Python爬取全国或特定城市百度地图慧眼、百度迁徙迁入迁出大数据
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Python爬取全国或城市的百度地图慧眼(百度迁徙)迁入、迁出大数据
百度地图慧眼(百度迁移)迁入迁出大数据的官网显示如图:

爬取百度迁移的大数据,Python代码实现如下:
import requests
import time
import pandas as pd
import datetime
# 百度迁移方向 0迁入,1迁出
MOVE = ('move_in', 'move_out')
"""
构造10个城市名和代码
代码可以在民政部查找,连接地址 http://www.mca.gov.cn/article/sj/xzqh/2019/2019/201912251506.html
上述连接是2019年11月中华人民共和国县以上行政区划代码
"""
CITY = {'北京': '110000',
'上海': '310000',
'广州': '440100',
'深圳': '440300',
'成都': '510100',
'天津': '120000',
'南京': '320100',
'杭州': '330100',
'重庆': '500000',
'武汉': '420100'}
def get_data_from_url(url):
print('请求http数据', url)
resp = requests.get(url, timeout=5)
j = resp.json()
if j['errmsg'] == 'SUCCESS':
data_list = j['data']['list']
return data_list
else:
print('请求服务器数据失败!')
return None
def get_data(city_code, direction, date):
if city_code is None:
# 根据日期获取当前全国热门的迁入/迁出城市
url_nation = f'http://huiyan.baidu.com/migration/cityrank.json?dt=country&id=0&type={direction}&date={date}'
return get_data_from_url(url_nation)
else:
# 根据城市码和日期获取当前城市的迁入/迁出数据
url_city = f'http://huiyan.baidu.com/migration/cityrank.json?dt=city&id={city_code}&type={direction}&date={date}'
return get_data_from_url(url_city)
def get_date(year, month, day):
d = datetime.date(year, month, day)
return d.__format__('%Y%m%d')
def main():
# 拼接特定日期,年月日
date = get_date(2020, 11, 11)
# 获取给定日期、给定城市码的城市迁入/迁出数据
data = get_data(city_code=CITY['成都'], direction=MOVE[0], date=date)
df = pd.DataFrame(data=data, columns=['city_name', 'province_name', 'value'])
df.to_excel('1.xls', encoding='utf-8') # 数据写入excel文件
print(df)
time.sleep(3)
# 获取给定日期全国热门城市迁入/迁出数据
data = get_data(city_code=None, direction=MOVE[0], date=date)
df = pd.DataFrame(data=data, columns=['city_name', 'province_name', 'value'])
df.to_excel('2.xls', encoding='utf-8') # 数据写入excel文件
if __name__ == '__main__':
main()
输出结果,数据存入excel表格,2020年11月11日全国热门迁入城市排名数据:

DAMO开发者矩阵,由阿里巴巴达摩院和中国互联网协会联合发起,致力于探讨最前沿的技术趋势与应用成果,搭建高质量的交流与分享平台,推动技术创新与产业应用链接,围绕“人工智能与新型计算”构建开放共享的开发者生态。
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