大神都已经在用python爬取高德地图了

python爬取地图地址_网络爬虫-python爬取高德地图地点 python爬取你想要的数据,近期由于业务需求,用python爬取了高德地图一些地点的数据,爬出来数据大致情况如下:image下面是基本流程:2.安装网络爬取第三方库,主要是下面三个(pip install 安装);from urllib.parse import **quote**from urllib import **request**import **json**3.创建网络爬虫爬取数据,... 阅读详情

一、 分析网页结构

本篇博文就以高德地图展开:https://www.amap.com/

在这里插入图片描述

在打开后,我们发现有一堆div标签,但是并没有我们需要的数据,这个时候就可以判定其为动态网页,这个时候,我们就需要找接口

在这里插入图片描述

点击网络标签,我们可以看到网页向服务器发送了很多请求,数据很多,找起来太费时间

我们点击XHR分类,可以减少很多不必要的文件,省下很多时间。

XHR类型即通过XMLHttpRequest方法发送的请求,它可以在后台与服务器交换数据,这意味着可以在不加载整个网页的情况下,对网页某部分的内容进行更新。也就是说,向数据库请求然后得到响应的数据是XHR类型的

然后我们就可以在XHR类型下开始一个个找,找到了如下的数据

在这里插入图片描述

通过查看Headers获得URL

在这里插入图片描述

打开之后,我们发现其为近两天的天气情况。

在这里插入图片描述

打开后我们可以看到上面的情况,这是个json格式的文件。然后,它的数据信息是以字典的形式来保存的,而数据是都保存在“data”这个键值里面。

ok找到了json数据,我们来对比下看是否是我们找的东西

在这里插入图片描述

通过对比,数据正好对应,那就说明咱们已经拿到数据了。

码字不易废话两句:有需要学习资料的或者有技术问题交流“点击”即可

二、拿到相关网址

查询当前地点天气的url:https://www.amap.com/service/cityList?version=2020101417
各城市对应code的url:https://www.amap.com/service/weather?adcode=410700

备注:这两个url可以从Network中查看到

在这里插入图片描述

关网址我们已经拿到了,下面就是具体的代码实现了。至于怎么实现,

我们知道json数据可以使用response.json()转字典,然后操作字典。

三、代码实现

知道了数据的位置后,我们开始来写代码。

1. 查询所有城市名称和编号

先抓取网页,通过添加headers来伪装成浏览器来对数据库地址进行访问,防止被识别后拦截。

url_city = "https://www.amap.com/service/cityList?version=202092419"

headers = {
    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36",
}

city = []
response = requests.get(url=url_city, headers=headers)
content = response.json()
print(content)

在这里插入图片描述

得到我们想要的数据之后,我们通过查找可以发现cityByLetter里的编号和名称是我们需要的,那么我们就可以盘它了。

在这里插入图片描述

if "data" in content:
        cityByLetter = content["data"]["cityByLetter"]
        for k,v in cityByLetter.items():
            city.extend(v)
    return city

2. 根据编号查询天气

得到了编号和名称,下面肯定就是查询天气呀!

先来看接口

在这里插入图片描述

通过上图,可以确定最高温度,最低温度等内容。那么就以此来进行数据爬取。

url_weather = "https://www.amap.com/service/weather?adcode={}"

response = requests.get(url=url_weather.format(adcode), headers=headers)
content = response.json()
item["weather_name"] = content["data"]["data"][0]["forecast_data"][0]["weather_name"]
item["min_temp"] = content["data"]["data"][0]["forecast_data"][0]["min_temp"]
item["max_temp"] = content["data"]["data"][0]["forecast_data"][0]["max_temp"]
print(item)

在这里插入图片描述

我们的设想已经实现了。

四、完整代码

# encoding: utf-8
'''
  @author 李华鑫
  @create 2020-10-06 19:46
  Mycsdn:https://buwenbuhuo.blog.youkuaiyun.com/
  @contact: 459804692@qq.com
  @software: Pycharm
  @file: 高德地图_每个城市的天气.py
  @Version:1.0

'''
import requests


url_city = "https://www.amap.com/service/cityList?version=202092419"
url_weather = "https://www.amap.com/service/weather?adcode={}"

headers = {
    "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36",
}


def get_city():
    """查询所有城市名称和编号"""
    city = []
    response = requests.get(url=url_city, headers=headers)
    content = response.json()

    if "data" in content:
        cityByLetter = content["data"]["cityByLetter"]
        for k, v in cityByLetter.items():
            city.extend(v)
    return city


def get_weather(adcode, name):
    """根据编号查询天气"""
    item = {}
    item["adcode"] = str(adcode)
    item["name"] = name

    response = requests.get(url=url_weather.format(adcode), headers=headers)
    content = response.json()
    item["weather_name"] = content["data"]["data"][0]["forecast_data"][0]["weather_name"]
    item["min_temp"] = content["data"]["data"][0]["forecast_data"][0]["min_temp"]
    item["max_temp"] = content["data"]["data"][0]["forecast_data"][0]["max_temp"]

    return item


def save(item):
    """保存"""
    print(item)
    with open("./weather.txt","a",encoding="utf-8") as file:
        file.write(",".join(item.values()))
        file.write("\n")


if __name__ == '__main__':
    city_list = get_city()
    for city in city_list:
        item = get_weather(city["adcode"],city["name"])
        save(item)

五、保存结果

在这里插入图片描述

以上就是小编今天为大家带来的内容,小编本身就是一名python开发工程师,我自己花了三天时间整理了一套python学习教程,从最基础的python脚本到web开发,爬虫,数据分析,数据可视化,机器学习,等,这些资料有想要的小伙伴可" 点击 " 即可领取

python零基础爬虫练习:如何用python爬取高德地图 大家好,我是大志 这次介绍一个爬取动态网页的超简单的一个小demo。 说到动态网页,你对它了解多少呢? 简单来说,要获取静态网页的网页数据只需要给服务器发送该网页url地址就行,而动态网页的数据因为是存储在后端的数据库里。所以要获取动态网页的网页数据,我们需要向服务器发送请求文件的url地址,而不是该网页的url地址。 ok,下面开始进入正题。 一、 分析网页结构 本篇博文就以高德地图展开:https://www.amap.com/ 在打开后,我们发现有一堆div标签,但是并没有我们需要的数据,这个时候就 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

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python程序员小'鹏
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