


Comment appeler l'API Baidu Map via la programmation Python pour obtenir les détails des POI ?
Comment appeler l'API Baidu Map pour obtenir les détails des POI via la programmation Python ?
L'API Baidu Map est un ensemble d'interfaces ouvertes basées sur les informations géographiques fournies par Baidu. Les développeurs peuvent obtenir diverses données liées aux informations géographiques en appelant l'API. Parmi eux, les POI (Point of Interest) font référence à un emplacement spécifique sur la carte, comme des magasins, des hôtels, des attractions, etc. Cet article explique comment utiliser le langage de programmation Python pour appeler l'API Baidu Map afin d'obtenir des informations détaillées sur les POI.
Tout d'abord, nous devons enregistrer un compte développeur Baidu et créer une application pour y accéder. Après avoir créé l'application, nous obtiendrons une clé (AK) pour les appels API.
Ensuite, nous devons installer la bibliothèque requests
, qui est une bibliothèque couramment utilisée pour envoyer des requêtes HTTP. La bibliothèque requests
peut être installée à l'aide de la commande suivante : requests
库,它是一个常用的用于发送HTTP请求的库。可以使用以下命令安装requests
库:
$ pip install requests
然后,我们可以编写一个Python函数来调用百度地图API,获取POI详细信息。下面是一个示例代码:
import requests def get_poi_details(keyword, city): url = "http://api.map.baidu.com/place/v2/search" ak = "your_api_key" # 替换为你的百度开发者密钥 params = { "query": keyword, "region": city, "output": "json", "ak": ak } response = requests.get(url, params=params) data = response.json() if data["status"] == 0: results = data["results"] for result in results: print("名称:", result["name"]) print("地址:", result["address"]) print("电话:", result["telephone"]) print("经纬度:", result["location"]) print("=================================") else: print("请求失败,错误详情:", data["message"]) # 示例调用 get_poi_details("酒店", "北京")
在代码中,我们首先将百度地图的API地址和我们的密钥保存在变量中。然后,我们传入关键字和城市作为参数,构造一个GET请求的URL,并发送请求。
接着,我们使用requests
rrreee
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Dans le code, nous enregistrons d'abord l'adresse API de Baidu Maps et notre clé dans les variables. Ensuite, nous transmettons le mot-clé et la ville comme paramètres, construisons une URL de requête GET et envoyons la requête. Ensuite, nous utilisons la bibliothèquerequests
pour envoyer une requête GET et analyser les données de réponse JSON renvoyées dans un dictionnaire Python. Enfin, nous imprimons les détails du POI en fonction des résultats renvoyés par l'API. Dans l'exemple, nous obtiendrons une liste d'hôtels à Pékin. Il convient de noter que le nombre d'appels de l'API Baidu Map étant limité, il est recommandé aux développeurs d'utiliser des villes et des mots-clés plus petits pendant la phase de débogage pour éviter de dépasser la limite. 🎜🎜Grâce aux étapes ci-dessus, nous pouvons utiliser le langage de programmation Python pour appeler l'API Baidu Map afin d'obtenir les informations détaillées du POI. Les mots-clés et les villes peuvent être modifiés en fonction des besoins réels pour obtenir différents types d'informations sur les POI. Cela facilite le développement d'applications liées à l'information géographique, telles que la navigation de voyage, les recommandations de restaurants, etc. 🎜🎜J'espère que cet article vous aidera à comprendre comment appeler l'API Baidu Map pour obtenir les détails des POI via la programmation Python. Si vous êtes intéressé par plus de fonctions de l'API Baidu Map, vous pouvez vous référer à la documentation officielle de l'API Baidu Map. Je vous souhaite du succès dans votre développement lié à l'information géographique ! 🎜Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Minio Object Storage: Déploiement haute performance dans le système Centos System Minio est un système de stockage d'objets distribué haute performance développé sur la base du langage Go, compatible avec Amazons3. Il prend en charge une variété de langages clients, notamment Java, Python, JavaScript et GO. Cet article introduira brièvement l'installation et la compatibilité de Minio sur les systèmes CentOS. Compatibilité de la version CentOS Minio a été vérifiée sur plusieurs versions CentOS, y compris, mais sans s'y limiter: CentOS7.9: fournit un guide d'installation complet couvrant la configuration du cluster, la préparation de l'environnement, les paramètres de fichiers de configuration, le partitionnement du disque et la mini

La formation distribuée par Pytorch sur le système CentOS nécessite les étapes suivantes: Installation de Pytorch: La prémisse est que Python et PIP sont installés dans le système CentOS. Selon votre version CUDA, obtenez la commande d'installation appropriée sur le site officiel de Pytorch. Pour la formation du processeur uniquement, vous pouvez utiliser la commande suivante: pipinstalltorchtorchVisionTorChaudio Si vous avez besoin d'une prise en charge du GPU, assurez-vous que la version correspondante de CUDA et CUDNN est installée et utilise la version Pytorch correspondante pour l'installation. Configuration de l'environnement distribué: la formation distribuée nécessite généralement plusieurs machines ou des GPU multiples uniques. Lieu

Lors de l'installation de Pytorch sur le système CentOS, vous devez sélectionner soigneusement la version appropriée et considérer les facteurs clés suivants: 1. Compatibilité de l'environnement du système: Système d'exploitation: Il est recommandé d'utiliser CentOS7 ou plus. CUDA et CUDNN: La version Pytorch et la version CUDA sont étroitement liées. Par exemple, Pytorch1.9.0 nécessite CUDA11.1, tandis que Pytorch2.0.1 nécessite CUDA11.3. La version CUDNN doit également correspondre à la version CUDA. Avant de sélectionner la version Pytorch, assurez-vous de confirmer que des versions compatibles CUDA et CUDNN ont été installées. Version Python: branche officielle de Pytorch

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
