在本文中，我将向您介绍一个名为 Geopy 的 Python 库。 这是一个地理编码包
什么是地理编码？
Geopy 是用于地理编码的许多常见 Web 服务的 Python 客户端，使 Python 开发人员可以轻松定位地址、城市或国家/地区的坐标，反之亦然。
它使用第三方地理编码器和其他数据源来查找全球地址、城镇、大陆和地标的坐标。
地理编码是将位置定义（例如物理地址或位置名称）转换为地球表面上该位置的纬度和经度对的方法。
企业应用程序的地理编码服务
市场上有许多地理编码服务可用。 我已经尝试过 GeocodeAPI，它们非常适合企业应用程序。 他们有多个端点可以从地址、反向地理编码和自动完成地址获取经纬度。
他们每天提供 10,000 个免费请求，如果您刚刚开始创建应用程序，这非常棒。 您可以从此页面获取有关其功能和定价的更多详细信息。
安装
我们可以立即安装和使用 Geopy：
pip install geopy
我们将导入该包以及其他一些重要的包：
from geopy.geocoders import Nominatim import pandas as pd
创建一个新的用户代理
按名字 是一种按名称和地址（地理编码）搜索 OpenStreetMap 数据的工具。
OpenStreetMap 是一个世界地图，它是由互联网上的人们创建的开源软件。 因此，我们将创建一个新的 api 对象来访问 nominatim 客户端：
app = Nominatim(user_agent="JournalDev")
显示区域的位置
所以现在我们准备好获取世界上任何地方的位置详细信息。 我们可以使用我们创建的应用程序客户端来访问它：
location = app.geocode("Kolkata, India") location
这给了我们输出：
Location(Kolkata, Howrah, West Bengal, 711101, India, (22.5414185, 88.35769124388872, 0.0))
我们可以得到一个字典，然后我们可以将其用作数据框！
但是，由于某种原因，在将字典转换为数据帧时，会产生一些虚假元组，因此我们需要处理：
location = app.geocode("Kolkata, India").raw pd.DataFrame(location).head(1)
这给了我们：
自动获取地址列表
因此，我们可以一次为每个地址执行此操作，但在大型机构中，您通常需要一次获取数千个地址。
让我们制作一个地址列表：
address_list = ['Goregaon, Mumbai', 'Kota, Rajasthan','New York', 'Alaska'] #add more as you wish
现在我们将运行一个循环。 通常，openstreetmap api 不允许机器人连续访问他们的数据，因为他们的服务器会崩溃。 所以我们需要放置等待计时器以避免错误：
for address in address_list: try: time.sleep(1) loc = app.geocode(address).raw df = df.append(loc, ignore_index=True) except Exception as e: print(e)
现在这会将数据附加到我们的原始数据帧：
反向搜索坐标
它还允许用户反向搜索一对坐标（十进制度数）：
app.reverse((37.234332396,-115.80666344), language="hi").raw
会给我们（用我们选择的语言）：
Geopy 印地语寻找距离
我们可以用公里或英里找到两个地方之间的距离，使用：
from geopy.distance import geodesic kolkata = (df['lat'][0],df['lon'][0]) goregaon = (df['lat'][1],df['lon'][1]) print("In kms : ",geodesic(kolkata,goregaon).km) print("In miles : ",geodesic(kolkata,goregaon).miles)
这给了我们：
公里：1655.7023089773734
英里：1028.805717719377
尾注
如果您喜欢阅读本文并想阅读更多内容，请以作者身份关注我。 在那之前，继续编码！
