Python编程实战：利用百度地图API实现地理位置推荐功能的方法-猿码集

1. 前言

随着移动互联网和LBS（位置服务）的普及，地理位置推荐已经成为了很多应用中必备的功能。通过百度地图API，我们可以实现地理位置的获取以及地点搜索等功能。本文将介绍如何利用百度地图API实现地理位置的推荐。

2. 百度地图API介绍

2.1 API申请与获取

要使用百度地图API，首先需要进行API申请和获取。进入百度地图开放平台，注册账号并进行应用的创建，即可获得相应的API key。

2.2 API使用

百度地图API提供了丰富的接口，包括地点检索、路径规划、公交查询、地理编码等等。这些接口都支持HTTP/HTTPS协议，并提供RESTful的访问方式。


#示例代码：搜索地点
import requests
# 关键词
query = '北京大学'
# ak值
ak = 'your_api_key'
# 搜索地址
url = 'http://api.map.baidu.com/place/v2/search?query={}®ion=北京&output=json&ak={}'.format(query, ak)
# 发送请求
resp = requests.get(url).json()
# 输出结果
print(resp)

在使用API时需要注意保护好API key，避免泄露。

3. 地理位置推荐的思路

地理位置推荐的基本思路是通过用户的位置信息来推荐附近的地点。下面是推荐的基本步骤：

3.1 获取用户位置

获取用户的位置信息可以通过多种方式，比如GPS定位、WIFI定位、基站定位等等。本文中，我们通过调用浏览器的Geolocation API来获取用户的位置信息。


#示例代码：获取用户位置
from browser import window
# 获取浏览器的Geolocation对象
geo = window.navigator.geolocation
# 获取位置信息
geo.getCurrentPosition(lambda position: print(position))

3.2 搜索附近地点

搜索附近地点可以通过调用百度地图API的地点搜索接口来实现。具体可以根据用户的位置信息和关键词来进行搜索。


#示例代码：搜索附近地点
import requests
def search_places(query, location, radius, ak):
    """
    搜索附近地点
    :param query: 关键词
    :param location: 用户位置，格式为"纬度,经度"
    :param radius: 搜索半径，单位为米
    :param ak: 百度地图API key
    :return: 搜索结果
    """
    url = 'http://api.map.baidu.com/place/v2/search?query={}&location={}&radius={}&output=json&ak={}'.format(
        query, location, radius, ak)
    resp = requests.get(url).json()
    return resp['results']

注意：在使用地点搜索API时，请务必参考百度地图API文档中的相关规则，并且遵守相关法律法规。

3.3 进行位置推荐

根据用户位置和搜索结果，可以计算出每个地点与用户的距离，并根据距离排序，推荐距离最近的几个地点。


#示例代码：位置推荐
from math import radians, cos, sin, asin, sqrt
def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    计算两个经纬度之间的距离，单位为米
    """
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])
    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 
    a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
    c = 2 * asin(sqrt(a)) 
    r = 6371
    return c * r * 1000
def recommend_places(user_location, places, num=5):
    """
    进行位置推荐
    :param user_location: 用户位置，格式为"纬度,经度"
    :param places: 地点列表，每个地点包含"名称"、"地址"、"经度"、"纬度"四个属性
    :param num: 推荐地点个数
    :return: 推荐结果
    """
    # 计算每个地点与用户的距离
    for place in places:
        place['distance'] = haversine(float(user_location.split(',')[1]), float(user_location.split(',')[0]),
                                       float(place['location']['lng']), float(place['location']['lat']))
    # 根据距离排序
    places = sorted(places, key=lambda x: x['distance'])
    # 返回推荐结果
    return places[:num]

4. 地理位置推荐的实现

我们可以使用Python Flask框架将地理位置推荐的功能封装成API服务。下面是实现的具体步骤：

4.1 安装Flask与相关依赖

安装Flask可使用pip命令，具体可以参考Flask官方文档。

4.2 实现API服务


#示例代码：实现API服务
from flask import Flask, request, jsonify, render_template
from browser import document, window
import requests
from math import radians, cos, sin, asin, sqrt
app = Flask(__name__)
# 使用百度地图API key
ak = 'your_api_key'
@app.route('/')
def index():
    """
    显示HTML页面
    """
    return render_template('index.html')
@app.route('/api/search', methods=['GET'])
def search():
    """
    搜索附近地点
    """
    try:
        # 获取用户位置
        geo = window.navigator.geolocation
        position = None
        def success_callback(pos):
            nonlocal position
            position = pos
        geo.getCurrentPosition(success_callback)
        # 获取参数
        query = request.args.get('q')
        radius = request.args.get('r', 1000)
        num = request.args.get('n', 5)
        # 搜索附近地点
        location = '{},{}'.format(position['coords']['latitude'], position['coords']['longitude'])
        places = search_places(query, location, radius, ak)
        # 进行位置推荐
        recommended_places = recommend_places(location, places, num)
        return jsonify(recommended_places)
    except Exception as e:
        return jsonify({'error': str(e)})
def search_places(query, location, radius, ak):
    """
    搜索附近地点
    """
    url = 'http://api.map.baidu.com/place/v2/search?query={}&location={}&radius={}&output=json&ak={}'.format(
        query, location, radius, ak)
    resp = requests.get(url).json()
    return resp['results']
def haversine(lon1, lat1, lon2, lat2):
    """
    计算两个经纬度之间的距离，单位为米
    """
    lon1, lat1, lon2, lat2 = map(radians, [lon1, lat1, lon2, lat2])
    dlon = lon2 - lon1 
    dlat = lat2 - lat1 
    a = sin(dlat/2)**2 + cos(lat1) * cos(lat2) * sin(dlon/2)**2
    c = 2 * asin(sqrt(a)) 
    r = 6371
    return c * r * 1000
def recommend_places(user_location, places, num=5):
    """
    进行位置推荐
    """
    # 计算每个地点与用户的距离
    for place in places:
        place['distance'] = haversine(float(user_location.split(',')[1]), float(user_location.split(',')[0]),
                                       float(place['location']['lng']), float(place['location']['lat']))
    # 根据距离排序
    places = sorted(places, key=lambda x: x['distance'])
    # 返回推荐结果
    return places[:num]
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, port=5000)

4.3 创建HTML页面

HTML页面包括搜索栏和推荐结果栏，具体可以参考下面的代码：


<html>
  <head>
    <title>地理位置推荐</title>
  </head>
  <body>
    <h3>搜索地点</h3>
    <input id="query" type="text" placeholder="请输入关键词">
    <button onclick="search()">搜索</button>
    <h3>推荐结果</h3>
    <div id="result"></div>
    <script>
      // 发起搜索请求
      function search() {
        var query = document.getElementById("query").value;
        fetch("/api/search?q=" + query)
          .then(function(resp) {
            return resp.json();
          })
          .then(function(data) {
            var html = "";
            data.forEach(function(place) {
              html += "<p>" + place.name + "（" + place.address + "）距离您" + Math.round(place.distance) + "米</p>";
            });
            document.getElementById("result").innerHTML = html;
          })
          .catch(function(err) {
            console.log(err);
          });
      }
    </script>
  </body>
</html>

5. 总结

地理位置推荐是很常见的功能，通过百度地图API，我们可以方便地实现这个功能。本文介绍了地理位置推荐的基本思路和具体实现，希望对大家有所帮助。

Python编程实战：利用百度地图API实现地理位置推荐功能的方法