### 使用 Python 调用百度地图 API 实现批量地址转经纬度 为了实现这一目标，可以采用如下方式构建程序逻辑： #### 准备工作 确保已注册并获得了百度地图开放平台的API Key。 #### 导入库文件 需要导入`requests`库用于发起HTTP请求以及`pandas`库来处理Excel表格中的数据。 ```python import requests import pandas as pd from time import sleep ``` #### 定义函数获取单个地址的经纬度信息 创建一个名为`get_location`的函数，该函数接受两个参数——待查询的具体位置字符串(`address`)和用户的API密钥(`api_key`)。此函数会向百度地图Web服务API发送GET请求，并解析返回的结果以提取经度和纬度值[^1]。 ```python def get_location(address, api_key): url = f'http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?address={address}&output=json&ak={api_key}' response = requests.get(url).json() if 'result' not in response or 'location' not in response['result']: return None location_data = response["result"]["location"] lng = location_data["lng"] # 经度 lat = location_data["lat"] # 纬度 return {"longitude": lng, "latitude": lat} ``` #### 处理多个地址 编写另一个函数`batch_process_addresses`用来遍历输入列表中的每一个地址项，调用上述定义好的`get_location`方法完成地理位置编码操作。考虑到频繁访问可能会触发反爬虫机制，建议每次请求之间加入短暂延时（例如每秒一次）。此外，在遇到错误响应时也应适当增加重试次数或跳过异常条目继续执行后续任务。 ```python def batch_process_addresses(df, column_name='Address', api_key=''): locations = [] failed_items = [] for index, row in df.iterrows(): address = str(row[column_name]).strip() try: result = get_location(address, api_key) if result is None: print(f"Failed to retrieve coordinates for {address}") failed_items.append((index, address)) continue locations.append(result) except Exception as e: print(e) failed_items.append((index, address)) finally: sleep(1) # Add delay between consecutive calls new_columns = ['Longitude', 'Latitude'] output_df = pd.DataFrame(locations, columns=new_columns) return output_df, failed_items ``` #### 主程序入口 最后一步是在主程序中加载包含要转换成坐标的地址记录的CSV/XLSX文件，指定相应的列名作为参数传递给之前编写的辅助函数进行批量化处理。完成后将结果保存回新的电子表格内以便进一步分析使用。 ```python if __name__ == '__main__': input_file_path = './addresses.xlsx' sheet_name = 'Sheet1' addresses_df = pd.read_excel(input_file_path, sheet_name=sheet_name) your_api_key_here = '<Your Baidu Map API Key>' processed_results, failures = batch_process_addresses( addresses_df, column_name="具体地址", api_key=your_api_key_here ) with pd.ExcelWriter('./geocoded_output.xlsx') as writer: addresses_df.to_excel(writer, sheet_name='Original Data') processed_results.to_excel(writer, sheet_name='Geocoded Results') if len(failures) > 0: failure_report = "\n".join([f"{i}: {addr}" for i, addr in failures]) print("The following items could not be geocoded:\n", failure_report) ```