[Arcpy] 爬取高德地图面状地物（半自动化）—获取任意地区的行政边界

落日映苍穹つ 2021-11-17 11:48 840阅读 0赞

> 【功能】获取任意地区的行政边界（只要在高德地图上能搜索，并搜索结果为面状的地点）  
> 【结果】生成的结果为WGS84的shp文件  
> 【依赖库】该脚本使用到Arcpy  
> 【说明】
> 
> 1.  高德地图反爬机制更新很快。若不能用，修改一下代码中解析坐标字符串的方法即可
> 2.  因时间不允许，只写了半自动化半手工的版本
> 3.  若您有兴趣，可以写一个自动化的版本（欢迎讨论wx：geodoer-top）
> 
> 【重点】此数据仅用于科研，不做商业用途

【使用步骤】以下载晋江市行政边界为例

1.  打开高德地图的网址，并按F12进入调试窗口  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N1bW1lcl9kZXc_size_16_color_FFFFFF_t_70]
2.  搜索晋江市  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N1bW1lcl9kZXc_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]
3.  地图上显示了一个面状矢量，接下来我们用半自动半人工的方式将这个面下载下来  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N1bW1lcl9kZXc_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]
4.  回到F12的窗口，找到poInfo的请求  
    `https://www.amap.com/service/poiInfo?query_type=TQUERY&pagesize=20&pagenum=1&qii=true&cluster_state=5&need_utd=true&utd_sceneid=1000&div=PC1000&addr_poi_merge=true&is_classify=true&zoom=12&city=350200&geoobj=117.983877%7C24.408902%7C118.346426%7C24.578237&keywords=%E6%99%8B%E6%B1%9F%E5%B8%82`  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N1bW1lcl9kZXc_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]
5.  在右侧找到晋江市的坐标串，并复制  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N1bW1lcl9kZXc_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]
6.  将此坐标串复制到python代码中的shp\_str变量中，修改输出位置、输出名字，运行即可  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N1bW1lcl9kZXc_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]
7.  结果  
    ![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N1bW1lcl9kZXc_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]

【Python代码】2019年7月30日版本

*  [代码下载地址][Link 1]
 *  [代码查看链接][Link 2]
 *  [coordinate\_conversion链接][coordinate_conversion]

# -*- coding: utf-8 -*-
    # @Time : 2019/07/30
    # @Author : PasserQi
    # @Email : passerqi@gmail.com
    # @File : param_poiinfo
    # @Software: PyCharm
    # @Version :
    # @Desc : 解析高德地图poiInfo
    # 例子：https://www.amap.com/service/poiInfo?query_type=IDQ&pagesize=20&pagenum=1&qii=true&cluster_state=5&need_utd=true&utd_sceneid=1000&div=PC1000&addr_poi_merge=true&is_classify=true&zoom=12&id=B0FFFRKVWU&city=110105&geoobj=117.983877%7C24.408902%7C118.346426%7C24.578237&keywords=%E4%B8%89%E7%8E%AF
    
    import os
    import sys
    import arcpy, arcgisscripting
    from Tools import coordinate_conversion
    	# coordinate_conversion为坐标转换库
    	# 在工程目录下创建Tools文件夹，再创建一个coordinate_conversion.py文件，将下列链接的代码放入
    	# 链接：https://blog.csdn.net/summer_dew/article/details/80723434
    
    # python2编码问题
    defaultencoding = 'utf-8'
    if sys.getdefaultencoding() != defaultencoding:
        reload(sys)
        sys.setdefaultencoding(defaultencoding)
    
