这篇文章主要介绍“Python如何利用百度地图获取两地距离”，在日常操作中，相信很多人在Python如何利用百度地图获取两地距离问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Python如何利用百度地图获取两地距离”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
目录
百度地图开放平台
介绍需要用到的API
编写Python程序
获取对应地点的经纬度
获取两地之间的距离
合并函数调用
进行简单的功能测试
对Excel中的批量地点计算距离
百度地图开放平台
进入百度地图开放平台后，登陆用户，点击上方的控制台，按照提示进行激活后创建服务端类型的应用，应用名任意设置，其中白名单校验不做任何限制可以填写0.0.0.0/0。创建成功后画面应如下图所示，其中访问应用（AK）即途中红色方框圈起来的部分一定要注意不要随意泄漏，后面需要使用到，这是后面访问需要用到的一串口令。
介绍需要用到的API
本项目中所有使用的API均为Web服务API，官方开发文档。
地点检索服务
地点检索服务（又名Place API）是一类Web API接口服务；
服务提供多种场景的地点（POI）检索功能，包括城市检索、圆形区域检索、矩形区域检索。开发者可通过接口获取地点（POI）基础或详细地理信息。
我们利用这个API来获取指定地点的经纬度（lat, lng)两个参数。
批量算路服务
批量算路服务（又名RouteMatrix API）是一套以HTTP/HTTPS形式提供的轻量级批量算路接口，用户可通过该服务，根据起点和终点坐标计算路线规划距离和行驶时间，RouteMatrix API V2.0支持中国大陆地区。
我们利用这个API来获取两个地点（用经纬度来给出）之间的路线规划距离。
编写Python程序
0.需要用到的模块
requests
json
1.获取对应地点的经纬度
将传入的address通过地点检索服务得到其经纬度，返回值为经纬度对应的字符串值，中间以逗号隔开，之后跟一个查询返回状态，如果查询失败，状态值不为0。
注意将代码中的AK换成一开始截图中的AK码。
def getPosition(address): url = r"http://api.map.baidu.com/place/v2/search?query={}®ion=全国&output=json&ak={}".format( address, AK # 这里是一开始截图用红色圈起来的部分 ) res = requests.get(url) json_data = json.loads(res.text) if json_data['status'] == 0: lat = json_data["results"][0]["location"]["lat"] # 纬度 lng = json_data["results"][0]["location"]["lng"] # 经度 else: print("[ERROR] Can not find {}.".format(address)) return "0,0", json_data["status"] return str(lat) + "," + str(lng), json_data["status"]2.获取两地之间的距离
将传入的两个地点（以经纬度描述）通过批量算路服务得到之间的路线规划距离。本范例是以驾车行驶（对应参数为'driving'）的方式来进行计算的。
同样注意将代码中的AK换成一开始截图中的AK码。
def getDistance(start, end): url = "http://api.map.baidu.com/routematrix/v2/driving?output=json&origins={}&destinations={}&ak={}".format( start, end, AK # 这里是一开始截图用红色圈起来的部分 ) res = requests.get(url) content = res.content jsonv = json.loads(str(content, "utf-8")) dist = jsonv["result"][0]["distance"]["value"] return dist3.合并函数调用
传入两个地点名，返回两地点距离，当某个地点查询不到时，返回结果设置为-1。
def calcDistance(startName, endName): start, status1 = getPosition(startName) end, status2 = getPosition(endName) if status1 == 0 and status2 == 0: return getDistance(start, end) else: return -14.进行简单的功能测试
运行代码输出北京和成都之间的距离，其单位为米。
5.对Excel中的批量地点计算距离
将data.xlsx文件中的地点全部读取并计算出距离，将结果保存到本地的result.xlsx文件中，其中我们将距离的单位设置为千米。主模块代码如下：
if __name__ == "__main__": data = pd.read_excel("data.xlsx") res = [] for i in range(0, len(data)): startName = data.iloc[i, 0] endName = data.iloc[i, 1] dist = calcDistance(startName, endName) res.append([startName, endName, dist / 1000]) pd.DataFrame(res).to_excel( "result.xlsx", header=["起点", "终点", "距离"], index=None, encoding="utf-8" )其中data.xlsx文件的内容为：
对应的输出result.xlsx文件内容如下：
附录
# 本次整体的源代码AK = "修改为你自己的AK码即可使用"import pandas as pdimport requestsimport jsondef getPosition(address): url = r"http://api.map.baidu.com/place/v2/search?query={}®ion=全国&output=json&ak={}".format( address, AK # 这里是一开始截图用红色圈起来的部分 ) res = requests.get(url) json_data = json.loads(res.text) if json_data['status'] == 0: lat = json_data["results"][0]["location"]["lat"] # 纬度 lng = json_data["results"][0]["location"]["lng"] # 经度 else: print("[ERROR] Can not find {}.".format(address)) return "0,0", json_data["status"] return str(lat) + "," + str(lng), json_data["status"]def getDistance(start, end): url = "http://api.map.baidu.com/routematrix/v2/driving?output=json&origins={}&destinations={}&ak={}".format( start, end, AK # 这里是一开始截图用红色圈起来的部分 ) res = requests.get(url) content = res.content jsonv = json.loads(str(content, "utf-8")) dist = jsonv["result"][0]["distance"]["value"] return distdef calcDistance(startName, endName): start, status1 = getPosition(startName) end, status2 = getPosition(endName) if status1 == 0 and status2 == 0: return getDistance(start, end) else: return -1if __name__ == "__main__": data = pd.read_excel("data.xlsx") res = [] for i in range(0, len(data)): startName = data.iloc[i, 0] endName = data.iloc[i, 1] dist = calcDistance(startName, endName) res.append([startName, endName, dist / 1000]) pd.DataFrame(res).to_excel( "result.xlsx", header=["起点", "终点", "距离"], index=None, encoding="utf-8" )到此，关于“Python如何利用百度地图获取两地距离”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注编程网网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
