高德API多边形搜索POI爬取与数据分块技术

资源摘要信息:"高德API多边形搜索poi爬取源码" 知识点: 1. Python编程：本源码采用Python语言开发，Python以其简洁的语法和强大的第三方库支持，非常适合用于编写API爬虫程序。在处理网络请求、数据处理和文件操作方面，Python提供了丰富的库和框架，如requests库用于处理HTTP请求，json库用于解析JSON格式数据等。 2. 高德API应用：高德地图开放平台提供了丰富的API接口，开发者可以使用这些接口获取地理位置信息、搜索POI(兴趣点)、路径规划等功能。在本源码中，主要使用的是高德地图的多边形搜索POI的API接口，通过该接口可以按照指定的多边形区域搜索兴趣点。 3. 多边形搜索POI：多边形搜索POI是指在地图上绘制一个多边形，搜索该多边形区域内的所有兴趣点。这对于地理数据分析和地图应用开发非常有用。但是，高德API在单次搜索时有数据条数的限制，不能返回超过900条的搜索结果。 4. 解决数据限制问题：由于高德API的900条数据限制，本源码使用了四分法切割多边形的技术手段来解决。四分法切割多边形是指将原始的多边形区域等分为四个子区域，然后分批次进行API请求，这样每次请求返回的POI数据就不会超过限制，可以有效地分批获取更多的POI数据。 5. 源码文件说明： - GetPoi_keywords.py：此文件可能包含了向高德API发起请求并获取POI数据的核心功能。它可能包含了解析API参数、处理API响应、切割多边形以及循环分批请求的逻辑。 - Coordin_transformlat.py：此文件名暗示它可能涉及坐标转换的相关功能，由于高德API使用的坐标系统可能与中国大陆常用的坐标系统不同，进行坐标转换是必要的步骤。这可能包含了将用户定义的多边形顶点坐标转换为API所接受的坐标格式。 - RectanSearch.py：此文件名可能表示它包含了使用矩形区域进行搜索的功能。由于多边形切割后得到的可能是一系列矩形区域，该文件应包含将这些矩形区域转换为API请求参数，并调用GetPoi_keywords.py中的函数进行搜索的逻辑。 6. Python库及工具应用： - requests库：用于发送HTTP请求，从高德API获取数据。 - json库：用于解析从API返回的JSON格式数据。 - 切片和循环逻辑：用于实现多边形的切割和分批请求数据的处理。 - 坐标转换算法：如果多边形顶点坐标和API坐标系不一致，需要实现坐标转换算法，确保坐标数据的准确性。 7. 编程技巧和最佳实践： - 代码模块化：源码文件的分离显示了代码模块化的设计思想，有助于代码的维护和扩展。 - 异常处理：在处理网络请求和数据解析时，应适当处理可能出现的异常，如网络请求失败、数据格式不正确等。 - 数据分页处理：在处理大量数据时，采用分页的方式来请求和处理数据，能有效避免单次处理数据过多导致的性能问题。 通过以上知识点的详细说明，可以看出本源码是为了解决高德API在进行多边形搜索POI时数据条数限制的问题，通过编程技巧和Python库的综合应用，实现高效且合规地爬取大量POI数据。