如何用Python调用高德API批量转换地址为经纬度并导入数据库？

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本段代码首先将需要转换经纬度的地址爬取并保存到地址.csv文件中，文件截图示例如下：

代码示例：pythonimport csvimport requests

爬取地址并保存到CSV文件def crawl_addresses(): addresses=[北京市东城区王府井大街1号, 上海市黄浦区南京东路1号] with open(地址.csv, mode=w, newline='', encoding='utf-8') as file: writer=csv.writer(file) writer.writerow([地址]) for address in addresses: writer.writerow([address])

主函数def main(): crawl_addresses()

if __name__==__main__: main()

本段代码是先将需要转换经纬度的地址爬取在 ‘地址.csv' 文件里，文件截图示例：

代码展示

# coding=utf-8 # SPL # 时间：2020/12/20 21:15 import csv import requests import json import pandas as pd num=0 y=[] with open("地址.csv", 'r') as f: #写入将要转换的地址的文件路径,此处为默认文件路径（要先将文件提前导入）（注意是csv格式文件） r = csv.reader(f, delimiter=',') for row in r: print(row[0]) #记得在key=后面填入申请百度地图开发平台的key url = "restapi.amap.com/v3/geocode/geo?key=**********&address=" + row[0] dat = { 'count': "1", } r = requests.post(url, data=json.dumps(dat)) s = r.json() b = s['geocodes'] for j in range(0, 10000): try: neirong1 = b[j] except: continue try: b = neirong1['location'] except: continue try: lon_lat= b.split(',') lon=float(lon_lat[0]) lat = float(lon_lat[1]) print(lon) print(lat) except: continue num += 1 print("第" + str(num) + "条地址转换成功") y.append([row[0], lon, lat]) result = pd.DataFrame(y) result.columns = ['地址', '经度', '纬度'] result.to_csv('地址转经纬度.csv', encoding='utf-8-sig', index=False)

运行结果

转换成功后生成的表格截图 _

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