使用Python进行地理空间数据分析：查找指定半径内的兴趣点

import requests
import json

# 替换为您的Google Places API密钥
API_KEY = "YOUR_GOOGLE_API_KEY"

def geocode_address(address):
    """
    将地址字符串转换为经纬度。
    """
    geocode_url = "https://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json"
    params = {
        "address": address,
        "key": API_KEY
    }
    try:
        response = requests.get(geocode_url, params=params)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        if data["status"] == "OK":
            location = data["results"][0]["geometry"]["location"]
            return location["lat"], location["lng"]
        else:
            print(f"地理编码失败: {data.get('error_message', '未知错误')}")
            return None, None
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"地理编码网络或API请求错误: {e}")
        return None, None

# 示例：将地址转换为经纬度
address_to_geocode = "1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, CA"
lat, lon = geocode_address(address_to_geocode)
if lat and lon:
    print(f"地址 '{address_to_geocode}' 的经纬度是: {lat}, {lon}")
else:
    print("未能获取地址的经纬度。")

import requests
import json

# 替换为您的Google Places API密钥
API_KEY = "YOUR_GOOGLE_API_KEY"

def find_pois_in_radius(latitude, longitude, radius_meters, poi_types):
    """
    查找指定经纬度周围半径内的特定类型兴趣点数量。
    参数:
    latitude (float): 目标地点的纬度。
    longitude (float): 目标地点的经度。
    radius_meters (int): 搜索半径，单位为米 (最大50000米)。
    poi_types (list): 要搜索的兴趣点类型列表，例如 ["school", "park", "store"]。
                      请参考Google Places API支持的类型列表。

    返回:
    dict: 一个字典，键为兴趣点类型，值为对应的数量。
    """
    base_url = "https://maps.googleapis.com/maps/api/place/nearbysearch/json"

    counts = {poi_type: 0 for poi_type in poi_types}

    for poi_type in poi_types:
        params = {
            "location": f"{latitude},{longitude}",
            "radius": radius_meters,
            "type": poi_type, 
            "key": API_KEY
        }

        try:
            response = requests.get(base_url, params=params)
            response.raise_for_status() # 如果HTTP请求返回错误状态码，则抛出异常
            data = response.json()

            if data["status"] == "OK":
                counts[poi_type] = len(data["results"])
            elif data["status"] == "ZERO_RESULTS":
                counts[poi_type] = 0
            else:
                print(f"搜索类型 '{poi_type}' 时发生错误: {data.get('error_message', '未知错误')}")

        except requests.exceptions.RequestException as e:
            print(f"网络或API请求错误 (类型: {poi_type}): {e}")
        except json.JSONDecodeError:
            print(f"未能解析JSON响应 (类型: {poi_type})")

    return counts

# 示例使用：
# 假设我们已经获得了地址的经纬度
target_latitude = 34.052235 # 洛杉矶市中心的一个示例纬度
target_longitude = -118.243683 # 洛杉矶市中心的一个示例经度
search_radius = 500 # 500米半径
desired_poi_types = ["school", "park", "store"] # 注意：Google Places API使用"store"表示商店

print(f"正在查找经纬度 ({target_latitude}, {target_longitude}) 周围 {search_radius} 米范围内的兴趣点...")
poi_counts = find_pois_in_radius(target_latitude, target_longitude, search_radius, desired_poi_types)

for poi_type, count in poi_counts.items():
    print(f"{poi_type.capitalize()} 数量: {count}")

# 如果您有一个地址列表，可以循环处理：
# addresses = ["地址1", "地址2", ...]
# for address in addresses:
#     lat, lon = geocode_address(address)
#     if lat and lon:
#         counts = find_pois_in_radius(lat, lon, search_radius, desired_poi_types)
#         print(f"地址 '{address}' 周围的兴趣点数量: {counts}")
#     else:
#         print(f"跳过地址 '{address}'，因为未能获取其经纬度。")

[out:json];
(
  node["amenity"="school"](around:500, latitude, longitude);
  way["amenity"="school"](around:500, latitude, longitude);
  relation["amenity"="school"](around:500, latitude, longitude);
);
out body;
>;
out skel qt;