


Kemahiran pengaturcaraan Python: Cara mendapatkan mata POI dalam geofence berdasarkan API Peta Baidu
Kemahiran pengaturcaraan Python: Cara mendapatkan mata POI dalam pagar geo berdasarkan API Peta Baidu
Panjang: 1500 perkataan
1 Pengenalan
Dengan pembangunan Internet mudah alih, maklumat lokasi geografi memainkan peranan penting dalam banyak senario aplikasi. . API Peta Baidu menyediakan fungsi berkuasa yang membolehkan kami mendapatkan titik POI berdekatan mengikut keperluan khusus. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan API Peta Baidu untuk mendapatkan titik POI dalam julat geofence, dan melaksanakannya melalui pengaturcaraan Python.
2. Persediaan
Sebelum memulakan pengaturcaraan, kami perlu memohon kunci API Peta Baidu kami sendiri. Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut:
- Buka Platform Terbuka Peta Baidu (http://lbsyun.baidu.com/).
- Daftar atau log masuk ke akaun Baidu.
- Masukkan halaman "Konsol".
- Buat apl dan dapatkan kunci API.
3. Pelaksanaan Pengekodan
- Import perpustakaan Python yang diperlukan
Pertama, kita perlu mengimport perpustakaan Python yang diperlukan, termasuk permintaan dan json. Pustaka permintaan digunakan untuk menghantar permintaan HTTP, dan perpustakaan json digunakan untuk menghuraikan data JSON yang dikembalikan. Kodnya adalah seperti berikut:
import requests import json
- Dapatkan mata POI berdasarkan API Peta Baidu
Seterusnya, kita perlu mentakrifkan fungsi untuk mendapatkan titik POI dalam julat geofence melalui API Peta Baidu. Kod khusus adalah seperti berikut:
def get_poi_within_fence(api_key, fence, query): # 定义API请求的URL url = "http://api.map.baidu.com/place/v2/search" # 发送API请求 response = requests.get(url, params={ "query": query, # 关键字查询 "bounds": fence, # 地理围栏范围 "output": "json", # 返回JSON格式数据 "ak": api_key # 百度地图API密钥 }) # 解析API返回的JSON数据 result = json.loads(response.text) # 获取POI点列表 poi_list = result['results'] return poi_list
Dalam kod di atas, kami memperoleh titik POI dalam geofence dengan mentakrifkan fungsi bernama get_poi_within_fence
. Fungsi ini menerima tiga parameter: api_key
ialah kunci API Peta Baidu kami, pagar
ialah julat geofence dan query
ialah pertanyaan kata kunci. get_poi_within_fence
的函数来实现获取地理围栏范围内的POI点。函数接受三个参数:api_key
是我们的百度地图API密钥,fence
是地理围栏的范围,query
是关键字查询。
- 调用函数并输出结果
最后,我们可以通过调用上述定义的函数来获取地理围栏范围内的POI点,并将结果打印输出。具体代码如下:
if __name__ == "__main__": api_key = "your_api_key" # 替换为自己的百度地图API密钥 fence = "39.915,116.404,39.975,116.414" # 地理围栏范围 query = "餐厅" # 关键字查询 poi_list = get_poi_within_fence(api_key, fence, query) for poi in poi_list: print(poi['name'], poi['location'])
在上面的代码中,我们首先替换api_key
- Panggil fungsi dan keluarkan hasilnya
Akhir sekali, kita boleh mendapatkan mata POI dalam julat geofence dengan memanggil fungsi yang ditakrifkan di atas dan mencetak hasilnya. Kod khusus adalah seperti berikut:
Dalam kod di atas, kami mula-mula menggantikan api_key
dengan kunci API Peta Baidu kami sendiri, kemudian nyatakan julat geofence dan pertanyaan kata kunci, dan akhirnya gelung melalui keputusan dan Cetak nama dan lokasi titik POI.
Atas ialah kandungan terperinci Kemahiran pengaturcaraan Python: Cara mendapatkan mata POI dalam geofence berdasarkan API Peta Baidu. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Adakah cukup untuk belajar Python selama dua jam sehari? Ia bergantung pada matlamat dan kaedah pembelajaran anda. 1) Membangunkan pelan pembelajaran yang jelas, 2) Pilih sumber dan kaedah pembelajaran yang sesuai, 3) mengamalkan dan mengkaji semula dan menyatukan amalan tangan dan mengkaji semula dan menyatukan, dan anda secara beransur-ansur boleh menguasai pengetahuan asas dan fungsi lanjutan Python dalam tempoh ini.

