[python高德]行政区查询 调用wbe服务api获取省 市 区经纬度信息

[python&高德]调用wbe服务api获取省、市、区经纬度信息

简介：

​ 基于高德开放的api接口中行政区域查询接口实现，快速的查找特定的行政区域信息，查询后直接导致csv数据到本地。该接口官方介绍链接：/api/webservice/guide/api/district

一、获取高德web申请key方法移步这里：

/api/webservice/guide/create-project/get-ke

二、完整代码，输入key即可运行：

import requestsimport pandas as pdimport time# 行政区域查询 /api/webservice/guide/api/district# 高德web keykey = 'xxxx' # 高德地图API# 只支持单个关键词语搜索关键词支持,行政区名称、citycode、adcodewhile True: # 创建循环，如果查询结果成功，跳出循环keywords = input('请输入需查询的关键词，例如，搜索国家（中国），搜索省份（例如山东），能够显示市（例如济南），区（例如历下区）:\n')# 设置显示下级行政区级数,可选值：0、1、2、3subdistrict = input('设置显示下级行政区级数,输入数字：0、1、2、3：\n')# 此项控制行政区信息中返回行政区边界坐标点;base:不返回行政区边界坐标点；all:只返回当前查询district的边界值，不返回子节点的边界值；extensions = 'base'url = f'/v3/config/district?key={key}&keywords={keywords}&subdistrict={subdistrict}&extensions={extensions}'r = requests.get(url)data = r.json()# print(data)建议结果列表 = data['count']# print(建议结果列表)if 建议结果列表 == '0':print('参数输入错误，请重新输入！返回值：', 建议结果列表)else:break行政区数据列表 = [] # 创建空列表，用户存储查询的数据s1 = data['districts'][0]['adcode'] # 区域编码s2 = data['districts'][0]['name'] # 行政区名称s3 = data['districts'][0]['center'] # 区域中心点s4 = data['districts'][0]['level'] # 行政区划级别s5 = data['districts'][0]['citycode'] # 城市编码if s4 == 'country':行政区数据列表.append([s2, '', '', '', '', s1, s3, s4, s5]) # 国家if s4 == 'province':行政区数据列表.append(['', s2, '', '', '', s1, s3, s4, s5]) # 省份if s4 == 'city':行政区数据列表.append(['', '', s2, '', '', s1, s3, s4, s5]) # 市if s4 == 'district':行政区数据列表.append(['', '', '', s2, '', s1, s3, s4, s5]) # 区县if s4 == 'street':行政区数据列表.append(['', '', '', '', s2, s1, s3, s4, s5]) # 街道一级行政区数据 = data['districts'][0]['districts']一级行政区个数 = len(一级行政区数据)#print(一级行政区个数)for i in range(0, 一级行政区个数):s1 = 一级行政区数据[i]['adcode']s2 = 一级行政区数据[i]['name']s3 = 一级行政区数据[i]['center']s4 = 一级行政区数据[i]['level']s5 = 一级行政区数据[i]['citycode']if s4 == 'country':行政区数据列表.append([s2, '', '', '', '', s1, s3, s4, s5]) # 国家if s4 == 'province':行政区数据列表.append(['', s2, '', '', '', s1, s3, s4, s5]) # 省份if s4 == 'city':行政区数据列表.append(['', '', s2, '', '', s1, s3, s4, s5]) # 市if s4 == 'district':行政区数据列表.append(['', '', '', s2, '', s1, s3, s4, s5]) # 区县if s4 == 'street':行政区数据列表.append(['', '', '', '', s2, s1, s3, s4, s5]) # 街道二级行政区数据 = 一级行政区数据[i]['districts']二级行政区个数 = len(二级行政区数据)for x in range(0, 二级行政区个数):s1 = 二级行政区数据[x]['adcode']s2 = 二级行政区数据[x]['name']s3 = 二级行政区数据[x]['center']s4 = 二级行政区数据[x]['level']s5 = 二级行政区数据[x]['citycode']if s4 == 'country':行政区数据列表.append([s2, '', '', '', '', s1, s3, s4, s5]) # 国家if s4 == 'province':行政区数据列表.append(['', s2, '', '', '', s1, s3, s4, s5]) # 省份if s4 == 'city':行政区数据列表.append(['', '', s2, '', '', s1, s3, s4, s5]) # 市if s4 == 'district':行政区数据列表.append(['', '', '', s2, '', s1, s3, s4, s5]) # 区县if s4 == 'street':行政区数据列表.append(['', '', '', '', s2, s1, s3, s4, s5]) # 街道三级行政区数据 = 二级行政区数据[x]['districts']三级行政区个数 = len(三级行政区数据)for y in range(0, 三级行政区个数):s1 = 三级行政区数据[y]['adcode']s2 = 三级行政区数据[y]['name']s3 = 三级行政区数据[y]['center']s4 = 三级行政区数据[y]['level']s5 = 三级行政区数据[y]['citycode']if s4 == 'country':行政区数据列表.append([s2, '', '', '', '', s1, s3, s4, s5]) # 国家if s4 == 'province':行政区数据列表.append(['', s2, '', '', '', s1, s3, s4, s5]) # 省份if s4 == 'city':行政区数据列表.append(['', '', s2, '', '', s1, s3, s4, s5]) # 市if s4 == 'district':行政区数据列表.append(['', '', '', s2, '', s1, s3, s4, s5]) # 区县if s4 == 'street':行政区数据列表.append(['', '', '', '', s2, s1, s3, s4, s5]) # 街道df = pd.DataFrame(行政区数据列表, columns=['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'])print(df)路径 = '行政区域查询-' + str(time.strftime("%Y-%m-%d %H时%M分%S秒", time.localtime())) + '.csv'df.to_csv(路径)input('查询完成，结果输出在本程序目录下：' + 路径)

全文完。

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