Python对城市距离自动化爬取【必学小型项目】

 

 

本地创建数据库，将 excel 数据存储到 city 表中，再取 | 湖北省 | 的所有地级市和县、县级市、区数据作为样表数据记录在样表中。利用 python 的 xlrd 包，定义 process_data 包来存放操作 excel 数据，生成 sql 语句的类，定义 op_postgresql 包来存放数据库的操作对象，定义各种方法

 PS::另外很多人在学习Python的过程中，往往因为没有好的教程或者没人指导从而导致自己容易放弃，为此我建了个Python全栈开发交流.裙 ：一久武其而而流一思（数字的谐音）转换下可以找到了，里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题有老司机解决哦，一起相互监督共同进步

城市距离爬取 - 任务计划

本地创建数据库，将 excel 数据存储到 city 表中，再取 | 湖北省 | 的所有地级市和县、县级市、区数据作为样表数据记录在样表中。

本地创建数据库，将 excel 数据存储到 city 表中，再取 | 湖北省 | 的所有地级市和县、县级市、区数据作为样表数据记录在样表中。准备工作创建好 public/config.py 扩展包，到时候，利用 python 的 xlrd 包，定义 process_data 包来存放操作 excel 数据，生成 sql 语句的类，
定义 op_postgresql 包来存放数据库的操作对象，定义各种方法
创建 crwler 包，来存放爬虫的操作对象 -> 发现对方网站调用的地图 api -> 更改为调用德地图 api 的包 - 存放操作对象
创建 log 文件夹，存放数据库操作的日志
创建 data 文件夹，存放初始 excel 数据

 

数据库基本构造：

样本数据表格式：
表名：sample_table

name	column	data type	length	分布	fk	必填域	备注
地域名	address	text				TRUE	地域名
地域类型	ad_type	integer				TRUE	0 - 为地级市；1 - 为县、县级市、区。
经纬度	coordinates	text				TRUE	地域名的经纬度
···

样本 1-1 地点 route 表的格式

表名:sample_route

name	column	data type	length	分布	fk	必填域	备注
出发点	origin	text					出发点
目的点	destination	text					目的点
距离	distance	integer					距离
路线	route	text					路线
···

 

创建配置信息接口

方便存储我们需要的特定变量和配置信息。

public/config.py

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
#__author__: stray_camel

import os,sys
#当前package所在目录的上级目录
src_path = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

 

创建读取 excel 数据的接口

利用 python 的 xlrd 包，定义 process_data 包来存放操作 excel 数据，生成 sql 语句的类

参考 github 源码 readme 文档
并没有发现在 PyPI 上有 document，所以只能去 github 上找源码了，xlrd 处理 excel 基础 guide

import xlrd
book = xlrd.open_workbook("myfile.xls")
print("The number of worksheets is {0}".format(book.nsheets))
print("Worksheet name(s): {0}".format(book.sheet_names()))
sh = book.sheet_by_index(0)
print("{0} {1} {2}".format(sh.name, sh.nrows, sh.ncols))
print("Cell D30 is {0}".format(sh.cell_value(rowx=29, colx=3)))
for rx in range(sh.nrows):
print(sh.row(rx))

创建 process_data/excel2sql.py 扩展包，方便后面 import
获取 excel 的数据构造 sql 语句，创建 city 表（湖北省）样表

process_data/excel2sql.py

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
#__author__: stray_camel

import xlrd,sys,os,logging
from public import config
class Excel2Sql(object):
    def __init__(
        self,
        url:"str类型的文件路径",
        sheet:"excel中的表单名"):
        self.f_name = url
        # 将excel中特定表单名数据存储起来
        self.sh_data = xlrd.open_workbook(self.f_name).sheet_by_name(sheet)
        self.rows = self.sh_data.nrows
        self.cols = self.sh_data.ncols

当我们生成这个 Excel2Sql 对象的时候，我们希望按照类似

excel_data = excel2sql.Excel2Sql("fiel_name","sheet_name")

的代码形式来直接读取 excel 文件并获取某个表单的数据。所以在初始化对象的时候我们希望对其属性进行赋值。

excel 表中，我们按照下面的形式进行存储数据：

省 / 直辖市	地级市	县、县级市、区
北京市	北京市	东城区
...	...	...

