一 、相关代码
import requests
import pandas as pd
parameters = {'key': '35461ff6217745537e0f163d6324022c'}
parameters.update( {'keywords': '图书馆',
'city':'440100',
'citylimit': True
})
pois = []
pg_no = 1
while True:
parameters.update({'page':pg_no})
r = requests.get ("http://restapi.amap.com/v3/place/text", params=parameters)
data = r.json()
pois.extend(data['pois'])
no_pois_this_search = len(pois)
no_pois = int(data['count'])
if (no_pois_this_search >= no_pois):
break
else:
pg_no +=1
df_input = pd.DataFrame(pois)
select_fields = "id name type typecode location tel pname cityname adname biz_ext".split("\t")
df = df_input[select_fields]
df.to_csv("output.tsv", encoding="utf8", sep='\t')
df.to_csv("output.json", encoding="utf8", sep='\t')
二、相关代码说明/解释
1. 首先，我们要载入requests模块；
import requests
2. 导入pandas库；
import pandas as pd
3. 输入你自己在高德申请的key、搜索的关键词、城市对应的编码；
本例选择的关键词为“图书馆”，地区为广州市（相应的编码为440110）。
parameters = {'key': '35461ff6217745537e0f163d6324022c'}
parameters.update( {'keywords': '图书馆',
'city':'440100',
'citylimit': True
})
4. 构建一个最终的结果列表pois;
pois = []
5. 构建pg_no，每次给不一样的可选参数page值;
pg_no = 1
6. 不断地迭代，直到break跳出；
while True:
parameters.update({'page':pg_no})
r = requests.get ("http://restapi.amap.com/v3/place/text", params=parameters)
data = r.json()
pois.extend(data['pois'])
no_pois_this_search = len(pois)
no_pois = int(data['count'])
if (no_pois_this_search >= no_pois):
break
else:
pg_no +=1
具体步骤：
- 构建可选参数page的值为“ pg_no”；
parameters.update({'page':pg_no})
- 再用“extend”的方法，把返回数据中的结果“data['pois']”存入pois中；
pois.extend(data['pois'])
- 接着计算 ：累积实际结果数；
no_pois_this_search = len(pois)
- 计算： 应有的实际数量；
no_pois = int(data['count'])
- 如果累积实际结果数 >= 应有的实际数量，则结束迭代跳出，否则找下一页数据，把 pg_no加1
if (no_pois_this_search >= no_pois):
break
else:
pg_no +=1
7. 使用pandas 模块处理数据;
df_input = pd.DataFrame(pois)
8. 选择你所想要输出的栏位;
select_fields = "id name type typecode location tel pname cityname adname biz_ext".split("\t")
df = df_input[select_fields]
要注意各栏位之间空格的数量必须一致；
由于本人python基础薄弱、能力有限，以上输入的栏位仅仅是要求中的部分栏位，尝试输入过“keyword”、“adcode”、“pcode”、“citycode”，结果会报错，暂时未弄明白报错的原因，因此暂时无法达到老师的具体要求。
9. 使用pandas模块输出数据，文件格式分别为tsv和json，文件名为“output”（可自行命名）；
df.to_csv("output.tsv", encoding="utf8", sep='\t')
df.to_csv("output.json", encoding="utf8", sep='\t')
10. 运行后，即可获得相应的tsv档和json档，里面包含了你想获得的相关信息，如下图所示。
得出两个文档.png
output.tsv文档内容
tsv.png
output.json文档内容
json.png
