实现目标：

利用天地图API实现批量获取地址对应的经纬度

前置条件：

1.python的环境搭建

python官网：https://www.python.org/downloads/ 

讯享网

点击Python 3.11.8

下载Windows installer (64-bit)

下载好后直接点击运行安装

        注意事项：

        1）选择自定义安装

        2）勾选add python to path

        3）勾选install pip

2.VScode安装

3.第三方库下载

在vscode终端中输入

        pip install requests

        pip install pandas

        pip install openpyxl

4.进入天地图地图API官网

天地图API

点击右上角控制台选择菜单栏-应用管理，点击创建新应用

提交后，列表中生成key在后面代码中会用到

可以在菜单栏-服务调用配额说明中，查看到地理编码的调用量每天有7000次，注意该使用限度

实现步骤：

 1）建立一个文件夹（名为gis），其中共有四个文件（tianditu.py、convers.py、input.xlsx、output_td.xlsx）

2）tianditu.py（amp_api_key = '填入在前置条件中生成的key值'）

# @desc: 利用天地图API下载地理编码 import requests import pandas as pd import os import time # 导入excel amp_api_data = pd.read_excel(r'input.xlsx') # 请求地址前缀 req_url_pref = "http://api.tianditu.gov.cn/geocoder?" amp_api_key = '填入在前置条件中生成的key值' result = pd.DataFrame() # 初始化 count = 0 print("---------------------------------------------------------------") def get_poi_from_amap(): """ 从天地图API下载地理编码 """ global result,count response = requests.get(req_url_pref, params=rep_params) data = response.json() # 返回字典数据dict if data['status'] == '0': lng = float(data["location"]["lon"]) lat = float(data["location"]["lat"]) busi_data = [ { "input_name": amp_api_name, "input_address": amp_api_address, "gcj2000_lng": lng, "gcj2000_lat": lat } ] else: rep_params1 = { "tk": amp_api_key, "ds": { "{'keyWord':"+'"'+ amp_api_name +'"'+"}", } } response1 = requests.get(req_url_pref, params=rep_params1) data = response1.json() if data['status'] == '0': lng = float(data["location"]["lon"]) lat = float(data["location"]["lat"]) busi_data = [ { "input_name": amp_api_name, "input_address": amp_api_address, "gcj2000_lng": lng, "gcj2000_lat": lat } ] else: busi_data = [ { "input_name": amp_api_name, "input_address": amp_api_address, "gcj2000_lng": 'Unknow', "gcj2000_lat": 'Unknow' } ] count += 1 print(count,":",amp_api_name,"未能在地图中找到位置") df = pd.DataFrame(busi_data) result = pd.concat([result, df], axis=0, ignore_index=True) # 将每次i结果union在一块（列方面追加） # 遍历地址 for i in range(len(amp_api_data.values)): amp_api_name = amp_api_data.values[i][0] amp_api_address = amp_api_data.values[i][1] rep_params = { 'ds': "{'keyWord':"+'"'+ amp_api_address +'"'+"}", 'tk': amp_api_key } get_poi_from_amap() print("进度：[",i+1,"/",len(amp_api_data),"]", sep='') time.sleep(3) # 将脚本所在路径作为excel输出路径 output_path = os.getcwd() + os.sep + "output_td.xlsx" # 将结果写入到output_path 所在的excel中 result.to_excel(output_path, index=False) print("---------------经纬度获取完成(来源：天地图)-------------------") print("有",count,"个地址未查询到对应的经纬度") 

3）convers.py

讯享网""" * 经纬度偏移转换 """ import math PI = 3. x_PI = float(PI * float(3000.0) / float(180.0)) aa = float(.0) ee = 0.00 def out_of_china(lng, lat): # 纬度3.86~53.55,经度73.66~135.05 if 73.66 < lng < 135.05 and 3.86 < lat < 53.55: return False def transform_lat(lng, lat): ret = -100.0 + 2.0 * lng + 3.0 * lat + 0.2 * lat * lat + 0.1 * lng * lat + 0.2 * math.sqrt(math.fabs(lng)) ret += (20.0 * math.sin(6.0 * lng * PI) + 20.0 * math.sin(2.0 * lng * PI)) * 2.0 / 3.0 ret += (20.0 * math.sin(lat * PI) + 40.0 * math.sin(lat / 3.0 * PI)) * 2.0 / 3.0 ret += (160.0 * math.sin(lat / 12.0 * PI) + 320 * math.sin(lat * PI / 30.0)) * 2.0 / 3.0 return ret def transform_lng(lng, lat): ret = 300.0 + lng + 2.0 * lat + 0.1 * lng * lng + 0.1 * lng * lat + 0.1 * math.sqrt(math.fabs(lng)) ret += (20.0 * math.sin(6.0 * lng * PI) + 20.0 * math.sin(2.0 * lng * PI)) * 2.0 / 3.0 ret += (20.0 * math.sin(lng * PI) + 40.0 * math.sin(lng / 3.0 * PI)) * 2.0 / 3.0 ret += (150.0 * math.sin(lng / 12.0 * PI) + 300.0 * math.sin(lng / 30.0 * PI)) * 2.0 / 3.0 return ret def bd09_to_gcj02(bd_lon, bd_lat): x = bd_lon - 0.0065 y = bd_lat - 0.006 z = math.sqrt(x * x + y * y) - 0.00002 * math.sin(y * x_PI) theta = math.atan2(y, x) - 0.000003 * math.cos(x * x_PI) gg_lng = z * math.cos(theta) gg_lat = z * math.sin(theta) return [gg_lng, gg_lat] def gcj02_to_wgs84(lng, lat): # 判断是否为国外坐标 if out_of_china(lng, lat): return [lng, lat] else: dlat = transform_lat(lng - 105.0, lat - 35.0) dlng = transform_lng(lng - 105.0, lat - 35.0) radlat = lat / 180.0 * PI magic = math.sin(radlat) magic = 1 - ee * magic * magic sqrtmagic = math.sqrt(magic) dlat = (dlat * 180.0) / ((aa * (1 - ee)) / (magic * sqrtmagic) * PI) dlng = (dlng * 180.0) / (aa / sqrtmagic * math.cos(radlat) * PI) mglat = lat + dlat mglng = lng + dlng return [lng * 2 - mglng, lat * 2 - mglat] def bd09_to_wgs84(lng, lat): point = bd09_to_gcj02(lng, lat) wgs84point = gcj02_to_wgs84(point[0], point[1]) return [wgs84point[0], wgs84point[1]]