高德地图开发者平台Python应用实践：快速入门周边商业环境信息查询

高德地图开发平台提供了丰富的API接口，可以方便地进行地图数据的开发和分析。在商业分析数据采集中，使用高德地图开发平台的周边查询功能可以快速获取周边商圈、小区等信息，为商业决策提供数据支持。

针对您的需求，我建议采用以下方案：

1. 注册高德开放平台账号并创建应用，获取Key。
2. 使用高德地图开发平台的周边查询API，根据设定的关键词（如“商场”、“小区”）进行查询。
3. 根据查询结果，筛选出符合要求的商圈、小区信息，并进行整理和统计。
4. 将统计结果导出为Excel或CSV格式，方便后续分析和报告撰写。

具体操作步骤如下：

1. 注册高德开放平台账号并创建应用，获取Key。

• 访问高德开放平台官网（https://lbs.amap.com/），注册账号。
• 在控制台中创建新应用，填写应用名称等信息，并获取Key。
• 使用高德地图开发平台的周边查询API，根据设定的关键词进行查询。

2. 使用Key调用周边查询API，传入关键词参数，如“商场”、“小区”。

• 解析返回的JSON数据，提取出符合条件的地理位置信息。
• 根据查询结果，筛选出符合要求的商圈、小区信息，并进行整理和统计。

3. 根据地理位置信息，判断是否符合要求（如距离目标地点的距离等）。

• 将符合要求的商圈、小区信息进行整理和统计，可以使用Excel或CSV格式进行存储。
• 将统计结果导出为Excel或CSV格式，方便后续分析和报告撰写。

注：（上述内容由讯飞星火AI生成）

1. 注册高德开发平台

高德开放平台是高德地图推出的开放式服务平台，为开发者提供了多项能力，包括地图开发工具、位置云计算和位置大数据等。其中，地图开发工具包括API/SDK，快捷的位置云计算是云图，权威的位置大数据是高德位智。此外，高德开放平台还提供了Web服务API，向开发者提供HTTP接口，开发者可通过这些接口使用各类型的地理数据服务。

您可以在高德开放平台上注册成为开发者并创建应用，以获取Key来使用各项服务 。登录https://lbs.amap.com/，首先进行账号与Key的申请，注册成为高德开发者需要分三步：

第一步，注册高德开发者；

第二步，去控制台创建应用；

第三步，获取Key。

具体可参看下图，在开发者控制台上，可以设置、查看、监控各项服务。

2. 周边搜索开发实践

开发文档中定义的webAPI搜索服务API是一类简单的HTTP接口，提供多种查询POI信息的能力，其中包括关键字搜索、周边搜索、多边形搜索、ID查询四种筛选机制。

适用场景：

• 关键字搜索：通过用POI的关键字进行条件搜索，例如：肯德基、朝阳公园等；同时支持设置POI类型搜索，例如：银行
• 周边搜索：在用户传入经纬度坐标点附近，在设定的范围内，按照关键字或POI类型搜索；
• 多边形搜索：在多边形区域内进行搜索
• ID查询：通过POI ID，查询某个POI详情，建议可同输入提示API配合使用

2.1. 搜索POI API

URL：https://restapi.amap.com/v3/place/text?parameters

请求方式：GET

方参考：搜索API：https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/search

2.2. webAPI添加地图的快速入门指南。

第 1 步：申请”Web服务API”密钥（key）

第 2 步：拼接HTTP请求URL
第一步申请的key需作为必填参数一同发送

第 3 步：接收HTTP请求返回的数据（JSON或XML格式），解析数据。

2.3. 搜索主要代码示例

2.3.1. 搜索返回结果解析

import requests
import math
import time# 解析API返回结果
def getnote(ret_dat):neighborhoods_note = []for j in range(0, len(ret_dat['pois'])):neighborhoods = ret_dat['pois'][j]['name']    address = ret_dat['pois'][j]['address'] location = ret_dat['pois'][j]['location']adname = ret_dat['pois'][j]['adname']cityname = ret_dat['pois'][j]['cityname']neighborhoodstype = ret_dat['pois'][j]['type']business_area = ret_dat['pois'][j]['business_area']tmp = [neighborhoods,neighborhoodstype, business_area,location,adname,cityname,address]                    neighborhoods_note.append(tmp)return neighborhoods_note

官方文档对返回值解释（截图部分内容）如下：

2.3.2. 搜索请求

# 输入数据文件名称，经度，纬度，半径
def surroundingFormats(filename, longitude, latitude, radius):# 周边搜索url = 'https://restapi.amap.com/v3/place/around?'url = url + 'key=' + keylocation = '&location=' + str(longitude) + ',' + str(latitude) keywords = '&keywords=小区'radius = '&radius=' + str(radius)offset = '&offset=20'    # 默认20个，多了，可能返回出错page = '&page='url = url + location + keywords + radius + offsetneighborhoods_note = []       try:query_url = url + page + str(1) + '&extensions=all'response = requests.get(url=query_url, timeout=30)ret_dat = response.json()count = int(ret_dat['count'])neighborhoods_note = neighborhoods_note + getnote(ret_dat)pages = math.ceil(count/20)# 给网络反馈时间，暂停3秒time.sleep(3)for i in range(2,pages+1):query_url = url + page + str(i) + '&extensions=all'        response = requests.get(url=query_url, timeout=30)ret_dat = response.json()# API返回的数量，与实际可查询到的数据，可能不一致，以实际返回的为准if len(ret_dat['pois'])==0:breakneighborhoods_note = neighborhoods_note + getnote(ret_dat)# 给网络反馈时间，暂停3秒time.sleep(3)  print('降低网络服务压力，暂停3秒')      except requests.exceptions.ConnectionError: ret_msg = '网络接口连接超时'except:   print("高德地图周边查询异常错误", requests.exceptions)# 列表转换为字符串列表，用于保存为文件（csv格式）neighborhood_line = []for v in neighborhoods_note:ss = ''for s in v:# 返回实际数据无，内容为[]，判断是list，而转换为空字符串''if type(s)==list:s = ''if len(ss) ==0:ss = selse:ss = ss + ',' + sss = ss + '\n'neighborhood_line.append(ss)with open(fileName,'a+',encoding='utf-8') as file:file.writelines(neighborhood_line)

查询出结果，截取部分如下所示：

3. 总结

使用Python实现周边商业环境信息查询可以采用高德地图开发平台的API接口，具体步骤如下：

1. 注册高德开放平台账号并创建应用，获取Key。
2. 使用高德地图开发平台的周边查询API，根据设定的关键词进行查询。
3. 根据查询结果，筛选出符合要求的地理位置信息，并进行整理和统计。
4. 将统计结果导出为Excel或CSV格式，方便后续分析和报告撰写。

优势特点：

• 高效：利用高德地图开发平台的API接口，可以快速获取周边商业环境信息，提高数据采集效率。
• 准确：通过设置关键词进行查询，可以精确获取目标数据，减少数据采集误差。
• 灵活：可以根据需求调整查询条件和统计方式，满足不同场景下的商业分析需求。

问题：

• 需要熟悉高德地图开发平台的API接口和使用方法，对于初学者来说可能需要一定的学习成本。
• 由于周边商业环境信息较为复杂，可能会出现一些异常情况，需要进行数据清洗和处理。
• 部分商家信息可能存在不完整或不准确的情况，需要进行数据验证和校验。