如何用Python高效筛选最匹配的租房信息？

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目录+前言+获取房源坐标+获取路径时间+完整代码+前言+书接上回，在为上海租房搜集信息的过程中，我使用Python爬取了2000多条房源信息，其中包含了上海地区的某平房源。

目录

• 前言
• 获取房源坐标
• 获取路程时间
• 完整代码

前言

书接上回，在前阵子的一篇文章（为了在上海租房，我用python连夜爬了20000多条房源信息）中，我们用python获取到了上海地区某平台的2w多条房源数据。

但上篇文章中只做了简单的筛选，这只是第一步，接下来，我们应当如何从这些数据中挑选出符合自己要求的房子呢？

为了确保换房后我和女友前往各自上班地点的通勤时间都在可接受范围内，我需要知道从各处房源位置前往两家公司所需的时间。为了获取这些信息，我们需要借助高德地图api这个工具。

使用高德api，我们能够轻松地根据地址或名称获取到地址对应的坐标位置，进而获取到对应地点的通勤和周边信息，十分的方便。

在使用api之前，我们首先需要获取到自己的Key值。进入高德开放平台网站，完成个人开发者注册和zfb实名认证后，点击控制台→应用管理→我的应用→创建新应用，来完成应用的创建。

之后点击右上角的添加，来为自己创建一个Key，注意这里服务平台要选择Web服务,不同选项对应的服务范围是不同的。

创建key值之后，就可以开始使用api获取数据了。

首先我们要根据地点名称得到对应的坐标值，然后用出发地和目的地的坐标调用接口，得到两个位置之间的通勤时间。