 

之后我们希望通过调用这个类（接口）地时候能够访问其中一个函数，只获取某个省 / 或者直辖市的所有数据，类似湖北省，我们指向获取奇中 103 个县、区。

在类 Excel2Sql 中定义方法：

def init_SampleViaProvince_name(
        self,
        Province_name:"省名"
        ) ->"insert的数据，列表形式[('地域名1','1','经纬度'),('地域名2','1','经纬度')]":
        geo_app = Geo_mapInterface(config.geo_key)
        all_data = [self.sh_data.row_values(i) for i in range(self.rows)]

        cities_data=[[["".join(i),1],["".join(i[1:len(i)]),1]][i[0]==i[1]] for i in all_data if i[0] == Province_name]
        for i in cities_data:
            i.append(geo_app.get_coordinatesViaaddress("".join(i[0])))
        # cities_data=[[["".join(i),1,'test1'],["".join(i[1:len(i)]),1,'test2']][i[0]==i[1]] for i in all_data if i[0] == Province_name]
        return cities_data

之后我们可以测试类的构造是否正确，或进行调试：
在文件末端编写：

if __name__ == "__main__":
    test = Excel2Sql(config.src_path+"\\data\\2019最新全国城市省市县区行政级别对照表(194).xls","全国城市省市县区域列表")
    print(test.init_SampleViaProvince_name("北京市"))

测试结果：

(env) PS F:\览众数据> & f:/览众数据/env/Scripts/python.exe f:/览众数据/城市距离爬取/process_data/excel2sql.py
[['北京市东城区', 1, '116.416357,39.928353'], ['北京市西城区', 1, '116.365868,39.912289'], ['北京市崇文区', 1,
'116.416357,39.928353'], ['北京市宣武区', 1, '116.365868,39.912289'], ['北京市朝阳区', 1, '116.601144,39.948574'], ['北京市丰台区', 1, '116.287149,39.858427'], ['北京市石景山区', 1, '116.222982,39.906611'], ['北京市海淀区', 1, '116.329519,39.972134'], ['北京市门头沟区', 1, '116.102009,39.940646'], ['北京市房山区', 1, '116.143267,39.749144'], ['北京市通州区', 1, '116.656435,39.909946'], ['北京市顺义区', 1, '116.654561,40.130347'], ['北京市昌
平区', 1, '116.231204,40.220660'], ['北京市大兴区', 1, '116.341014,39.784747'], ['北京市平谷区', 1, '117.121383,40.140701'], ['北京市怀柔区', 1, '116.642349,40.315704'], ['北京市密云县', 1, '116.843177,40.376834'], ['北京
市延庆县', 1, '115.974848,40.456951']]

 

创建 OP 数据库 postgresql（其他数据库也都一样啦～）接口

定义 op_postgresql 包来存放数据库的操作对象，定义各种方法

数据库的 curd 真的是从大二写到大四。
访问 postgresql 数据库一般用的包：psycopg2
访问官网
在这个操作文档网站中，使用的思路已经很清楚的写出来了 http://initd.org/psycopg/docs/usage.html

 

希望大小少在网上走弯路（少看一些翻译过来的文档）。。。
http://initd.org/psycopg/

模式还是一样，调用 postgresql 的驱动 / 接口，设置参数登陆，访问数据库。设置光标，注入 sql 数据，fetch 返回值。

• 这里需要注意的几点是，默认防 xss 注入，写代码时一般设置参数访问。
• 注意生成日志文件，打印日志

具体过程不赘述，直接上代码

op_postgresql/opsql.py:

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
#__author__: stray_camel

'''
定义对mysql数据库基本操作的封装
1.数据插入
2.表的清空
3.查询表的所有数据
'''
import logging
import psycopg2
from public import config
class OperationDbInterface(object):
    #定义初始化连接数据库
    def __init__(self,
    host_db : '数据库服务主机' = 'localhost',
    user_db: '数据库用户名' = 'postgres',
    passwd_db: '数据库密码' = '1026shenyang',
    name_db: '数据库名称' = 'linezone',
    port_db: '端口号，整型数字'=5432):
        try:
            self.conn=psycopg2.connect(database=name_db, user=user_db, password=passwd_db, host=host_db, port=port_db)#创建数据库链接
        except psycopg2.Error as e:
            print("创建数据库连接失败|postgresql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1]))
            logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG,format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
            logger = logging.getLogger(__name__)
            logger.exception(e)
        self.cur=self.conn.cursor()

