怎么利用python爬取城市公交站点

# 怎么利用Python爬取城市公交站点

## 前言

在智慧城市建设和交通规划领域，公交站点数据是重要的基础信息。本文将详细介绍如何使用Python技术栈实现城市公交站点数据的爬取，包含从需求分析到数据存储的完整流程。

## 一、技术选型与环境准备

### 1.1 核心工具包

```python
# 推荐工具库
import requests       # 网络请求
from bs4 import BeautifulSoup # HTML解析
import pandas as pd   # 数据处理
import json           # JSON处理
import re             # 正则表达式
import time           # 延时控制
from fake_useragent import UserAgent # 随机UA生成

1.2 环境配置建议

1. Python 3.8+ 环境
2. 安装依赖库：pip install requests beautifulsoup4 pandas fake-useragent
3. 推荐使用Jupyter Notebook进行调试

二、数据源分析策略

2.1 常见数据来源

1. 政府开放平台（如Data.gov）
2. 地图API服务（高德/百度地图）
3. 公交公司官网
4. 第三方交通类网站

2.2 反爬应对方案

三、实战案例：爬取高德地图公交数据

3.1 获取API密钥

1. 注册高德开发者账号
2. 创建应用获取Key
3. 查看Web服务API文档

3.2 基础请求函数实现

def get_bus_stops(city, line, api_key):
    url = f"https://restapi.amap.com/v3/bus/linename?s=rsv3&extensions=all"
    params = {
        "key": api_key,
        "city": city,
        "keywords": line,
        "output": "json"
    }
    try:
        response = requests.get(url, params=params)
        if response.status_code == 200:
            return response.json()
        else:
            print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
            return None
    except Exception as e:
        print(f"发生异常：{str(e)}")
        return None

3.3 数据解析示例

def parse_bus_data(data):
    stops = []
    for line in data['buslines']:
        for stop in line['busstops']:
            stop_info = {
                'line_name': line['name'],
                'line_id': line['id'],
                'stop_name': stop['name'],
                'stop_id': stop['id'],
                'location': stop['location'],
                'sequence': stop['sequence']
            }
            stops.append(stop_info)
    return pd.DataFrame(stops)

四、进阶爬取技巧

4.1 动态页面处理方案

当目标网站采用JavaScript动态加载时：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("http://example.com/bus")
stops = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "bus-stop")
data = [stop.text for stop in stops]
driver.quit()

4.2 数据存储方案对比

4.3 完整爬虫架构示例

class BusSpider:
    def __init__(self, city):
        self.base_url = "https://example.com/api"
        self.city = city
        self.session = requests.Session()
        self.session.headers.update({'User-Agent': UserAgent().random})
        
    def get_lines(self):
        # 获取所有公交线路
        pass
        
    def get_stops(self, line_id):
        # 获取线路站点
        pass
        
    def save_to_sql(self, data):
        # 数据库存储
        pass
        
    def run(self):
        lines = self.get_lines()
        for line in lines:
            stops = self.get_stops(line['id'])
            self.save_to_sql(stops)
            time.sleep(1.5)

五、数据处理与可视化

5.1 数据清洗示例

def clean_data(df):
    # 坐标分割
    df[['lng', 'lat']] = df['location'].str.split(',', expand=True)
    # 去除空值
    df = df.dropna(subset=['stop_name'])
    # 标准化站名
    df['stop_name'] = df['stop_name'].str.replace(r'\(.*?\)', '')
    return df

5.2 地理信息可视化

import folium

def create_map(df, city_center):
    m = folium.Map(location=city_center, zoom_start=12)
    for _, row in df.iterrows():
        folium.Marker(
            [row['lat'], row['lng']],
            popup=row['stop_name']
        ).add_to(m)
    return m

六、法律与伦理考量

1. 遵守robots.txt协议
2. 控制请求频率（建议≥1.5秒/次）
3. 不爬取敏感信息
4. 遵守网站服务条款
5. 数据使用注明来源

七、性能优化建议

1. 使用异步请求（aiohttp）
2. 实现断点续爬功能
3. 建立IP代理池
4. 采用分布式爬取架构
5. 使用缓存机制减少重复请求

八、常见问题解决方案

Q1: 遇到403禁止访问错误怎么办？ A: 检查Headers完整性，特别是Referer和Cookies

Q2: 数据出现乱码如何解决？

response.encoding = response.apparent_encoding

Q3: 如何应对页面结构变动？ - 使用更宽松的CSS选择器 - 增加异常处理逻辑 - 定期维护爬虫代码

结语

通过本文介绍的方法，您可以构建完整的公交数据采集系统。建议在实际项目中： 1. 优先使用官方API 2. 做好数据更新维护机制 3. 考虑将数据用于智能公交系统等实际应用

注意：本文所有代码示例仅供参考，实际使用时请遵守目标网站的相关规定。 “`

本文共包含约3000字内容，涵盖从基础到进阶的公交站点爬取技术。如需完整可运行代码，需要根据具体目标网站进行参数调整和功能完善。