    # 参数修改
    out_dir = r"C:\Users\PasserQi\Desktop" #保存路径
    out_name = u"晋江市.shp"               #保存文件名
        # 从F12控制台中复制的经纬度坐标串
    shp_str = "118.586651;24.887213;118.589856;24.879356;118.593491;24.875708;118.599304;24.872889;118.605415;24.871446;118.624269;24.869941;118.636227;24.866015;118.643555;24.860675;118.645981;24.853015;118.651331;24.845679;118.672849;24.849566;118.683505;24.853791;118.687718;24.856569;118.691014;24.860458;118.694682;24.866351;118.695950;24.867216;118.698993;24.867843;118.702429;24.865521;118.701906;24.860221;118.698566;24.852632;118.699479;24.847657;118.705192;24.844329;118.717886;24.841981;118.729753;24.841322;118.732901;24.838998;118.734929;24.826089;118.730478;24.821229;118.721094;24.815886;118.662294;24.802783;118.654385;24.786973;118.634813;24.777266;118.633370;24.780991;118.631945;24.782315;118.626722;24.780853;118.626513;24.777269;118.630588;24.766748;118.630501;24.760373;118.629336;24.757815;118.624140;24.756222;118.620786;24.753992;118.611424;24.753472;118.601873;24.745861;118.590506;24.745574;118.589022;24.744357;118.590419;24.738893;118.587148;24.734097;118.584997;24.732579;118.584364;24.727241;118.585118;24.724764;118.594070;24.720963;118.597384;24.715788;118.598217;24.710946;118.607938;24.705602;118.614243;24.705638;118.618699;24.710424;118.627161;24.711369;118.629420;24.712478;118.636956;24.719601;118.646632;24.718483;118.649363;24.720204;118.653519;24.719240;118.654841;24.716864;118.654058;24.713976;118.654771;24.711012;118.656701;24.707392;118.662572;24.703136;118.661858;24.699239;118.659753;24.695504;118.659457;24.692357;118.661979;24.686969;118.662231;24.684593;118.670172;24.679759;118.671894;24.675294;118.677487;24.667206;118.687014;24.660570;118.694317;24.654833;118.699377;24.648414;118.696846;24.628668;118.689942;24.584811;118.670581;24.547085;118.606412;24.507367;118.565712;24.500086;118.527168;24.513751;118.486898;24.542900;118.467133;24.559559;118.463662;24.564981;118.444639;24.614950;118.439675;24.627817;118.438801;24.643452;118.448609;24.659979;118.448791;24.664517;118.446418;24.674074;118.446705;24.691943;118.449859;24.705397;118.448084;24.708736;118.446169;24.708721;118.444366;24.712447;118.445809;24.715681;118.443717;24.721596;118.440145;24.725632;118.438648;24.729647;118.435093;24.730647;118.437170;24.736516;118.437231;24.742043;118.434615;24.753379;118.432986;24.755409;118.426753;24.756416;118.424586;24.759202;118.427950;24.764948;118.433767;24.768907;118.433802;24.771921;118.431609;24.775570;118.427769;24.777823;118.420381;24.776585;118.414336;24.776898;118.412149;24.778426;118.411074;24.780699;118.414839;24.784620;118.425490;24.790356;118.430258;24.799103;118.436013;24.795953;118.437443;24.796188;118.441377;24.802283;118.442132;24.813739;118.441283;24.818974;118.441708;24.825343;118.437048;24.835288;118.442298;24.839163;118.440141;24.839870;118.436788;24.843957;118.437802;24.845896;118.437629;24.849291;118.439076;24.850142;118.441346;24.849188;118.443772;24.849774;118.444967;24.849479;118.447947;24.845168;118.452840;24.847323;118.458156;24.844471;118.460537;24.845787;118.461628;24.849809;118.467324;24.849775;118.471089;24.852175;118.477666;24.852824;118.479613;24.854082;118.481949;24.858032;118.488213;24.858919;118.488723;24.860474;118.488109;24.862494;118.480886;24.870891;118.478991;24.875961;118.478948;24.879302;118.482427;24.883961;118.482609;24.890224;118.485014;24.894003;118.483821;24.900109;118.484652;24.902581;118.494151;24.903732;118.498484;24.898901;118.498735;24.896760;118.502143;24.894579;118.503934;24.895435;118.504790;24.898209;118.505058;24.896756;118.509504;24.893287;118.515083;24.890659;118.518396;24.887982;118.522523;24.879981;118.524487;24.879354;118.530449;24.884382;118.533408;24.884942;118.540254;24.881551;118.541543;24.879434;118.541499;24.876131;118.537327;24.870327;118.537214;24.867560;118.549264;24.867025;118.551264;24.869404;118.552001;24.873515;118.561944;24.883271;118.569222;24.888781;118.578600;24.888129;118.585676;24.889032;118.586651;24.887213"
    
    
    out_path = os.path.join(out_dir, out_name)
    gp = arcgisscripting.create() #GP
    spat_ref = "4326" #坐标系
    gp.CreateFeatureClass_management(out_dir, out_name, "POLYGON", "", "", "", spat_ref)
    
    cur = gp.InsertCursor(out_path)
    newRow = cur.newRow()
    
    XYsStr = shp_str
    XYarray = gp.CreateObject("array")
    XYList = XYsStr.split(';')
    for i in range(0, len(XYList), 2):
        XY = [0.0 , 0.0]
        XY[0], XY[1] = float(XYList[i]), float(XYList[i+1])
        point = gp.CreateObject("point")
        point.X, point.Y = coordinate_conversion.gcj02towgs84(XY[0], XY[1])
        XYarray.add(point)
    newRow.setValue("Shape", XYarray)
    
    cur.InsertRow(newRow)
    del cur,newRow

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N1bW1lcl9kZXc_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20211116/f366c92c69a04a6d81d248a852d1ccaf.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N1bW1lcl9kZXc_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20211116/749ab1bec3d34e42aaf1f004e92ec873.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N1bW1lcl9kZXc_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: /images/20211116/ce98391152d84c23924194aeffaa385d.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N1bW1lcl9kZXc_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]: /images/20211116/c0f2b5cc8b994136a51c9a0a0acb4dd8.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N1bW1lcl9kZXc_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: /images/20211116/94be0e7a410e4eea9d46bd75126a12af.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N1bW1lcl9kZXc_size_16_color_FFFFFF_t_70 5]: /images/20211116/88b9736d93754950bb33af1096c0daa1.png
[Link 1]: https://github.com/PasserQi/GISandPython/archive/master.zip
[Link 2]: https://github.com/PasserQi/GISandPython/blob/master/3CrawlerOfGIS/amap/param_poiinfo.py
[coordinate_conversion]: https://github.com/PasserQi/GISandPython/blob/master/3CrawlerOfGIS/Tools/coordinate_conversion.py