    #定义在样本表中插入数据操作
    def insert_sample_data(self,
    condition : "insert语句" = "insert into sample_data(address,ad_type,coordinates) values (%s,%s,%s)",
    params : "insert数据，列表形式[('地域名1','1','经纬度'),('地域名2','1','经纬度')]" = [('地域名1','1','经纬度'),('地域名2','1','经纬度')]
    ) -> "字典形式的批量插入数据结果" :
        try:
            self.cur.executemany(condition,params)
            self.conn.commit()
            result={'code':'0000','message':'执行批量插入操作成功','data':len(params)}
            logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
            logger = logging.getLogger(__name__)
            logger.info("在样本表sample_data中插入数据{}条，操作：{}!".format(result['data'],result['message']))
        except psycopg2.Error as e:
            self.conn.rollback()  # 执行回滚操作
            result={'code':'9999','message':'执行批量插入异常','data':[]}
            print ("数据库错误|insert_data : %s" % (e.args[0]))
            logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
            logger = logging.getLogger(__name__)
            logger.exception(e)
        return result

继续写（代码长了，怕显示出错）

    #定义在sample_route表中插入数据操作
    def insert_sample_route(self,
    condition : "insert语句" ,
    params : "insert语句的值"
    )->"字典形式的批量插入数据结果":
        try:
            self.cur.executemany(condition,params)
            self.conn.commit()
            result={'code':'0000','message':'执行批量插入操作成功','data':len(params)}
            logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
            logger = logging.getLogger(__name__)
            logger.info("在样本表sample_route中插入数据{}条，操作：{}!".format(result['data'],result['message']))
        except psycopg2.Error as e:
            self.conn.rollback()  # 执行回滚操作
            result={'code':'9999','message':'执行批量插入异常','data':[]}
            print ("数据库错误|insert_data : %s" % (e.args[0]))
            logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
            logger = logging.getLogger(__name__)
            logger.exception(e)
        return result

    #定义对表的清空
    def ini_table(self,
    tablename:"表名")->"清空表数据结果":
        try:
            rows_affect = self.cur.execute("select count(*) from {}".format(tablename))
            test = self.cur.fetchone()  # 获取一条结果
            self.cur.execute("truncate table {}".format(tablename))
            self.conn.commit()
            result={'code':'0000','message':'执行清空表操作成功','data':test[0]}
            logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
            logger = logging.getLogger(__name__)
            logger.info("清空{}表，操作数据{}条，操作：{}!".format(tablename,result['data'],result['message']))
        except psycopg2.Error as e:
            self.conn.rollback()  # 执行回滚操作
            result={'code':'9999','message':'执行批量插入异常','data':[]}
            print ("数据库错误|insert_data : %s" % (e.args[0]))
            logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
            logger = logging.getLogger(__name__)
            logger.exception(e)
        return result

    #查询表的所有数据
    def select_all(self,
    tablename:"表名")->"返回list，存放查询的结果":
        try:
            rows_affect = self.cur.execute("select * from {}".format(tablename))
            test = self.cur.fetchall()
            # self.cur.execute("truncate table {}".format(tablename))
            self.conn.commit()
            result={'code':'0000','message':'查询表成功','data':test}
            logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
            logger = logging.getLogger(__name__)
            logger.info("清空{}表，操作数据{}条，操作：{}!".format(tablename,result['data'],result['message']))
        except psycopg2.Error as e:
            self.conn.rollback()  # 执行回滚操作
            result={'code':'9999','message':'执行批量插入异常','data':[]}
            print ("数据库错误|insert_data : %s" % (e.args[0]))
            logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
            logger = logging.getLogger(__name__)
            logger.exception(e)
        return result
    #数据库关闭
    def __del__(self):
        self.conn.close()

这里提出来想说一下的打印日志文件的操作，：
参考文件：
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/lo...
https://docs.python.org/zh-cn/3/library/lo...
logging 作为 python 老牌库，在 https://docs.python.org/zh-cn/3/library/in... 中一般都搜索的到，参数的说明不过多的赘述。
因为我的代码都是用 utf-8 写的所以在 basicConfig 配置时，加入了 utf-8 的信息。

result={'code':'9999','message':'执行批量插入异常','data':[]}
            print ("数据库错误|insert_data : %s" % (e.args[0]))
            logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
            logger = logging.getLogger(__name__)
            logger.exception(e)

 