Aplikasi utama Python dalam pembangunan web termasuk penggunaan kerangka Django dan Flask, pembangunan API, analisis data dan visualisasi, pembelajaran mesin dan AI, dan pengoptimuman prestasi. 1. Rangka Kerja Django dan Flask: Django sesuai untuk perkembangan pesat aplikasi kompleks, dan Flask sesuai untuk projek kecil atau sangat disesuaikan. 2. Pembangunan API: Gunakan Flask atau DjangorestFramework untuk membina Restfulapi. 3. Analisis Data dan Visualisasi: Gunakan Python untuk memproses data dan memaparkannya melalui antara muka web. 4. Pembelajaran Mesin dan AI: Python digunakan untuk membina aplikasi web pintar. 5. Pengoptimuman Prestasi: Dioptimumkan melalui pengaturcaraan, caching dan kod tak segerak

Python lebih baik daripada C dalam kecekapan pembangunan, tetapi C lebih tinggi dalam prestasi pelaksanaan. 1. Sintaks ringkas Python dan perpustakaan yang kaya meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Ciri-ciri jenis kompilasi dan kawalan perkakasan meningkatkan prestasi pelaksanaan. Apabila membuat pilihan, anda perlu menimbang kelajuan pembangunan dan kecekapan pelaksanaan berdasarkan keperluan projek.

Aplikasi dunia sebenar Python termasuk analisis data, pembangunan web, kecerdasan buatan dan automasi. 1) Dalam analisis data, Python menggunakan panda dan matplotlib untuk memproses dan memvisualisasikan data. 2) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan penciptaan aplikasi web. 3) Dalam bidang kecerdasan buatan, tensorflow dan pytorch digunakan untuk membina dan melatih model. 4) Dari segi automasi, skrip python boleh digunakan untuk tugas -tugas seperti menyalin fail.

Python digunakan secara meluas dalam bidang sains data, pembangunan web dan bidang skrip automasi. 1) Dalam sains data, Python memudahkan pemprosesan dan analisis data melalui perpustakaan seperti numpy dan panda. 2) Dalam pembangunan web, rangka kerja Django dan Flask membolehkan pemaju dengan cepat membina aplikasi. 3) Dalam skrip automatik, kesederhanaan Python dan perpustakaan standard menjadikannya ideal.

Fleksibiliti Python dicerminkan dalam sokongan multi-paradigma dan sistem jenis dinamik, sementara kemudahan penggunaan berasal dari sintaks mudah dan perpustakaan standard yang kaya. 1. Fleksibiliti: Menyokong pengaturcaraan berorientasikan objek, fungsional dan prosedur, dan sistem jenis dinamik meningkatkan kecekapan pembangunan. 2. Kemudahan Penggunaan: Tatabahasa adalah dekat dengan bahasa semulajadi, perpustakaan standard merangkumi pelbagai fungsi, dan memudahkan proses pembangunan.

Python sangat disukai kerana kesederhanaan dan kuasa, sesuai untuk semua keperluan dari pemula hingga pemaju canggih. Kepelbagaiannya dicerminkan dalam: 1) mudah dipelajari dan digunakan, sintaks mudah; 2) perpustakaan dan kerangka yang kaya, seperti numpy, panda, dan sebagainya; 3) sokongan silang platform, yang boleh dijalankan pada pelbagai sistem operasi; 4) Sesuai untuk tugas skrip dan automasi untuk meningkatkan kecekapan kerja.

Ya, pelajari Python dalam masa dua jam sehari. 1. Membangunkan pelan kajian yang munasabah, 2. Pilih sumber pembelajaran yang betul, 3 menyatukan pengetahuan yang dipelajari melalui amalan. Langkah -langkah ini dapat membantu anda menguasai Python dalam masa yang singkat.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini