想知道自己30分鐘能“走”多遠嘛？

• 前言
• 一、獲取數據
• • 1. 交通生活圈數據
  • 2. 城市區域數據
  • 3. 城市數據
  • 4. 完整代碼
• 二、30分鐘交通生活圈
• • 1. 數據分析
  • 2. 完整代碼
• 寫在最后

前言

昨天在網上瞎逛的時候，看到了一個概念——交通生活圈，經過一番查閱后，約模知道了它的意思：在現有交通狀況下，在一定的時間內乘坐現有交通工具你能抵達的范圍（ps.通常是指駕車）。
簡單來說，就是：“30分鐘內你能走多遠？”
正好某德地圖上也有類似的數據，效果如下：

它包含了20分鐘、30分鐘、45分鐘、60分鐘、90分鐘這5類數據，它范圍即對應的交通生活圈。感覺很厲害的鴨子~

于是，我決定自己探索一番…

一、獲取數據

1. 交通生活圈數據

打開瀏覽器的F12調試工具，監聽網絡請求：

其接口地址為：

https://report.amap.com/ajax/life/circle.do

有3個參數，對應的說明如下：

參數說明

districtId	表示區域的ID
dir	0表示出發地，1表示目的地
timeIndex	表示數據的時間

那么，可以定義獲取數據的函數：

def get_data(disID):'''獲得交通生活圈數據'''url = 'https://report.amap.com/ajax/life/circle.do'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:84.0) Gecko/20100101 Firefox/84.0','Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2','X-Requested-With': 'XMLHttpRequest','Connection': 'keep-alive','TE': 'Trailers',}hour = time.strftime('%H',time.localtime(time.time())) # 當前小時params = (('districtId', disID),('dir', '0'),('timeIndex', hour),)res = requests.get(url, headers=headers, params=params)data = res.json()return data

返回的數據為JSON格式，為一個列表，包含5個子列表，每個列表分別表示20分鐘、30分鐘、45分鐘、60分鐘、90分鐘的數據。
本以為到這里就大功告成了，然而我們發現districtId為類似“B0FFFDS1JU”的字符串編碼，不便于直接利用，因此需要找到它的來源。

2. 城市區域數據

同樣是通過F12抓包分析，可以找到一個請求，它可以返回每個城市對應的區域及相關信息（包括了我們苦苦尋找的districtId）。那么，便可以定義相應的函數：

def get_id(cityID):'''獲得城市區域ID'''url = 'https://report.amap.com/ajax/life/districts.do'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:84.0) Gecko/20100101 Firefox/84.0','Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2','X-Requested-With': 'XMLHttpRequest','Connection': 'keep-alive','Referer': 'https://report.amap.com/life.do?city=420100','TE': 'Trailers',}params = (('cityCode', cityID),)res = requests.get(url, headers=headers, params=params)data =res.json()return data

通過傳入城市ID，便可得到其下區域的相關信息：

如出一轍，傳入的參數為城市ID，這并不直觀，我們無法很快知道每個城市對應的ID是什么。
正所謂：“探索尚未結束，同志仍需努力…”

3. 城市數據

如法炮制，我們找到了獲取城市數據的接口，并定義如下函數：

def get_city():'''獲取城市信息（城市名、城市ID等）'''url = 'https://report.amap.com/ajax/getCityInfo.do'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:84.0) Gecko/20100101 Firefox/84.0','Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2','X-Requested-With': 'XMLHttpRequest','Connection': 'keep-alive',}res = requests.get(url, headers=headers)data = res.json()return data

其結果如是：

4. 完整代碼

為了更加方便地獲取數據，將以上函數整合在一起，完整的代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Dec 21 15:14:42 2020@author: kimol_love """ import os import time import json import requestsdef get_city():'''獲取城市信息（城市名、城市ID等）'''url = 'https://report.amap.com/ajax/getCityInfo.do'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:84.0) Gecko/20100101 Firefox/84.0','Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2','X-Requested-With': 'XMLHttpRequest','Connection': 'keep-alive',}res = requests.get(url, headers=headers)data = res.json()return datadef get_id(cityID):'''獲得城市區域ID'''url = 'https://report.amap.com/ajax/life/districts.do'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:84.0) Gecko/20100101 Firefox/84.0','Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2','X-Requested-With': 'XMLHttpRequest','Connection': 'keep-alive','Referer': 'https://report.amap.com/life.do?city=420100','TE': 'Trailers',}params = (('cityCode', cityID),)res = requests.get(url, headers=headers, params=params)data =res.json()return datadef get_data(disID):'''獲得交通生活圈數據'''url = 'https://report.amap.com/ajax/life/circle.do'headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.3; Win64; x64; rv:84.0) Gecko/20100101 Firefox/84.0','Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01','Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.8,zh-TW;q=0.7,zh-HK;q=0.5,en-US;q=0.3,en;q=0.2','X-Requested-With': 'XMLHttpRequest','Connection': 'keep-alive','TE': 'Trailers',}hour = time.strftime('%H',time.localtime(time.time())) # 當前小時params = (('districtId', disID),('dir', '0'),('timeIndex', hour),)res = requests.get(url, headers=headers, params=params)data = res.json()return dataif __name__ == '__main__':# 獲取城市信息cityInfo = get_city()# 輸入城市及片區while True:cityName = input('請輸入城市：')flag = 0for city in cityInfo:if cityName == city['name']:cityID = city['code']disIDs = get_id(cityID)if len(disIDs) == 0:flag = 1else:flag = 2breakif flag == 0: # 如果沒有該城市print('未找到相關城市!')elif flag == 1: # 如果該城市沒有數據print('該城市無數據!：')elif flag == 2: breakprint('-'*20)print(('0==>所有').ljust(10))for i in range(len(disIDs)):print(('%d==>%s'%(i+1, disIDs[i]['name'])).ljust(10))print('-'*20)while True:index = int(input('請選擇：'))if index not in range(len(disIDs)+1):print('輸入錯誤!：')else:break# 下載數據if not os.path.exists('./data'):os.mkdir('./data')if index == 0: # 全部下載if not os.path.exists('./data/%s'%cityName):os.mkdir('./data/%s'%cityName)for i in range(len(disIDs)):disID = disIDs[i]['id']data = get_data(disID)data.append(disIDs[i]['center']) # 加入中心點data = json.dumps(data)with open('./data/%s/%s.json'%(cityName,disIDs[i]['name']), 'w') as f:f.write(data)print('"%s"獲取成功！'%disIDs[i]['name'])else:disID = disIDs[index-1]['id']data = get_data(disID)data.append(disIDs[index-1]['center']) # 加入中心點data = json.dumps(data)with open('./data/%s.json'%disIDs[i]['name'], 'w') as f:f.write(data)print('"%s"獲取成功！'%disIDs[i]['name'])

