Google Maps API的使用

之前在学习了简单的API调用后，查看了几个知名网站的API调用方法，发现Google的API调用还是相对比较简单的。下面就从API key的获取、googlemaps的安装，再到实际使用做一下说明。

 

1.基于Python的Google MAPS服务：

Google目前在Maps方面开放的API有好几个，可以根据不同的需求进行使用：

• Directions API
• Distance Matrix API
• Elevation API
• Geocoding API
• Geolocation API
• Time Zone API
• Roads API
• Places API

 

2.系统需求：

Python 2.7及以上；

Google MAP API key

 

3.API key的获取方法：

1) 访问Google控制台并登陆；

2) 点击左上角的项目进行选择或者创建新项目：

这里我选择了之前创建过的项目，可以点击+号新建

 

3) 点击"启用API和服务"开启你需要的API；

这里选择跟地图相关的API：

 

点击启用。

显示此界面就说明启用成功。

 

4) 创建API key；

点击左侧边栏中的"凭据"进行创建：

5) 限制访问IP(可选)

点击后面的修改按钮可以对密钥进行IP等设置：

4.安装googlemaps：

C:\Users\DEV>pip install -U googlemaps

Collecting googlemaps

  Downloading googlemaps-2.5.1.tar.gz

Collecting requests<3.0,>=2.11.1 (from googlemaps)

  Downloading requests-2.18.4-py2.py3-none-any.whl (88kB)

    100% |████████████████████████████████| 92kB 112kB/s

Collecting chardet<3.1.0,>=3.0.2 (from requests<3.0,>=2.11.1->googlemaps)

  Downloading chardet-3.0.4-py2.py3-none-any.whl (133kB)

    100% |████████████████████████████████| 143kB 121kB/s

Collecting idna<2.7,>=2.5 (from requests<3.0,>=2.11.1->googlemaps)

  Downloading idna-2.6-py2.py3-none-any.whl (56kB)

    100% |████████████████████████████████| 61kB 123kB/s

Collecting certifi>=2017.4.17 (from requests<3.0,>=2.11.1->googlemaps)

  Downloading certifi-2018.1.18-py2.py3-none-any.whl (151kB)

    100% |████████████████████████████████| 153kB 326kB/s

Collecting urllib3<1.23,>=1.21.1 (from requests<3.0,>=2.11.1->googlemaps)

  Downloading urllib3-1.22-py2.py3-none-any.whl (132kB)

    100% |████████████████████████████████| 133kB 216kB/s

Building wheels for collected packages: googlemaps

  Running setup.py bdist_wheel for googlemaps ... done

  Stored in directory: C:\Users\DEV\AppData\Local\pip\Cache\wheels\04\e8\d1\ae5577b5339873e6a5dd55141d56e507cf281b137ef0

9ba924

Successfully built googlemaps

Installing collected packages: chardet, idna, certifi, urllib3, requests, googlemaps

  Found existing installation: chardet 3.0.3

    Uninstalling chardet-3.0.3:

      Successfully uninstalled chardet-3.0.3

  Found existing installation: idna 2.5

    Uninstalling idna-2.5:

      Successfully uninstalled idna-2.5

  Found existing installation: requests 2.14.2

    Uninstalling requests-2.14.2:

      Successfully uninstalled requests-2.14.2

Successfully installed certifi-2018.1.18 chardet-3.0.4 googlemaps-2.5.1 idna-2.6 requests-2.18.4 urllib3-1.22

 

 

执行完上述操作后，我们就可以调用这些API来获取我们需要的数据了，先使用文档中的一个例子来调用试试：

import googlemaps
from datetime import datetime

gmaps = googlemaps.Client(key='Add Your Key here')

# Geocoding an address
geocode_result = gmaps.geocode('1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA')
print(geocode_result[0]['geometry']['location'])

# Look up an address with reverse geocoding
reverse_geocode_result = gmaps.reverse_geocode((40.714224, -73.961452))
print(reverse_geocode_result[0]['address_components'][1]['long_name'])

 

上述例子调用了geocode API，并分别打印各自的返回值。

geocode()即地理编码，根据地址以json格式返回经纬度。

reverse_geocode()即反向地理编码，根据经纬度返回具体地址。

 

实际调用后，在API首页便可以看到调用的具体情况。

下面针对directions API进行进一步研究。

 

Directions API

Directions API可以用来计算两地点之间的路线，并可设置路径点及出行模式(公交、驾车、骑行、步行等)

先来看一个简单的调用例子，并分析返回的json数据的具体内容。

import googlemaps
from datetime import datetime

gmaps = googlemaps.Client(key='Add Your Key here')
# Request directions via public transit
now = datetime.now()
directions_result = gmaps.directions("Sydney Town Hall",
                                     "Parramatta, NSW",
                                     mode="transit",
                                     departure_time=now)
print(directions_result)

例子中gmaps.directions()函数的形参分别为：

起始地点(Sydney Town Hall)， 目标地点(Parramatta, NSW)， 出行模式(公交)， 出发时间(即刻触发)

然后再来看看根据这个请求返回的数据：

第一次看时有点发晕，这么多数据啊，怎么这么复杂，该怎么搞？其实像这样将数据格式化后再分析，就比较清楚了。

'legs'中为具体的路径信息，总体结构如下：

legs: [{

    'arrival_time': {},     # 到达时间

    'departure_time': {},     # 出发时间(这两个时间在调用时只能指定一个，另一个通过路线规划进行预估)

