python对城市规划_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

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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

namecolumndata typelength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

namecolumndata typelength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

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':