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Geocoding API 是一类简单的HTTP接口，用于提供从地址到经纬度坐标或者从经纬度坐标到地址的转换服务，用户可以使用C# 、C++、Java等开发语言发送HTTP请求且接收JSON、XML的返回数据。
Geocoding API包括地址解析和逆地址解析功能。
地理编码接口
百度大厦&city=北京市
renderOption&&renderOption({&status&:0,&result&:{&location&:{&lng&:118.,&lat&:32.},&precise&:0,&confidence&:30,&level&:&\u9053\u8def&}})
逆地理编码接口
&callback=renderReverse&location=32..8147333&output=json&pois=0
renderReverse&&renderReverse({&status&:0,&result&:{&location&:{&lng&:118.,&lat&:32.},&formatted_address&:&江苏省南京市玄武区九华山隧道&,&business&:&玄武湖,火车站,太平门&,&addressComponent&:{&city&:&南京市&,&district&:&玄武区&,&province&:&江苏省&,&street&:&九华山隧道&,&street_number&:&&},&cityCode&:315}})
每天每个key可调用5千次
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来源：博客园
利用高德地图web服务api实现地理/逆地址编码api使用具体方法请查看官方文档文档网址：/api/webservice/guide/api/georegeo/ 1.利用python第三方库requests实现Requests库文档地址：http://www.python-requests.org/en/master/ 1 #!/usr/bin/env python3 2 #-*- coding:utf-8 -*- 3 ''' 4 利用高德地图api实现地址和经纬度的转换 5 ''' 6 import requests 7
8 def geocode(address): 9
parameters = {'address': address, 'key': 'cb649a25c1f81c1451adbeca'}<span style="color: #
base = '/v3/geocode/geo'<span style="color: #
response = requests.get(base, parameters)<span style="color: #
answer = response.json()<span style="color: #
print(address + "的经纬度：", answer['geocodes'][0]['location'])<span style="color: # <span style="color: # if __name__=='__main__':<span style="color: #
#address = input("请输入地址:")<span style="color: #
address = '北京市海淀区'<span style="color: #
geocode(address) 2.基于http协议利用标准库http.client实现 1 #!/usr/bin/env python3 2 #-*- coding:utf-8 -*- 3 ''' 4 利用高德地图api实现地址和经纬度的转换 5 ''' 6
8 import http.client 9 import json<span style="color: # from urllib.parse import quote_plus<span style="color: # <span style="color: # base = '/v3/geocode/geo'<span style="color: # key
= 'cb649a25c1f81c1451adbeca'<span style="color: # <span style="color: # def geocode(address):<span style="color: #
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#print(path)<span style="color: #
connection = http.client.HTTPConnection('',80)<span style="color: #
connection.request('GET', path)<span style="color: #
rawreply = connection.getresponse().read()<span style="color: #
#print(rawreply)<span style="color: #
reply = json.loads(rawreply.decode('utf-8'))<span style="color: #
print(address + '的经纬度：',reply['geocodes'][0]['location'])<span style="color: # <span style="color: # if __name__=='__main__':<span style="color: #
#address = input("请输入你的地址：")<span style="color: #
address = '北京市朝阳区'<span style="color: #
geocode(address) 3.利用基于传输层上socket实现 1 #!/usr/bin/env python3 2 #-*- coding:utf-8 -*- 3
4 import socket 5 from urllib.parse import quote_plus 6
7 request_text = """\ 8 GET /v3/geocode/geo?address={}&key=cb649a25c1f81c1451adbeca HTTP/1.1\r\n\ 9 Host: :80\r\n\<span style="color: # User-Agent: search4.py\r\n\<span style="color: # Connection: close\r\n\<span style="color: # \r\n\<span style="color: # """<span style="color: # <span style="color: # def geocode(address):<span style="color: #
