Baidu Map API를 사용하여 Python으로 프로그램을 작성하여 도시 검색 기능을 구현하는 방법은 무엇입니까?
Baidu Map API를 사용하여 Python으로 프로그램을 작성하여 도시 검색 기능을 구현하는 방법은 무엇입니까?
Baidu 지도는 강력한 위치 검색 및 내비게이션 기능을 제공하여 널리 사용되는 지도 서비스입니다. 개발자는 Baidu Map API를 사용하여 자신의 프로그램에서 지리적 위치 관련 기능을 쉽게 구현할 수 있습니다. 이 기사에서는 Python을 사용하여 프로그램을 작성하는 방법과 Baidu Map API를 사용하여 도시 검색 기능을 구현하는 방법을 소개합니다.
먼저 바이두 지도 개발자 계정을 등록하고 API 키를 신청해야 합니다. Baidu Map 개방형 플랫폼에서 애플리케이션을 만든 다음 해당 AK(액세스 키)를 얻습니다. 이 AK는 프로그램에서 데이터를 얻기 위해 HTTP 요청을 보내는 데 사용됩니다.
다음으로 HTTP 요청을 보내고 반환된 데이터를 가져오는 데 사용되는 Python의 요청 라이브러리를 설치해야 합니다. 요청 라이브러리는 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다:
pip install requests
이제 프로그램 작성을 시작할 수 있습니다. 먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다.
import requests import json
그런 다음 도시 검색 결과를 얻기 위해 HTTP 요청을 보내는 함수를 정의합니다. 이 함수는 도시 이름을 매개변수로 받고 도시 검색 결과의 JSON 문자열을 반환합니다.
def city_search(city): url = "https://api.map.baidu.com/place/v2/search" params = { "query": city, "region": "中国", "output": "json", "ak": "你的AK" } response = requests.get(url, params=params) return response.text
여기의 URL은 Baidu Map API의 도시 검색 인터페이스 주소이고 params는 요청 매개변수입니다. 그 중 query는 검색 키워드를 나타내고, Region은 검색 영역을 나타내며, Output은 반환된 데이터 형식을 나타내며, ak는 이전에 적용한 AK입니다.
다음으로 도시 검색 결과의 JSON 문자열을 구문 분석하고 각 검색 결과의 이름과 주소를 출력하는 함수를 정의합니다.
def parse_results(results): json_result = json.loads(results) if json_result["status"] == 0: for item in json_result["results"]: name = item["name"] address = item["address"] print(f"名称:{name},地址:{address}") else: print("查询失败")
여기에서는 먼저 JSON 문자열을 Python 객체로 구문 분석한 다음 반환된 결과의 상태를 확인합니다. 상태가 0이면 쿼리가 성공했음을 의미하며 각 검색 결과를 반복하여 인쇄할 이름과 주소를 가져옵니다. 상태가 0이 아니면 쿼리가 실패하고 해당 프롬프트 메시지가 인쇄됩니다.
마지막으로 사용자가 입력한 도시 이름을 가져오는 메인 함수를 정의하고 위의 두 함수를 호출하여 도시 검색 기능을 구현합니다.
def main(): city = input("请输入城市名称:") results = city_search(city) parse_results(results) if __name__ == "__main__": main()
메인 함수에서는 먼저 사용자가 입력한 도시 이름을 가져온 다음 city_search 함수를 호출하여 HTTP 요청을 보내 검색 결과를 얻은 다음 마지막으로parse_results 함수를 호출하여 결과를 구문 분석하고 인쇄합니다.
이제 Python으로 프로그램을 작성하고 Baidu Map API를 사용하여 도시 검색 기능을 구현하는 코드를 모두 완성했습니다.
요약하자면 Baidu Map API와 Python을 사용하여 도시 검색 기능을 구현하는 프로그램을 작성하는 것은 복잡하지 않습니다. 도시 검색 결과의 JSON 문자열을 얻기 위해 HTTP 요청을 보내면 Python의 json 라이브러리를 사용하여 이를 구문 분석하고 표시할 주요 정보를 추출할 수 있습니다. 이 글이 여러분에게 도움이 되기를 바라며, Baidu Map API를 이용한 개발에 성공하시길 바랍니다!
위 내용은 Baidu Map API를 사용하여 Python으로 프로그램을 작성하여 도시 검색 기능을 구현하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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