可以使用haversine公式或geopy库计算两地间的大圆距离。1. 手动实现haversine公式，通过经纬度转弧度、计算球面差值与地球半径乘积得距离；2. 推荐使用geopy库的geodesic方法，基于WGS-84椭球模型更精确；3. 注意坐标顺序为(纬度, 经度)，避免颠倒，且长距离需考虑地球曲率，单位可选千米、米或英里。

已知两个坐标的经纬度，可以使用Python中的地理距离计算方法来求它们之间的距离。最常用的方式是利用haversine公式计算地球表面两点间的**大圆距离**（近似直线距离）。也可以使用第三方库简化操作。

1. 使用haversine公式手动计算

假设两个点的经纬度分别为 (lat1, lon1) 和 (lat2, lon2)，单位为度。以下是实现代码：

import math
def calculate_distance(lat1, lon1, lat2, lon2):
地球半径（千米）
R = 6371.0

# 将经纬度转换为弧度
lat1_rad = math.radians(lat1)
lon1_rad = math.radians(lon1)
lat2_rad = math.radians(lat2)
lon2_rad = math.radians(lon2)

# 计算差值
dlat = lat2_rad - lat1_rad
dlon = lon2_rad - lon1_rad

# haversine 公式
a = math.sin(dlat / 2)**2 + math.cos(lat1_rad) * math.cos(lat2_rad) * math.sin(dlon / 2)**2
c = 2 * math.atan2(math.sqrt(a), math.sqrt(1 - a))

# 距离（千米）
distance = R * c
return distance
示例：北京和上海的经纬度
beijing = (39.9042, 116.4074)
shanghai = (31.2304, 121.4737)
dist = calculate_distance(beijing[0], beijing[1], shanghai[0], shanghai[1])
print(f"两地距离约为: {dist:.2f} 千米")
2. 使用geopy库（推荐）
更简单的方法是使用 geopy 库，它封装了多种距离计算方式。
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# 安装命令：pip install geopy
from geopy.distance import geodesic
坐标格式：(纬度, 经度)
point1 = (39.9042, 116.4074)  # 北京
point2 = (31.2304, 121.4737)  # 上海
计算距离
distance = geodesic(point1, point2).kilometers
print(f"两地距离为: {distance:.2f} 千米")
geopy 使用的是更精确的椭球模型（WGS-84），比球面假设更准确。
3. 注意事项

确保坐标顺序是 (纬度, 经度)，不要颠倒
如果距离很短（如几百米内），可近似用欧氏距离，但长距离必须考虑地球曲率
单位注意：结果可输出为千米、米或英里（geopy支持 .miles, .meters 等）

基本上就这些，根据是否允许安装第三方库选择合适方法。