sock = socket.socket()<span style="color: #
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sock.sendall(request.encode('ascii'))<span style="color: #
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while True:<span style="color: #
more = sock.recv(4096)<span style="color: #
if not more:<span style="color: #
break<span style="color: #
raw_reply += more<span style="color: #
print(raw_reply.decode('utf-8'))<span style="color: # <span style="color: # if __name__=='__main__':<span style="color: #
#address = input("请输入地址：")<span style="color: #
address = '北京市朝阳区'<span style="color: #
geocode(address)
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在线咨询，奖学金返现，名师点评，等你来互动基于Python的控件分析模型的实现--《中国地质大学（北京）》2010年硕士论文
基于Python的控件分析模型的实现
【摘要】：
当前,随着信息科学技术日新月异的发展,地理信息在国民经济生活和政府行政部门决策服务中的角色越来越重要。同时,计算机各方面的性能也有很大的提高,其解释执行能力已经达到一定的应用需求,出现的新语言也多数为曾经程序语言世界的二等公民——脚本语言。本文在这样的背景下,研究脚本语言Python在处理地理信息、构建空间分析模型方面的应用与实现。
Python是世界GIS技术最大提供商ESRI的首选脚本语言。由于其具有跨平台、易学易用、面向对象、可扩展、解释执行能力高、库内容丰富等多方面的优越特性,所以与GIS分析处理工作的要求十分相符。空间分析的任务通常包含多个不同的数据集以及各自所拥有的大量的数据记录,处理起来常常会花费大量的时间。Python可以自动多任务处理地理信息,即可以执行一个处理任务,也可以处理多个复杂的工作任务,同时也可以形成一种分析处理模型。用脚本的好处在于它们能重复使用,并且没有复杂的数据标准。一般情况下, Python需要结合Geoprocessor这一ArcObjectsTM COM组件对象来开发和设计空间分析模型,同时在ArcGIS客户端应用程序中展示模型及其实例运行结果。Geoprocessor对象封装了GIS常用的400多种工具,所以其应用功能非常强大。
本文就消防领域中对火警响应时间这一特定内容用Python设计和实现空间分析模型,其主要模型功能组成有:1)地址数据表的创建,用特定字段记载消防事故点的位置信息;2)定位事故发生地,通过地理编码将二维表中的位置文字信息转变为空间信息;3)检测定位正确性,通过与已有的基础地理信息来查询该警报是否正确;4)寻找最近消防站,运用GIS常用的网络分析功能来设计;5)响应时间的评估,评估消防站在设定的时间范围内是否能做出及时的反应。这五个处理步骤最后集成到一起,形成一个火警响应时间的空间分析模型。
本文主要围绕Python这一脚本语言在空间分析建模方面的应用来展述,最后结合一个火警响应时间的实例来进行设计,从而体现Python的特性与其在GIS空间分析方面应用的优越性。
【关键词】：
【学位授予单位】：中国地质大学（北京）【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2010【分类号】：P208【目录】：
Abstract6-10
第1章 引言10-14
1.1 论文选题背景10-11
1.2 PYTHON应用空间分析的研究现状与趋势11-12
1.2.1 ESRI 软件脚本语言的发展变化11-12
1.2.2 Python 在空间分析应用的趋势12
1.3 论文的整体结构12-14
第2章 PYTHON 体系结构概述14-21
2.1 PYTHON简介14-17
2.1.1 Python 的设计理念14
2.1.2 Python 的特点14-16
2.1.3 Python 的不足16-17
2.1.4 Python 的应用现状与前景17
2.2 PYTHON的体系结构17-18
2.3 PYTHON的编译环境18-19
2.4 PYTHON与GIS19-21
2.4.1 矢量格式19
2.4.2 使用python 处理GRID 数据19
2.4.3 投影19-20
2.4.4 访问ArcSDE 的脚本20
2.4.5 WebGIS 与Python20-21
第3章 空间分析模型的概述21-34
3.1 空间分析概述21-25
3.1.1 空间数据21-24
3.1.2 空间模型24-25
3.2 常用地理处理分析方法25-34
3.2.1 叠加分析25-27
3.2.2 网络分析27-30
3.2.3 地理编码30-34
第4章 火警响应时间模型的设计与实现34-53
4.1 基于GIS 消防应急指挥概述34
4.2 模型总体设计34-37
4.2.1 问题提出34-35
4.2.2 模型构建环境35-36
4.2.3 地理处理模型总体设计36-37
4.3 功能实现37-48
4.3.1 地址数据表的建立37-38
4.3.2 定位事故发生地38-40
4.3.3 检测事故发生点定位是否正确40-43
4.3.4 寻找最近消防站43-45
4.4.5 评估响应时间45-48
4.4 模型集成48-49
4.5 实例设计与显示49-53
4.5.1 工作环境的设置49-50
4.5.2 空间数据的选择50
4.5.3 实例的展示50-53
第5章 总结53-55
5.1 结论53
5.2 不足53-54
5.3 展望54-55
参考文献56-58
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【引证文献】
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