注：為了便于后續地分析，我們將數據append了一個列表（區域的中心位置），因此data一共包含6個列表：5類數據+中心點位置。

俗話說得好，好用不好用，拉出來run一run：

電閃雷鳴之間，只見所有的數據默默地躺入了我溫暖的懷抱~
至此，數據獲取的探索便可暫告于段落。

二、30分鐘交通生活圈

1. 數據分析

有了數據，通過分析我們便可知道30分鐘自己能“走”多遠了。這里我們用到了Python中的folium庫，它是一個交互式地圖庫，允許我們調用地圖接口進行可視化分析。其安裝方法如下：

pip install folium

首先，定義讀取數據的函數：

def read_data(path, Type=30):'''讀取交通生活圈數據（有20分鐘、30分鐘、45分鐘、60分鐘、90分鐘）'''typeMap = {20:0,30:1,45:2,60:3,90:4}with open(path, 'r') as f:data = f.read()data = json.loads(data)center = data[-1]data = data[typeMap[Type]]return (center, data)

讀取數據（以成都的牛王廟為例）：

center, data = read_data('./data/成都/牛王廟.json') data.append(data[0]) for i in range(len(data)): # 交換經緯度，很重要data[i] = [data[i][1],data[i][0]]

data.append(data[0])是為了使數據形成一個閉環，這樣方便在地圖上表示出來。
定義地圖，并設定相關參數：

Map=folium.Map(location=[center[1],center[0]],zoom_start=11,tiles='http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=7&x={x}&y={y}&z={z}',attr='default')

在地圖上標出起始點：

folium.Marker([center[1],center[0]],popup=folium.Popup('牛王廟',max_width=1000),tooltip='出發點').add_to(Map)

在地圖上畫出30分鐘交通生活的區域：

folium.Polygon(data,color='#7C9F59',fill=True).add_to(Map)

將地圖保存到本地：

Map.save('30分鐘交通生活圈.html')

打開HTML之后，效果如下：

綠色區域意味著，在當前的交通情況下，我從牛王廟出發，我可以到達的范圍，即30分鐘我能“走”多遠~

2. 完整代碼

這一部分的完整代碼如下：

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Dec 21 18:58:34 2020@author: kimol_love """ import json import foliumdef read_data(path, Type=30):'''讀取交通生活圈數據（有20分鐘、30分鐘、45分鐘、60分鐘、90分鐘）'''typeMap = {20:0,30:1,45:2,60:3,90:4}with open(path, 'r') as f:data = f.read()data = json.loads(data)center = data[-1]data = data[typeMap[Type]]return (center, data)if __name__ == '__main__':center, data = read_data('./data/成都/牛王廟.json')data.append(data[0])for i in range(len(data)): # 交換經緯度，很重要data[i] = [data[i][1],data[i][0]]Map=folium.Map(location=[center[1],center[0]],zoom_start=11,tiles='http://webrd02.is.autonavi.com/appmaptile?lang=zh_cn&size=1&scale=1&style=7&x={x}&y={y}&z={z}',attr='default')folium.Marker([center[1],center[0]],popup=folium.Popup('牛王廟',max_width=1000),tooltip='出發點').add_to(Map)folium.Polygon(data,color='#7C9F59',fill=True).add_to(Map)Map.save('30分鐘交通生活圈.html')

寫在最后

至此，我們大致知道了30分鐘自己能“走”多遠了~

這里主要是從交通通行情況的角度出發，如果非得說坐飛機、坐火箭、坐大炮啥的。別問我，問了我也不知道（手動捂臉）~

其實，這個數據還可以嘗試從更多地角度分析，比如可以計算出30分鐘最大抵達半徑，并進一步比較不同城市的大小等等。如果有感興趣的小伙伴，可以試試哦。

我是kimol君，咋們下次再會~

創作不易，大俠請留步… 動起可愛的雙手，來個贊再走唄 (???￩?)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的想知道自己30分钟能“走”多远嘛？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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