python爬虫获取小区经纬度以及结构化地址_python经纬度查城市

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python爬虫获取小区经纬度以及结构化地址爬虫获取小区经纬度以及结构化地址

本文实例为大家分享了python爬虫获取小区经纬度、地址的具体代码，供大家参考，具体内容如下

通过小区名称利用百度api可以获取小区的地址以及经纬度，但是由于api返回的值中的地址形式不同，所以可以首先利用小区

名称进行一轮爬虫，获取小区的经纬度，然后再利用经纬度Reverse到小区的结构化的地址。另外小区名称如果是’…号‘,可以

在爬虫开始之前在’号‘之后加一个’院‘,得到的精确度更高。这次写到程序更加便于二次利用，只需要给程序传递一个dataframe

就可以坐等结果了。现在程序已经写好了，就等接下来在工作中看看效果如何了。

class GetAddressInfo:

def __init__(self,df):

import pandas

assert type(df) == pandas.core.frame.DataFrame and ('city' in df.columns) and ('name' in df.columns),\

'The dataframe is not vailid'

from bs4 import BeautifulSoup

from urllib import request

import re

import pandas as pd

import numpy as np

import urllib.parse as urp

self.__data__ = df

def get_address(self):

import numpy as np

self.__data__['小区经度'] = np.nan

self.__data__['小区纬度'] = np.nan

self.__data__['小区地址'] = np.nan

for i in self.__data__.index:

self.__data__.loc[i,'小区纬度'],self.__data__.loc[i,'小区经度'],self.__data__.loc[i,'小区地址'] =\

self.__get_neigbour_address__(self.__data__.loc[i,'name'],\

self.__data__.loc[i,'city'])

return self.__data__

def __lat__(self,res):

try:

return pd.to_numeric(re.findall('"lat":(.*)',res)[0].split(',')[0])

except:

return 0

def __lng__(self,res):

try:

return pd.to_numeric(re.findall('"lng":(.*)',res)[0])

except:

return 0

def __address__(self,res):

try:

return re.findall('"address":"(.*)",',res)[0] except:

return 'None'

def __get_neigbour_address__(self,name,city):

my_ak = ##替换自己的ak

qurey = urp.quote(name)

tag = urp.quote('住宅区')

try:

url = 'http://api.map.baidu.com/place/v2/search?

query='+qurey+'&tag='+tag+'&region='+urp.quote(city)+'&output=json&ak='+my_ak

req = request.urlopen(url)

res = req.read().decode()

lat = self.__lat__(res)

lng = self.__lng__(res)

address = self.__address__(res)

return lat,lng,address

except:

return 0,0,'None'

class ReverseGetAddress:

def __init__(self,data):

assert ('小区纬度' in data.columns) and ('小区经度' in data.columns) and ('name' in data.columns),\

'The DataFrame is not vailid'

from bs4 import BeautifulSoup

from urllib import request

import re

import pandas as pd

import numpy as np

import urllib.parse as urp

self.__data__ = data

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