省市区三级行政区数据获取和GeoJson地图下载
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2023-11-17 19:35:46
文章目录1.背景2.行政区域数据获取3.获取GeoJson数据1.背景项目中用到省市区三级的行政区划的选择,在网上找到的数据与最新的行政区域划分不一致,也难以确认数据的完成性。基于echarts完成数据地区分布图时,需要提供地区对应的geoJson格式地图。2.行政区域数据获取高德开放平台提供了丰富数据API,其中行政区域信息可通过以下接口:https://restapi.amap.com/v3/config/district?keywords=中国&subdistrict=3&...
文章目录
1.背景
项目中用到省市区三级的行政区划的选择,在网上找到的数据与最新的行政区域划分不一致,也难以确认数据的完成性。
基于echarts完成数据地区分布图时,需要提供地区对应的geoJson
格式地图。
2.行政区域数据获取
高德开放平台提供了丰富数据API,其中行政区域信息可通过以下接口:https://restapi.amap.com/v3/config/district?keywords=中国&subdistrict=3&key=5b138cc729f37d29702ff904ca9cedeb
接口获取的数据是按照行政等级多层嵌套,为了方便后续操作,将数据转化为了List。
以下代码将行政区划转化为List并添加了id
和parent_id
,同时保存为json数组(area_dict.json
)和MySQL数据库脚本(area_dict.sql
)。
#-*-coding:UTF-8-*-
"""
Author: Gray Snail
Date: 2020-06-30
最新行政区划获取
基于高德地图API获取数据
https://restapi.amap.com/v3/config/district?keywords=中国&subdistrict=3&key=5b138cc729f37d29702ff904ca9cedeb
"""
import json
import requests
def parse_district(districtObj : dict, idx=1, parent_id=0):
res = []
if 'name' in districtObj.keys():
if districtObj['level'] == 'street':
return res
lng, lat = districtCenter(districtObj['center'])
level = districtLevel(districtObj['level'])
citycode = districtObj['citycode'] if isinstance(districtObj['citycode'], str) else ''
# {"citycode":"0379","adcode":"410300","name":"洛阳市","center":"112.434468,34.663041","level":"city"}
# idx, districtObj['adcode'], districtObj['name'], level, citycode, lng, lat, parent_id
item = {
'id' : idx,
'adcode' : districtObj['adcode'],
'name' : districtObj['name'],
'level' : level,
'citycode' : citycode,
'lng' : lng,
'lat' : lat,
'parent_id' : parent_id
}
res.append(item)
parent_id = idx
idx = idx + 1
if isinstance(districtObj.get('districts'), list) and len(districtObj['districts']) > 0:
for subitem in districtObj['districts']:
subs = parse_district(subitem, idx, parent_id)
res += subs
idx += len(subs)
return res
def districtLevel(levelStr):
map_val = {
'country': 0,
'province': 1,
'city': 2,
'district': 3
}
return map_val[levelStr]
def districtCenter(center):
items = center.split(',')
return float(items[0]), float(items[1])
# 结果保存为json数组
def saveJson(data):
with open('area_dict.json', 'w', encoding='utf-8') as fp:
json.dump(data, fp, ensure_ascii=False, indent=4)
print('Save json file: area_dict.json')
# 保存为SQL脚本
def saveSqlFile(data, includeCreate=True):
# +--------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
# | Field | Type | Null | Key | Default | Extra |
# +--------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
# | area_id | int(11) | NO | PRI | NULL | auto_increment |
# | area_code | char(6) | NO | MUL | NULL | |
# | area_name | varchar(20) | NO | MUL | NULL | |
# | level | tinyint(1) | NO | MUL | 0 | |
# | city_code | char(4) | YES | | NULL | |
# | longitudinal | int(11) | YES | | 0 | |
# | lateral | int(11) | YES | | 0 | |
# | parent_id | int(11) | NO | MUL | -1 | |
# +--------------+-------------+------+-----+---------+----------------+
createCode = """
CREATE TABLE `area_dict` (
`area_id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '地区Id',
`area_code` char(6) NOT NULL COMMENT '地区编码',
`area_name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '地区名',
`level` tinyint(1) NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '地区级别(1:省份province,2:市city,3:区县district,4:街道street)',
`city_code` char(4) DEFAULT NULL COMMENT '城市编码',
`lng` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '城市中心经度',
`lat` int(11) DEFAULT '0' COMMENT '城市中心纬度',
`parent_id` int(11) NOT NULL DEFAULT '-1' COMMENT '地区父节点',
PRIMARY KEY (`area_id`),
KEY `areaCode` (`area_code`),
KEY `parentId` (`parent_id`),
KEY `level` (`level`),
KEY `areaName` (`area_name`)
) ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=3261 DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='地区码表';
"""
with open('area_dict.sql', 'w', encoding='utf-8') as fp:
if includeCreate:
fp.write(createCode)
for item in data:
item['lng'] = int(item['lng'] * 1e6)
item['lat'] = int(item['lat'] * 1e6)
sql = "INSERT INTO area_dict(`area_id`,`area_code`,`area_name`,`level`,`city_code`,`lng`,`lat`,`parent_id`) " + \
"VALUES({id},'{adcode}','{name}',{level},'{citycode}',{lng},{lat},{parent_id});\n".format(**item)
fp.write(sql)
print('Save sql file: area_dict.sql')
if __name__ == "__main__":
url = 'https://restapi.amap.com/v3/config/district?keywords=中国&subdistrict=3&key=5b138cc729f37d29702ff904ca9cedeb'
response = requests.get(url)
if response.ok and response.status_code == 200:
data = response.json()
data = parse_district(data)
print('Download data successful, total:{0}!'.format(len(data)))
saveJson(data)
saveSqlFile(data)
else:
print('Request error!')
3.获取GeoJson数据
数据来源:基于阿里云datav,数据文件以地区编码命名。
根据行政区域数据中保存的area_dict.json
自动下载对应GeoJson
文件。
行政区划的更新,两个平台的数据可能存在差异,即同一地区有着不同的地区编码,导致对应地区的地图无法下载。代码中errorCodes
记录了未成功下载的地区编码。2020.07.01,未下载成功的不到30条。
#-*-coding:UTF-8-*-
"""
Author: Gray Snail
Date: 2020-06-30
GeoJson地图数据下载
基于阿里云datav
http://datav.aliyun.com/tools/atlas
"""
import requests
import json
import os
def loadDistrict(filename):
# {"citycode":"0379","adcode":"410300","name":"洛阳市","center":"112.434468,34.663041","level":"city"}
data = []
with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as fp:
data = json.load(fp)
return data
def saveGeoJson(areaCode, force=False):
saveName = 'geo/{0}.json'.format(areaCode)
if not force and os.path.isfile(saveName):
return None
baseUrl = 'https://geo.datav.aliyun.com/areas_v2/bound/{0}_full.json'
baseUrl2 = 'https://geo.datav.aliyun.com/areas_v2/bound/{0}.json'
if areaCode[-2:] == '00':
url = baseUrl.format(areaCode)
else:
url = baseUrl2.format(areaCode)
print(url)
response = requests.get(url)
if response.ok and response.status_code == 200:
res_json = response.json()
with open(saveName, 'w', encoding='utf-8') as fp:
json.dump(res_json, fp, ensure_ascii=False)
else:
return areaCode
if __name__ == "__main__":
districts = loadDistrict('area_dict.json')
errorCodes = []
for district in districts:
code = saveGeoJson(district['adcode'])
if not code is None:
errorCodes.append(code)
print(errorCodes)
本文地址:https://blog.csdn.net/u010942902/article/details/107055995
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