使用Python和百度地图API实现路径规划和实时路况查询功能的详细步骤-猿码集

使用Python和百度地图API实现路径规划和实时路况查询功能的详细步骤

对于需要出行和旅游的人们来说，良好的路线规划和实时路况查询是必备的功能。本文将介绍如何使用Python和百度地图API来实现这些功能。本文主要包括以下内容：

1. 准备工作

在开始编写代码之前，我们需要先完成以下工作：

安装Python环境（本文使用Python 3.x版本）

申请百度地图API密钥（具体申请过程请参考百度地图开放平台）

2. 路径规划

路径规划是指根据起点和终点的位置，在地图上找到一条最优路线。百度地图API提供了第三方开发者接口，其中就包括了路径规划的API。我们可以通过发送HTTP请求调用该API，并将返回的结果解析出最优路线，并在地图上展示。

首先，我们需要导入必要的Python库和设置密钥：


import requests
import json
# 设置百度地图API密钥
ak = 'your-ak'

然后，我们可以定义一个函数，将起点和终点的经纬度传入该函数，并返回规划出的最优路线：


def route_planning(origin, destination):
    # 构造HTTP请求
    url = 'http://api.map.baidu.com/directionlite/v1/driving?origin={},{}&destination={},{}&ak={}'.format(origin[1], origin[0], destination[1], destination[0], ak)
    response = requests.get(url)
    
    # 解析JSON格式的返回结果
    result = json.loads(response.text)
    
    # 获取最优路线
    route = result['result']['routes'][0]['steps']
    
    return route

接下来，我们可以通过调用该函数，输入起点和终点的经纬度，获取规划出的最优路线：


# 起点和终点坐标（例：杭州市西湖区的文三路与浙大路交叉口和余杭区的五常街道）
origin = [30.315675, 120.112142]
destination = [30.277498, 120.046439]
# 获取最优路线
route = route_planning(origin, destination)

获取最优路线后，我们可以将各个节点在地图上展示出来。这里我们使用了matplotlib库：


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 在地图上展示路径
plt.figure(figsize=(8, 6))
# 绘制最优路线
x = []
y = []
for i in range(len(route)):
    point = route[i]['path'][0]
    x.append(point['lng'])
    y.append(point['lat'])
    
    for j in range(1, len(route[i]['path'])):
        point = route[i]['path'][j]
        x.append(point['lng'])
        y.append(point['lat'])
plt.plot(x, y, 'r-', linewidth=2)
# 绘制起点和终点
plt.plot(origin[1], origin[0], 'go', markersize=10)
plt.plot(destination[1], destination[0], 'bo', markersize=10)
# 设置地图范围
plt.xlim(np.min(x)-0.0025, np.max(x)+0.0025)
plt.ylim(np.min(y)-0.0025, np.max(y)+0.0025)
# 标题和坐标轴
plt.title('最优路线')
plt.xlabel('经度')
plt.ylabel('纬度')
# 显示地图
plt.show()

代码执行后，将在地图上绘制出起点、终点和最优路线：

3. 实时路况查询

在旅行过程中，天气、路况等因素对行程有着很大的影响，因此在规划路线后，我们需要根据实际路况进行调整。百度地图API提供了实时路况查询的API，我们可以通过该API获取路况信息，并将其展示在地图上。

与路径规划类似，实时路况查询也需要构造HTTP请求，并将返回结果解析为JSON格式。调用该API的函数如下：


def traffic(query):
    # 构造HTTP请求
    url = 'http://api.map.baidu.com/traffic/v1/road?road_name={}&ak={}'.format(query, ak)
    response = requests.get(url)
    
    # 解析JSON格式的返回结果
    result = json.loads(response.text)
    
    # 获取路况信息
    road_traffic = {}
    
    if result['error'] == 0:
        # 获取道路名称和所在城市
        road_name = result['road_name']
        city = result['city_name']
        
        # 获取道路拥堵状况
        for k, v in result['evaluation'].items():
            if k == 'congestion_section':
                for section in v:
                    road_traffic[section['name']] = section['status_desc']
            else:
                road_traffic[k] = v['status_desc']
                
        # 返回结果
        return road_name, city, road_traffic
    else:
        return None

调用traffic函数，可以根据输入的道路名称，获取道路的实时路况：


# 输入道路名称（例：杭州市西湖区的文三路）
query = '文三路'
# 获取道路实时路况
result = traffic(query)
if result:
    road_name, city, road_traffic = result
    
    # 输出结果
    print('道路名称：{}'.format(road_name))
    print('所在城市：{}'.format(city))
    for k, v in road_traffic.items():
        print('{}：{}'.format(k, v))
else:
    print('查询失败')

查询成功后，将返回道路名称、所在城市和道路拥堵状况：

最后，我们可以将道路的实时路况展示在地图上。这里我们使用了folium库：


import folium
# 在地图上展示道路实时路况
if result:
    # 创建地图
    m = folium.Map(location=[30.295650, 120.150840], zoom_start=13)
    
    # 添加道路信息
    for k, v in road_traffic.items():
        popup = folium.Popup('道路名称：{}实时路况：{}'.format(road_name, v), max_width=200)
        location = '杭州市' + k
        
        try:
            marker = folium.Marker(location=location, popup=popup, icon=folium.Icon(color='red'))
            marker.add_to(m)
        except:
            pass
    # 显示地图
    display(m)

代码执行后，将在地图上展示道路的实时路况：

总结

本文介绍了如何使用Python和百度地图API实现路径规划和实时路况查询功能。具体步骤包括：准备工作、路径规划和实时路况查询。在代码实现过程中，我们使用了requests、json、matplotlib和folium等Python库，并学习了如何通过发送HTTP请求和解析JSON格式的返回结果来调用API和获取数据。通过本文的学习，您将能够更加深入地了解Python和百度地图API的使用，进一步提升自己的编程能力。

使用Python和百度地图API实现路径规划和实时路况查询功能的详细步骤