1. 在python中, list, tuple, dict, set有什么区别, 主要应用在什么样的场景?解答:定义:list: 链表, 有序的项目, 通过索引进行查找, 使用方括号"[]";tuple: 元组, 元组将多样的对象集合到一起, 不能修改, 通过索引进行查找, 使用括号"()";dict: 字典, 字典是一组键(key)和值(value)的组合, 通过
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2024-08-16 14:32:33
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文章目录格式一格式二 格式一输出字段：‘国家’, ‘省份’, ‘市’, ‘区县’, ‘街道’, ‘区域编码’, ‘区域中心点’, ‘行政区划分级别’, ‘城市编码’import requests
import pandas as pd
import time
import os
# 高德接口介绍 https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/a
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2023-09-03 13:36:51
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Python爬取高德地图各城市天气爬虫练习项目之一。从高德地图json数据接口获取天气。可以获取某省的所有城市天气。高德地图的这个接口还能获取县城的天气，我只写到了市。有兴趣的朋友可以尝试一下。 完整代码：import time
import requests
from prettytable import PrettyTable #用来打印表格的库
'''
查询当前地点天气的url：h
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2023-09-05 18:20:57
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这是一个爬取互联网开放的POI数据以及POI边界坐标代码集，包括高德和百度地图，可以爬取指定经纬度范围或者指定城市/省份的POI数据以及POI边界坐标(目前仅限百度)。相关网站代码目录介绍baidu百度地图POI数据爬取(WGS84坐标系)app.py 程序入口文件data 存放爬取的POI数据目录boundary 百度POI边界坐标爬取目录POI边界爬取结果存放目录gaode高德地图POI数据爬
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2023-08-22 16:29:33
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目录推荐一、 分析网页结构二、拿到相关网址三、代码实现3.1 查询所有城市名称和编号3.2 根据编号查询天气四、完整代码五、保存结果一、 分析网页结构以往几篇都是介绍的传统的静态界面的爬取，这次博主介绍一个爬取动态网页的超简单的一个小demo。 说到动态网页，你对它了解多少呢？如果对动态网页不认识的童鞋，博主在此给出链接，可以看百度百科的详细解析动态网页_百度百科以及小马夫的静态页面和动态页面的区
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2024-08-14 12:03:00
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enmm，之前我用自己的爬虫爬取百度百科，发现大多数结果都是‘空’，这让我很难受，爬完所有数据只能爬到聊聊数条，真的是很难，现在我发现用高德的api接口爬取数据会简单好多，首先高德是免费的，至少现在的数据需求量上是免费的其次高德提供了非常完美的接口供我们调用，找到方向后其实爬取相应的数据是很简单得，首先去高德获取自己的key值 大概就是在这个位置，下面这个key值就很关键，然
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2023-06-20 14:52:57
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前提条件：需要申请一个web服务类型的key(xxxxxxxxx为申请的key)import requests
import pypinyin
import json
'''
获取地址坐标
'''
def pinyin(word):
s = ''
for i in pypinyin.pinyin(word, style=pypinyin.NORMAL):
s
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2023-06-13 14:52:44
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目录数据来源文件管理引用的库获取文件夹名称读取文件提取转化为线文件提取转化为点文件主程序最终成果 数据来源通过在高德地图搜索框直接搜索地铁线路，地图上会高亮显示地铁线路。通过尝试发现图中第一行返回的就是地铁线路的详细数据内容。 与其他大佬的自动化获取不同，我下载数据的方式还是纯靠手动?文件管理按照如下的文件目录存储方式建立项目文件夹：|- jsondata #用
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2024-08-22 12:13:34
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文章目录高德POI的获取改进代码前言查看API接口实现思路实现过程1.构建一个申请的函数(举手函数)2.构建反复申请的函数(多次举手)3.构建保存函数3.1 高德的坐标系3.2 循环体代码的理解完整代码：运行结果一些关键词搜索法的问题 高德POI的获取改进代码该篇文章是关键词搜索法获取高德poi，但鉴于无法突破900条记录的上限，因此重写了矩形搜索法的文章，（建议没有python基础的朋友先阅读
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2023-10-03 18:42:43
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0 前言本文工具使用anaconda3.5+chrome一般爬虫分为非可视化爬虫和可视化爬虫。①非可视化爬虫：通过抓包获取数据接口，使用requests、urlib2、urlib3直接请求页面源码或异步加载的JSON数据。②可视化爬虫：使用selenium工具模拟人为操作，获取页面源码解析数据。1 高德地图最近在研究高德地图小区边界经纬度坐标穿获取的问题，本来想先尝试使用requests，发现高德
