


Detailliertes Tutorial zur Implementierung der Reverse-Geokodierungsfunktion mit Python und der Baidu Map API
Detailliertes Tutorial zur Verwendung der Python- und Baidu-Karten-API zur Implementierung der Reverse-Geokodierungsfunktion
1 Einführung
Reverse-Geokodierung bezieht sich auf das Erhalten der Standortbeschreibungsinformationen, die den Koordinaten über bekannte Längen- und Breitengradkoordinaten entsprechen. In vielen Anwendungsszenarien müssen wir die spezifischen Standortinformationen der Koordinaten basierend auf den Breiten- und Längenkoordinaten abrufen, beispielsweise um den Straßennamen des aktuellen Standorts in einer Kartenanwendung anzuzeigen. Baidu Maps bietet eine leistungsstarke Funktion zur umgekehrten Geokodierung. In Kombination mit der Programmiersprache Python können wir die Funktion zur umgekehrten Geokodierung problemlos implementieren.
2. Umgebungsvorbereitung
Bevor wir beginnen, müssen wir die folgende Umgebung vorbereiten:
- Installieren Sie Python 3.x
- Erstellen Sie ein Baidu-Entwicklerkonto und erhalten Sie den Baidu Map API-Autorisierungsschlüssel (ak)
3. Abhängigkeitspakete installieren
In Python können wir Bibliotheken von Drittanbietern verwenden, um HTTP-Anfragen und JSON-Daten zu analysieren. Daher müssen wir zwei Abhängigkeitspakete installieren: Anfragen und JSON.
Sie können den folgenden Befehl verwenden, um die erforderlichen Abhängigkeiten zu installieren:
pip install requests pip install json
4. Code-Implementierung:
import requests import json def get_address_by_location(latitude, longitude, ak): # 构造逆地理编码的URL url = "http://api.map.baidu.com/reverse_geocoding/v3/?ak=%s&output=json&coordtype=wgs84ll&location=%s,%s" % (ak, latitude, longitude) try: # 发送HTTP请求,获取API的响应结果 response = requests.get(url) # 解析API的响应结果 result = json.loads(response.text) # 获取逆地理编码的结果 address = result["result"]["formatted_address"] return address except Exception as e: print("Error:", e) return None
longitude = 116.397388 latitude = 39.909023 ak = "your_api_key" result = get_address_by_location(latitude, longitude, ak) print(result)
Rufen Sie die obige Funktion auf, um das umgekehrte Geokodierungsergebnis des angegebenen Längen- und Breitengrads zu erhalten. Hier ist ein einfaches Beispiel: rrreee
6. Zusammenfassung
In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie die Python- und Baidu-Karten-API verwenden, um die umgekehrte Geokodierungsfunktion zu implementieren. Die Funktion zur umgekehrten Geokodierung ist in vielen Anwendungsszenarien sehr nützlich. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen helfen. Wenn Sie weitere verwandte Fragen haben, können Sie sich auf die offizielle Dokumentation der Baidu Map API beziehen oder mir eine Nachricht hinterlassen, und ich werde mein Bestes geben, um sie zu beantworten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDetailliertes Tutorial zur Implementierung der Reverse-Geokodierungsfunktion mit Python und der Baidu Map API. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

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Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Bei der Auswahl einer Pytorch -Version unter CentOS müssen die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden: 1. Cuda -Version Kompatibilität GPU -Unterstützung: Wenn Sie NVIDIA -GPU haben und die GPU -Beschleunigung verwenden möchten, müssen Sie Pytorch auswählen, der die entsprechende CUDA -Version unterstützt. Sie können die CUDA-Version anzeigen, die unterstützt wird, indem Sie den Befehl nvidia-smi ausführen. CPU -Version: Wenn Sie keine GPU haben oder keine GPU verwenden möchten, können Sie eine CPU -Version von Pytorch auswählen. 2. Python Version Pytorch

Effizient verarbeiten Pytorch-Daten zum CentOS-System, die folgenden Schritte sind erforderlich: Abhängigkeit Installation: Aktualisieren Sie zuerst das System und installieren Sie Python3 und PIP: Sudoyumupdate-Judoyuminstallpython3-Tysudoyuminstallpython3-Pip-y, Download und installieren Sie Cudatoolkit und Cudnn-Model von der NVIDIA-offiziellen Website. Konfiguration der virtuellen Umgebung (empfohlen): Verwenden Sie Conda, um eine neue virtuelle Umgebung zu erstellen und zu aktivieren, zum Beispiel: condacreate-n

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