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騰訊其實開放了數(shù)據(jù)接口,但是只能商用:

經(jīng)過分析發(fā)現(xiàn),每次請求都會發(fā)送4個post請求,每次請求的參數(shù)如下:


rank值從1變化到4,咱也不知道是啥意思,索性就都爬了,大不了再去重
返回數(shù)據(jù)如下:
主要是locs字段,以第一組數(shù)據(jù)為例,3295代表緯度信息,11590代表經(jīng)度信息,分別除100既是經(jīng)緯度原始值,6代表該位置人數(shù)。
下面我們開始寫寫代碼獲取數(shù)據(jù):
import requests
import json
header={
'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64; rv:82.0) Gecko/20100101 Firefox/82.0'}
url = 'https://xingyun.map.qq.com/api/getXingyunPoints'
for i in range(1,5):
payload = {'count': i, 'rank': 0}
response = requests.post(url, data=json.dumps(payload))
datas=json.loads(response.text)['locs']
datas=datas.split(',')
datas=[int(i) for i in datas[:-1]]
all_data=[]
a=[]
for n,data in enumerate(datas):
a.append(data)
all_data.append(a)
if (n+1)%3==0:
a=[]
all_data=[[i[0]/100,i[1]/100,i[2]] for i in all_data]將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為DataFrame格式:
import pandas as pd
lat=[float(i[0]) for i in all_data]
long=[i[1] for i in all_data]
weight=[i[2] for i in all_data]
dataframe=pd.DataFrame({'緯度':lat,'經(jīng)度':long,'人數(shù)':weight})對數(shù)據(jù)進行去重:
dataframe=dataframe.drop_duplicates(keep='first')
有了這些坐標信息,我們可以估算一個區(qū)域的人流量
DataFrame.drop_duplicates(subset=None, keep='first', inplace=False)
subset用來指定特定的列,默認所有列;
keep="first"表示刪除重復項并保留第一次出現(xiàn)的項,此外,keep值還可以為'last':表示保留最后一次出現(xiàn)的值;'false':表示所有相同的數(shù)據(jù)都刪除
data1=dataframe[(dataframe.緯度.between(39.26,41.03)) & (dataframe.經(jīng)度.between(115.25,117.30))]
import folium
from folium.plugins import HeatMap
map_data = data1[['緯度', '經(jīng)度', '人數(shù)']].values.tolist()
hmap = folium.Map(
location=[data1['緯度'].mean(), data1['經(jīng)度'].mean()], #地圖中心坐標
control_scale=True,
zoom_start=13 #地圖顯示級別
)
hmap.add_child(HeatMap(map_data, radius=5, gradient={.1: 'blue',.3: 'lime', .5: 'yellow',.7:'red'}))
到此,相信大家對“怎么用Python和用戶實際地理位置做任意區(qū)域人員流量圖”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是創(chuàng)新互聯(lián)網(wǎng)站,更多相關(guān)內(nèi)容可以進入相關(guān)頻道進行查詢,關(guān)注我們,繼續(xù)學習!
新聞名稱:怎么用Python和用戶實際地理位置做任意區(qū)域人員流量圖
文章來源:http://www.chinadenli.net/article4/pgdjie.html
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