测试爬取 https://licheng.supfree.net/ 网站

测试 https://licheng.supfree.net/ 网站是否可以传参进行 post，获取 request 后的两地的地理距离

• 测试网站是否有反爬虫机制，结果无。

通过测试 request，设置测试地点洪山区和江夏区，网站显示距离为 16.5 公里
解析 html 发现
测试结果：网站的数据是通过 js 文件获取传参的。

var map = new BMap.Map("container");
map.centerAndZoom(new BMap.Point(116.404, 39.915), 14);

var oGl = document.getElementById("div_gongli");
var ofname = document.getElementById("tbxArea");
var otname = document.getElementById("tbxAreaTo");
if (ofname.value != "" && otname.value != "") {
    var output = "全程：";
    var searchComplete = function(results) {
        if (transit.getStatus() != BMAP_STATUS_SUCCESS) {
            return;
        }
        var plan = results.getPlan(0);
        output += plan.getDistance(true); //获取距离
        output += "/";
        output += plan.getDuration(true); //获取时间
    }
    var transit = new BMap.DrivingRoute(map, {
        renderOptions: {
            map: map,
            panel: "results",
            autoViewport: true
        },
        onSearchComplete: searchComplete,
        onPolylinesSet: function() {
            oGl.innerText = output;
        }
    });
    transit.search(ofname.value, otname.value);
}
...

我们查看网站加载的 js 文件，发现获取 Bmap 这个对象原来是来自于

https://api.map.baidu.com/?qt=nav&c=131&sn=2%24%24%24%24%24%24%E6%B4%AA%E5%B1%B1%E5%8C%BA%24%240%24%24%24%24&en=2%24%24%24%24%24%24%E6%B1%9F%E5%A4%8F%E5%8C%BA%24%240%24%24%24%24&sy=0&ie=utf-8&oue=1&fromproduct=jsapi&res=api&callback=BMap._rd._cbk35162&ak=zS6eHWhoEwXMUrQKkaaTlvY65XsVykFf

很明显，这个网站也是调用的百度的 api。
我们查看 js 文件传递的部分参数：

content: {dis: 16538,…}
dis: 16538
kps: [{a: 7, dr: "", dw: 0, ett: 17, ic: "", iw: 0, pt: ".=zl83LBgOCJVA;", rt: 1, tt: 1},…]
rss: [{d: 0, g: "", n: "", rr: 0, t: 0, tr: 0},…]
taxi: {detail: [{desc: "白天(05:00-23:00)", kmPrice: "2.3", startPrice: "14.0", totalPrice: "47"},…],…}
time: 1516
toll: 0
...

核实 content 里的 dis 和 time 是否就是网站显示的距离和时间
当我们更换测试地点后，显示的距离和 https://api.map.baidu.com 中 content 的内容一样
time：1516%60=25.26666666666667‬，和显示的 26 分钟也是核对的。

测试结果：网站没有反爬虫机制，但是调用的是百度地图 pai 获取数。

• 网站储存地址的数据是按照编码来的，对应的下级城市为小数
  比如热门城市：

  hot_city: ["北京市|131", "上海市|289", "广州市|257", "深圳市|340", "成都市|75", "天津市|332", "南京市|315", "杭州市|179", "武汉市|218",…]
  0: "北京市|131"
  1: "上海市|289"
  2: "广州市|257"
  3: "深圳市|340"
  4: "成都市|75"
  5: "天津市|332"
  6: "南京市|315"
  7: "杭州市|179"
  8: "武汉市|218"
  9: "重庆市|132"

  当测试区级地点：（洪山区、江夏区）

  map.centerAndZoom(new BMap.Point(116.404, 39.915), 14);

• 如果不行能否调用高德地图 api？

 

创建接口 - 调用高德地图 api

在高德的管理平台注册个人开发：https://lbs.amap.com/dev/key/app

 

申请个人的 key。每日调用量有上线，所以只能一点点的做。
我们将申请到的 key 写入配置信息文件中：
public/config.py

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
#__author__: stray_camel

import os,sys
#当前package所在目录的上级目录
src_path = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
geo_key = '3e2235273ddtestdef4'
#key我已经打马赛克了，请自己去申请

完成功能：
通过地域名查询经纬度；
对出发 / 目的地点 - 路程 - 路线，数据进行查询，并插入到数据库中，现已实现。但对于数据量较多的情况，数据库的操作较慢。

