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一、爬取拥堵指数
某度智慧交通提供了各个城市的拥堵指数的数据,我们只需要通过几行代码便可轻松抓取:
# 获取各城市的拥堵指数 url = 'https://jiaotong.baidu.com/trafficindex/city/list' # 接口api res = requests.get(url) data = res.json()
其中,url为获取数据的接口地址,通过简单的抓包分析便能知道。而data为返回后的数据,它包括很多字段,但是我们只需要提取其中的城市名和拥堵指数即可:
# 提取数据 citys = [i['cityname'] for i in data['data']['list']] # 提取城市 indexs = [float(i['index']) for i in data['data']['list']] # 提取对应的指数
有了数据,接下来我们就可以将其可视化展示出来。
二、数据可视化
利用可视化神器pyecharts库绘制地图,并将城市以及对应的拥堵指数表示出来。其安装如下:
pip install pyecharts
部分版本需要再安装额外的地图库,方法如下:
pip install echarts-countries-pypkg pip install echarts-cities-pypkg pip install echarts-china-provinces-pypkg pip install echarts-china-cities-pypkg
首先定义地图:
geo = Geo() geo.add_schema(maptype = 'china') # 加入中国地图
添加数据并进行相关设置:
geo.add('各城市拥堵指数', zip(citys,indexs), type_ = 'effectScatter') # 设置地图类型及数据 geo.set_series_opts(label_opts = opts.LabelOpts(is_show = False)) #设置是否显示标签
根据拥堵指数的大小进行分类,分别为畅通、缓行、拥堵、严重拥堵:
geo.set_global_opts(visualmap_opts = opts.VisualMapOpts( #max_ = 2.5, # 用于连续表示 is_piecewise = True, # 是否分段 pieces = [{'min':1.0,'max':1.5,'label':'畅通','color':'#16CE95'}, {'min':1.5,'max':1.8,'label':'缓行','color':'#F79D06'}, {'min':1.8,'max':2.0,'label':'拥堵','color':'#D80304'}, {'min':2.0,'max':2.5,'label':'严重拥堵','color':'#8F0921'}])) # 设置图例显示
最后将地图保存在本地:
geo.render(path='各城市拥堵指数.html')
到这里,我们就得到了文章一开始看到的那张图~
然而,由于拥堵数据是实时变化的,如果我每次都要去运行一次代码岂不是很麻烦?
很显然,机智的社会主义青年是不会这么做的,您接着往下看。
三、搭建展示网站
为了更加方便地将各城市拥堵情况展示出来,我决定搭建一个用于展示的网站。
代码中,get_geo()为获取地图的函数,返回了pyecharts绘制的地图。在当前目录下创建templates文件夹,并创建模块文件geo.html,如下:
各城市交通拥堵指数 { {mygeo|safe}}
感谢各位的阅读,以上就是“Python pyecharts怎么绘制的交通拥堵情况地图”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对Python pyecharts怎么绘制的交通拥堵情况地图这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
文章题目:Pythonpyecharts怎么绘制的交通拥堵情况地图
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