


So implementieren Sie die mobile Kartenpositionierungsfunktion mithilfe der Python- und Baidu-Karten-API
So implementieren Sie die mobile Kartenpositionierungsfunktion mithilfe der Python- und Baidu-Karten-API
Mit der Entwicklung des mobilen Internets sind Kartenpositionierungsfunktionen in mobilen Anwendungen immer häufiger anzutreffen. Python ist eine beliebte Programmiersprache und kann mithilfe der Baidu Map API auch mobile Kartenpositionierungsfunktionen implementieren. Im Folgenden werden die Schritte zum Implementieren der Kartenpositionierungsfunktion mithilfe der Python- und Baidu-Karten-API vorgestellt und entsprechende Codebeispiele bereitgestellt.
Schritt 1: Baidu Map API-Schlüssel beantragen
Bevor wir beginnen, müssen wir zunächst einen Baidu Map API-Schlüssel beantragen. Sie können sich auf der Baidu Map Open Platform (http://lbsyun.baidu.com/) registrieren und bewerben. Nach erfolgreicher Bewerbung können Sie einen eindeutigen API-Schlüssel erhalten. Dieser Schlüssel wird im nachfolgenden Code verwendet.
Schritt 2: Baidu Map API SDK installieren
Installieren Sie das Python SDK der Baidu Map API. Zur Installation können Sie den folgenden Befehl verwenden:
pip install baidu-map
Schritt 3: Erforderliche Module importieren
Im Python-Code müssen wir das importieren erforderliche Module. Importieren Sie zunächst das Baidu-Karten-API-Modul und das entsprechende Konsolenmodul.
from baidumap.api import BaiduMapAPI from baidumap.models import LatLng, CoordType
Schritt 4: Baidu Map API zur Positionierung verwenden
Über die von der Baidu Map API bereitgestellte Schnittstelle können wir die Kartenpositionierungsfunktion implementieren.
Erstellen Sie zunächst ein BaiduMapAPI-Objekt und übergeben Sie den API-Schlüssel, den Sie zuvor beantragt haben.
api_key = "your_api_key" # 替换成之前申请的API密钥 baidu_map = BaiduMapAPI(api_key)
Dann verwenden Sie die Methode geocoding()
des Objekts BaiduMapAPI
, um die Adressparameter zu übergeben, die für die Geokodierung abgefragt werden sollen. Nach erfolgreicher Kodierung können die Breiten- und Längengradinformationen des entsprechenden Standorts abgerufen werden. BaiduMapAPI
对象的geocoding()
方法,传入待查询的地址参数,进行地理编码。编码成功后,可以得到相应地点的经纬度信息。
address = "北京市海淀区中关村" response = baidu_map.geocoding(address) location = response['result']['location'] latitude = location['lat'] longitude = location['lng']
最后,可以将经纬度信息传入LatLng
对象中,然后使用CoordType
指定地理坐标类型,最终通过BaiduMapAPI
对象的geocoding()
latlng = LatLng(latitude, longitude, CoordType.BD09LL) response = baidu_map.geodecoding(latlng) formatted_address = response['result']['formatted_address'] print("位置:", formatted_address)
LatLng
übergeben, dann mit CoordType
den geografischen Koordinatentyp angeben und schließlich die BaiduMapAPI übergeben Die < Die Methode code>geocoding()
des -Objekts ruft die entsprechenden geografischen Standortinformationen ab. from baidumap.api import BaiduMapAPI from baidumap.models import LatLng, CoordType api_key = "your_api_key" # 替换成之前申请的API密钥 baidu_map = BaiduMapAPI(api_key) address = "北京市海淀区中关村" response = baidu_map.geocoding(address) location = response['result']['location'] latitude = location['lat'] longitude = location['lng'] latlng = LatLng(latitude, longitude, CoordType.BD09LL) response = baidu_map.geodecoding(latlng) formatted_address = response['result']['formatted_address'] print("位置:", formatted_address)
rrreee
Oben wird beschrieben, wie Sie die Python- und Baidu-Karten-API verwenden, um die mobile Kartenpositionierungsfunktion zu implementieren. Durch die Verwendung der von der Baidu Map API bereitgestellten Schnittstelle können wir problemlos Geokodierung und umgekehrte Geokodierung von Standorten implementieren, um Kartenpositionierungsfunktionen zu erreichen. Ich hoffe, dieser Artikel kann Ihnen hilfreich sein! 🎜Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo implementieren Sie die mobile Kartenpositionierungsfunktion mithilfe der Python- und Baidu-Karten-API. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



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.

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.

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.

Minio-Objektspeicherung: Hochleistungs-Bereitstellung im Rahmen von CentOS System Minio ist ein hochleistungsfähiges, verteiltes Objektspeichersystem, das auf der GO-Sprache entwickelt wurde und mit Amazons3 kompatibel ist. Es unterstützt eine Vielzahl von Kundensprachen, darunter Java, Python, JavaScript und Go. In diesem Artikel wird kurz die Installation und Kompatibilität von Minio zu CentOS -Systemen vorgestellt. CentOS -Versionskompatibilitätsminio wurde in mehreren CentOS -Versionen verifiziert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf: CentOS7.9: Bietet einen vollständigen Installationshandbuch für die Clusterkonfiguration, die Umgebungsvorbereitung, die Einstellungen von Konfigurationsdateien, eine Festplattenpartitionierung und Mini

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Bei der Installation von PyTorch am CentOS -System müssen Sie die entsprechende Version sorgfältig auswählen und die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigen: 1. Kompatibilität der Systemumgebung: Betriebssystem: Es wird empfohlen, CentOS7 oder höher zu verwenden. CUDA und CUDNN: Pytorch -Version und CUDA -Version sind eng miteinander verbunden. Beispielsweise erfordert Pytorch1.9.0 CUDA11.1, während Pytorch2.0.1 CUDA11.3 erfordert. Die Cudnn -Version muss auch mit der CUDA -Version übereinstimmen. Bestimmen Sie vor der Auswahl der Pytorch -Version unbedingt, dass kompatible CUDA- und CUDNN -Versionen installiert wurden. Python -Version: Pytorch Official Branch

Das Aktualisieren von PyTorch auf der neuesten Version von CentOS kann die folgenden Schritte ausführen: Methode 1: Aktualisieren von PIP mit PIP: Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihr PIP die neueste Version ist, da ältere Versionen von PIP möglicherweise nicht in der Lage sind, die neueste Version von PyTorch ordnungsgemäß zu installieren. Pipinstall-upgradePip Die alte Version von Pytorch (falls installiert): PipuninstallTorChTorChVisionTorChaudio-Installation Neueste
