代码仅为示例代码，实际使用时需要根据具体情况进行修改。例如，需要先创建相关的图层，并将其加载到 ArcMap 或 ArcGIS Pro 中；还需要设置正确的工作空间和数据源路径。