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2023-08-08 08:44:26
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首先先来说说解决的问题吧：获任某市内所有县区的经纬度，以及各市区之间最佳的驾车距离我们知道，通过高德地图我们可以解决我们出行规划的几乎所有问题。 直接在app中看不到这些信息，但说明高德地图内部肯定存在着这些数据，今天我们通过python结合高德地图提供的API接口来实现我们的需求！Let’s Go!!!首先我们进入高德开放平台的主页：https://lbs.amap.com/ 点击注册:注册完成
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2023-07-11 20:57:00
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在众多开发场景中，使用 Python 调用高德 API 进行距离测量的需求逐渐增多。许多开发人员都在寻求一种高效、准确的方法来实现这一功能。本篇文章将详细记录解决“Python 高德 测距”需求的过程，涵盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘和扩展应用等方面。
### 背景定位
在某商业项目中，客户希望通过地图服务来测量起点和终点之间的距离，以便提供更好的行程规划建议。用户需求具体
# 使用 Python 调用高德 API 获取 POI 信息
在日常生活中，我们常常需要查找某个地区的兴趣点（POI，Point of Interest），例如餐厅、商场、医院等。高德地图作为一个广泛使用的地图应用程序，提供了开放的 API，允许开发者使用 Python 对其接口进行调用，从而获取相关的 POI 信息。本文将通过示例代码，带你了解如何用 Python 获取高德的 POI 数据。
# Python 高德坐标获取与应用
在开发位置基础应用或进行数据分析时，地理坐标通常是一个重要的元素。本文将介绍如何使用 Python 获取高德地图的坐标，并展示一个具体的实现示例。
高德地图是中国著名的地图服务提供商，支持丰富的 API 接口，方便开发者获取各种地理信息。通过高德地图 API，我们可以转换地理坐标、获取周边地点信息以及进行路径规划等操作。
## 高德地图 API 简介
原创
2024-09-14 05:58:09
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# 高德Python SDK科普
高德地图是中国领先的数字地图内容、导航和位置服务解决方案提供商。为了方便开发者使用其地图相关服务，高德推出了Python SDK，使得开发者可以更加便捷地在Python中集成高德地图服务。
## 安装高德Python SDK
安装高德Python SDK非常简单，只需要使用pip命令即可：
```python
pip install requests
pi
原创
2024-06-24 04:12:36
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需求:1. 总所周知,国内地图的坐标都是人为偏移过的,简称火星坐标. 比如高德地图/百度地图的地理数据可以说时海量了,也提供了webAPI接口,供用户使用.2. 谷歌地球使用世界范围内通用的WGS84坐标, 谷歌地球内置的搜索功能被墙,基本不能使用.3. 把高德的地理数据提取, 然后在谷歌地球里使用. 逻辑:1. 高德API接口--POI数据查询-->返回数据字典字典格式 { 地理
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2023-07-01 09:54:01
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前言目的：本文试图爬取全北京市不同类别POI的所有数据。大致流程：爬取北京市边界坐标坐标映射到网格，得到北京市的边界网格广度优先遍历，将整个北京市网格化对每一个网格进行poi获取，当获取的数量过多时，对网格再次划分，递归查询第一步，爬取北京市边界坐标这里可以利用api来爬取，但为了方便，可以直接用高德地图的示例操作1.2 更改参数并运行1.3 在示例下的"districts"-->"0"--
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2023-08-21 15:36:01
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A.初始值，Python的字符是ascii,html是utf-8,转要转码#__author__='ZHENGT'
# -*- coding: utf-8 -*-
import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8') #Python默认ascii,需要转成utf-8B.以静态图片形式展示图片1)读取文件信息,这里用pa
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2023-07-05 13:07:59
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## 教你如何实现"Python结合高德"的开发
作为经验丰富的开发者，我将会教你如何实现Python结合高德的开发。首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
```mermaid
erDiagram
确定需求 --> 下载高德地图API --> 安装相应库 --> 编写代码 --> 运行程序 --> 完成开发
```
接下来，我将逐步介绍每一步需要做什么，并给出相应的代码示例：
1.
原创
2024-06-09 03:47:10
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由德国亚琛工业大学汽车工程研究所发布的HighD数据集，是德国高速公路的大型自然车辆轨迹数据，搜集自德国科隆附近的六个不同地点， 位置因车道数量和速度限制而异，记录的数据中包括轿车和卡车。数据集包括来自六个地点的11.5小时测量值和110 000车辆，所测量的车辆总行驶里程为45 000 km，还包括了
