如何用python进行静态爬虫及地址经纬度转换

发布时间：2021-12-04 17:27:56 作者：柒染
来源：亿速云阅读：314

# 如何用Python进行静态爬虫及地址经纬度转换

## 一、静态网页爬虫基础

静态网页爬虫是指从无需JavaScript渲染的HTML页面中直接提取数据的技术。Python凭借丰富的库成为爬虫开发的首选语言。

### 1.1 核心工具库
```python
import requests  # 网络请求
from bs4 import BeautifulSoup  # HTML解析
import pandas as pd  # 数据存储

1.2 基础爬取流程

url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 示例：提取所有链接
links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=True)]

二、实战：爬取地址数据

以下示例演示如何从静态页面获取地址信息：

def scrape_addresses():
    url = "http://www.address-source.com/cities"
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
    
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'lxml')
        addresses = []
        
        for item in soup.select('.address-item'):
            addr = {
                'city': item.find('h2').text.strip(),
                'street': item.find('span', class_='street').text,
                'zipcode': item.find('span', class_='zip').text
            }
            addresses.append(addr)
            
        return pd.DataFrame(addresses)
    
    except Exception as e:
        print(f"爬取失败: {e}")
        return None

三、地址转经纬度技术

3.1 地理编码API选择

推荐使用以下服务： - 高德地图API（国内推荐） - Google Maps Geocoding API - 百度地图API

3.2 高德API示例

import hashlib

def gaode_geocode(address, api_key):
    base_url = "https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo"
    params = {
        'address': address,
        'key': api_key,
        'output': 'JSON'
    }
    
    response = requests.get(base_url, params=params)
    data = response.json()
    
    if data['status'] == '1' and data['geocodes']:
        location = data['geocodes'][0]['location']
        lng, lat = location.split(',')
        return float(lng), float(lat)
    return None

3.3 批量转换实现

def batch_geocode(df, api_key):
    results = []
    for addr in df['full_address']:
        coords = gaode_geocode(addr, api_key)
        results.append({
            'address': addr,
            'longitude': coords[0] if coords else None,
            'latitude': coords[1] if coords else None
        })
    return pd.DataFrame(results)

四、完整工作流示例

# 步骤1：爬取地址数据
address_df = scrape_addresses()

# 步骤2：拼接完整地址
address_df['full_address'] = (address_df['city'] + 
                             address_df['street'] + 
                             address_df['zipcode'])

# 步骤3：地理编码转换
api_key = "your_amap_api_key"  # 需提前申请
geo_df = batch_geocode(address_df, api_key)

# 步骤4：保存结果
geo_df.to_csv('address_with_coordinates.csv', index=False)

五、注意事项

遵守Robots协议：检查目标网站的robots.txt文件
请求频率控制：添加延时避免被封禁

import time
time.sleep(1)  # 每次请求间隔1秒

异常处理：网络请求需包含重试机制
API限制：免费地理编码API通常有每日限额

六、扩展建议

使用Scrapy框架处理大规模爬取任务
结合Selenium应对简单动态内容
将结果可视化：

import folium

def create_map(geo_df):
    m = folium.Map(location=[geo_df['latitude'].mean(), 
                           geo_df['longitude'].mean()],
                  zoom_start=12)
    for _, row in geo_df.iterrows():
        folium.Marker([row['latitude'], row['longitude']],
                     popup=row['address']).add_to(m)
    return m

通过以上方法，您可以高效实现地址信息的采集与地理坐标转换，为后续的空间分析奠定数据基础。 “`

（注：实际使用时需替换示例中的网址和API密钥，并确保遵守相关网站的使用条款）