首先前往高德地图注册个人用户，获取一个 key，之后我们可以通过构造 url，通过 request 来获取数据。

通过 address 获取经纬度：

def get_coordinatesViaaddress(self,
    address:"地点名"
    ) -> "返回str类型的经纬度":
        url='https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?address='+address+'&output=json&key='+self.key
        #将一些符号进行URL编码
        newUrl = parse.quote(url, safe="/:=&?#+!$,;'@()*
")
        coor = json.loads(urllib.request.urlopen(newUrl).read())['geocodes'][0]['location']
        logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
        logger = logging.getLogger(__name__)
        logger.info("查询{}的经纬度：{}！".format(address,coor))
        # print()
        return coor

通过城市 list 获取两点之间距离和出行方式：

def get_disViaCoordinates(self,
    addList:"一个列表存放地址数据"
    ) ->  "{'origin':[],'destination':[],'distance':[],'route':[]}":
        dict_route = {'origin':[],'destination':[],'distance':[],'route':[]}
        for m in range(len(addList)):
            for n in range(m,len(addList)):
                if m!=n:
                    print('get_tetst',m,n)
                    #从addList中得到地址的名称，经纬度
                    origin = addList[m][2]
                    destination = addList[n][2]
                    url2='https://restapi.amap.com/v3/direction/driving?origin='+origin+'&destination='+destination+'&extensions=all&output=json&key=3e2235273dd2c0ca2421071fbb96def4'
                #编码
                    newUrl2 = parse.quote(url2, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]")
                    #发送请求
                    response2 = urllib.request.urlopen(newUrl2)
                    #接收数据
                    data2 = response2.read()
                    #解析json文件
                    jsonData2 = json.loads(data2)
                    #输出该json中所有road的值
                    # print(jsonData2)
                    road=jsonpath.jsonpath(jsonData2,'$..road')
                    #从json文件中提取距离
                    distance = jsonData2['route']['paths'][0]['distance']
                    #字典dict_route中追加数据
                    dict_route.setdefault("origin",[]).append(addList[m][0])
                    dict_route.setdefault("destination",[]).append(addList[n][0])
                    dict_route.setdefault("distance",[]).append(distance)
                    dict_route.setdefault("route",[]).append(road)
        return dict_route

数据库样品：
sample_table

数据库的内容我就用 json 表示了哈：

[
  {
    "address": "湖北省武汉市江岸区",
    "ad_type": 1,
    "coordinates": "114.278760,30.592688"
  },
  {
    "address": "湖北省武汉市江汉区",
    "ad_type": 1,
    "coordinates": "114.270871,30.601430"
  },
  {
    "address": "湖北省武汉市乔口区",
    "ad_type": 1,
    "coordinates": "114.214920,30.582202"
  },
  ...共103条地点数据

sample_route，以 sample_table 前三个数据为例做出查询，和返回。

[
  {
    "origin": "湖北省武汉市江岸区",
    "destination": "湖北省武汉市江汉区",
    "route": "['台北一路', '新华路']",
    "distance": "1520"
  },
  {
    "origin": "湖北省武汉市江岸区",
    "destination": "湖北省武汉市乔口区",
    "route": "['台北一路', '台北路', '解放大道', '解放大道', '解放大道', '解放大道', '解放大道', '解放大道', '解放大道', '解放大道', '二环线辅路', '沿河大道']",
    "distance": "9197"
  },
  {
    "origin": "湖北省武汉市江汉区",
    "destination": "湖北省武汉市乔口区",
    "route": "['新华路', '建设大道', '建设大道', '建设大道', '建设大道', '沿河大道']",
    "distance": "7428"
  }
]

---

BUG:
问题：在 process_data/excel2sql.py，调用格比 public/config.py 接口
问题：当我们访问隔壁文件夹的接口时，如果发现调用不了，可以在当前文件的头部加入：

import sys,os
absPath = os.path.abspath(__file__)   #返回代码段所在的位置，肯定是在某个.py文件中
temPath = os.path.dirname(absPath)    #往上返回一级目录，得到文件所在的路径
temPath = os.path.dirname(temPath)    #在往上返回一级，得到文件夹所在的路径
sys.path.append(temPath)

将当前文件夹所在的路径加入到 python 系统路径中

以上就是本次分享；另外很多人在学习Python的过程中，往往因为没有好的教程或者没人指导从而导致自己容易放弃，为此我建了个Python全栈开发交流.裙 ：一久武其而而流一思（数字的谐音）转换下可以找到了，里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题有老司机解决哦，一起相互监督共同进步

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