python爬取地铁站json数据
时间: 2023-08-20 12:04:54 浏览: 127
使用python爬取高德地铁数据代码(免费),有问题私信博主
为了使用Python爬取地铁站JSON数据,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,导入所需的包和模块,如requests和json。
2. 构建请求头,可以使用示例中提供的请求头:
```python
HEADER = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/71.0.3578.98 Safari/537.36"
}
```
3. 定义数据URL,这是一个包含地铁站数据的URL。
```python
DATA_URL = 'http://map.amap.com/service/subway?srhdata='
```
4. 发送GET请求并获取响应数据,可以使用requests库中的get()方法。
```python
response = requests.get(DATA_URL, headers=HEADER)
```
5. 将响应数据解析为JSON格式,使用json库中的loads()方法。
```python
data = json.loads(response.text)
```
6. 现在你可以使用解析后的JSON数据进行进一步的处理和分析,例如提取地铁站点信息等。
请注意,以上步骤仅提供了使用Python爬取地铁站JSON数据的基本框架,具体实现可能需要根据你的需求进行调整和添加其他功能。
提供了详细的示例代码,你可以参考其中的实现方式。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python爬虫——城市公交、地铁站点和线路数据采集](https://blog.csdn.net/PC13138/article/details/101945457)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [零基础使用vscode实现python爬取高德地铁数据](https://blog.csdn.net/weixin_48189070/article/details/117878285)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Python爬取地铁线路及站点数据,文末附上爬取的各地区shp数据下载链接](https://blog.csdn.net/qq_41127811/article/details/127957639)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
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