    'distance': {},     # 两个地点之间基于路线的距离

    'duration': {},     # 需要花费的时间

    'end_address': '',     # 目的地地址

    'end_location': {},     # 目的地经纬度

    'start_address': {},     # 出发地地址

    'start_location': {},     # 出发地经纬度

    'steps': {},     # 具体的规划路线

    'traffic_speed_entry': [],

    'via_waypoint': []

}]

 

而在'steps'中，又细分为几段详细的路线(每一段的信息都在列表的字典元素中)，并在每一步中给出了'html_instructions'指示信息，内容非常全：

steps: [

        {

            'distance':     # 第一段路线数据

            'duration':

            'end_location':

            'html_instructions':

            'polyline':

            'start_location':

            'steps': [     # 第一段路线的详细路径

                    {

                        'distance': {},     # 

                        'duration':

                        'end_location':

                        'html_instructions':

                        'polyline':

                        'start_location':

                        'travel_mode':

                    },

                    {

                        'distance': {},

                        ... ...

                    },

                    ... ...

                ],

            'travel_mode': ''

        },

        {

            'distance':     # 第二段路线数据

            ... ...

        },

        ... ...

]

可以看到实际返回的数据还是挺复杂的，但是也是非常详细，想要的数据基本上都在里面了。

 

单纯的获取这些零散数据是没有什么实际意义的，如果我们能基于现有的数据，或者用爬取的数据与API相结合，就能进行数据分析，并进一步得到一些结论。

根据经纬度值，让我联想到可以利用已有的出租车数据集，使用经纬度获取出租车的位置，并进行分析。

几个可用的数据集：

NYC TLC Trip Record Data

Microsoft T-Drive trajectory data

下面的数据使用的是Microsoft的T-Drive trajectory data数据(该数据集是由很多个.txt文件组成的，我在使用前先转换成了csv格式的文件)。

 

根据经纬度，从API获取两个节点开车所需的时间及距离，并作出图表，查看开车时间及距离各自所占的比重。

由于API的调用限制，我们先取前2000条的记录进行分析：

import googlemaps
from datetime import datetime
import os
import csv
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import math

# 将已知的多个txt文件中的内容放到一个CSV文件下
def txt2Csv(dataPath, csvname):
    fileList = os.listdir(dataPath)
    csvFile = open(dataPath + '\\' + csvname, 'w+')
    writer = csv.writer(csvFile)
    for fileName in fileList:
        with open(dataPath + '\\' + fileName) as fileObj:
            lines = fileObj.readlines()
            for line in lines:
                line = line.split(',')
                line[-1] = line[-1][0:-1]
                writer.writerow((line))
    csvFile.close()

# 根据经纬度获取两地之间的距离及花费的时间
def getDistanceDuration(key, path, csvName):
    gmaps = googlemaps.Client(key=key)
    df = pd.read_csv(path + '\\' + csvName)
    df.columns = ['id', 'time', 'longitude', 'latitude']
    durationList = []
    distanceList = []
    try:
        for i in range(1, 1000):
            now = datetime.now()
            # 调取google API的directions:
            directions_result = gmaps.directions((df.iloc[i, 3], df.iloc[i, 2]),
                                                 (df.iloc[i+1, 3], df.iloc[i+1, 2]),
                                                 mode="driving",
                                                 departure_time=now)
            # 按照返回的格式，找出distance及duration，追加到列表中并返回
            distanceList.append(directions_result[0]['legs'][0]['distance']['value'])
            durationList.append(directions_result[0]['legs'][0]['duration']['value'])
    except googlemaps.exceptions._RetriableRequest:
        pass
    return distanceList, durationList

path = 'D:\\Learnning\\python\\scrape\\taxiData\\T-drive Taxi Trajectories\\release\\taxi_log_2008_by_id'
txt2Csv(path, 'geodata.csv')

distanceList, durationList = getDistanceDuration('AIzaSyD8X6tJx6Ap5TVHlqwSso8iTwZfDWcFsOA', path, 'geodata.csv')
# 对返回数据的单位做转换， 并使用math.ceil对数据向上取整
distanceList = [math.ceil(dis/1000) for dis in distanceList]
durationList = [math.ceil(dis/60) for dis in durationList]

totalDistance = 0
totalDuration = 0
# 计算总路程，并画出每段路程的距离在总路程中的占比:
for distance in distanceList:
    totalDistance += distance
distancePropo = [distance/totalDistance for distance in distanceList]
plt.bar(distanceList, distancePropo)
plt.title("Distance interval")
plt.xlabel("Km")
plt.ylabel("Proportion")
plt.show()

# 计算总时间，并画出每段路程花费的时间在总时间中的占比:
for duration in durationList:
    totalDuration += duration
durationPropo = [duration/totalDuration for duration in durationList]
plt.bar(durationList, durationPropo)
plt.title("Time interval")
plt.xlabel("Min")
plt.ylabel("Proportion")
plt.show()

得出的图像：

 

按时间分布：

 

按行驶距离分布：

具体的使用文档可参考：

开发者文档

https://developers.google.com/maps/.