Python对城市距离自动化爬取【python小型项目】

电玩女神 2023-07-03 13:30 122阅读 0赞

本地创建数据库，将 excel 数据存储到 city 表中，再取 | 湖北省 | 的所有地级市和县、县级市、区数据作为样表数据记录在样表中。利用 python 的 xlrd 包，定义 process\_data 包来存放操作 excel 数据，生成 sql 语句的类，定义 op\_postgresql 包来存放数据库的操作对象，定义各种方法

PS::另外很多人在学习Python的过程中，往往因为没有好的教程或者没人指导从而导致自己容易放弃，为此我建了个Python全栈开发交流.裙 ：一久武其而而流一思（数字的谐音）转换下可以找到了，里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题有老司机解决哦，一起相互监督共同进步

# 城市距离爬取 - 任务计划 #

> 本地创建数据库，将 excel 数据存储到 city 表中，再取 | 湖北省 | 的所有地级市和县、县级市、区数据作为样表数据记录在样表中。

本地创建数据库，将 excel 数据存储到 city 表中，再取 | 湖北省 | 的所有地级市和县、县级市、区数据作为样表数据记录在样表中。准备工作创建好 public/config.py 扩展包，到时候，利用 python 的 xlrd 包，定义 process\_data 包来存放操作 excel 数据，生成 sql 语句的类，  
定义 op\_postgresql 包来存放数据库的操作对象，定义各种方法  
创建 crwler 包，来存放爬虫的操作对象 -> 发现对方网站调用的地图 api -> 更改为调用德地图 api 的包 - 存放操作对象  
创建 log 文件夹，存放数据库操作的日志  
创建 data 文件夹，存放初始 excel 数据

## 数据库基本构造： ##

样本数据表格式：  
表名：sample\_table

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>name</th> 
   <th>column</th> 
   <th>data type</th> 
   <th>length</th> 
   <th>分布</th> 
   <th>fk</th> 
   <th>必填域</th> 
   <th>备注</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>地域名</td> 
   <td>address</td> 
   <td>text</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>TRUE</td> 
   <td>地域名</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>地域类型</td> 
   <td>ad_type</td> 
   <td>integer</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>TRUE</td> 
   <td>0 - 为地级市；1 - 为县、县级市、区。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>经纬度</td> 
   <td>coordinates</td> 
   <td>text</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>TRUE</td> 
   <td>地域名的经纬度</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>···</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

样本 1-1 地点 route 表的格式

表名:sample\_route

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>name</th> 
   <th>column</th> 
   <th>data type</th> 
   <th>length</th> 
   <th>分布</th> 
   <th>fk</th> 
   <th>必填域</th> 
   <th>备注</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>出发点</td> 
   <td>origin</td> 
   <td>text</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>出发点</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>目的点</td> 
   <td>destination</td> 
   <td>text</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>目的点</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>距离</td> 
   <td>distance</td> 
   <td>integer</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>距离</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>路线</td> 
   <td>route</td> 
   <td>text</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>路线</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>···</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
   <td>&nbsp;</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

## 创建配置信息接口 ##

> 方便存储我们需要的特定变量和配置信息。

public/config.py

#!/usr/bin/python
    # -*- coding: utf-8 -*-
    #__author__: stray_camel
    
    import os,sys
    #当前package所在目录的上级目录
    src_path = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

## 创建读取 excel 数据的接口 ##

> 利用 python 的 xlrd 包，定义 process\_data 包来存放操作 excel 数据，生成 sql 语句的类

[参考 github 源码 readme 文档][github _ readme]  
并没有发现在 PyPI 上有 document，所以只能去 github 上找源码了，xlrd 处理 excel 基础 guide

import xlrd
    book = xlrd.open_workbook("myfile.xls")
    print("The number of worksheets is {0}".format(book.nsheets))
    print("Worksheet name(s): {0}".format(book.sheet_names()))
    sh = book.sheet_by_index(0)
    print("{0} {1} {2}".format(sh.name, sh.nrows, sh.ncols))
    print("Cell D30 is {0}".format(sh.cell_value(rowx=29, colx=3)))
    for rx in range(sh.nrows):
    print(sh.row(rx))

创建 process\_data/excel2sql.py 扩展包，方便后面 import  
获取 excel 的数据构造 sql 语句，创建 city 表（湖北省）样表

process\_data/excel2sql.py

#!/usr/bin/python
    # -*- coding: utf-8 -*-
    #__author__: stray_camel
    
    import xlrd,sys,os,logging
    from public import config
    class Excel2Sql(object):
        def __init__(
            self, 
            url:"str类型的文件路径", 
            sheet:"excel中的表单名"):
            self.f_name = url
            # 将excel中特定表单名数据存储起来
            self.sh_data = xlrd.open_workbook(self.f_name).sheet_by_name(sheet)
            self.rows = self.sh_data.nrows
            self.cols = self.sh_data.ncols

当我们生成这个 Excel2Sql 对象的时候，我们希望按照类似

excel_data = excel2sql.Excel2Sql("fiel_name","sheet_name")

的代码形式来直接读取 excel 文件并获取某个表单的数据。所以在初始化对象的时候我们希望对其属性进行赋值。

excel 表中，我们按照下面的形式进行存储数据：

[![format_png][]][format_png 1]

之后我们希望通过调用这个类（接口）地时候能够访问其中一个函数，只获取某个省 / 或者直辖市的所有数据，类似湖北省，我们指向获取奇中 103 个县、区。

在类 Excel2Sql 中定义方法：

def init_SampleViaProvince_name(
            self, 
            Province_name:"省名"
            ) ->"insert的数据，列表形式[('地域名1','1','经纬度'),('地域名2','1','经纬度')]":
            geo_app = Geo_mapInterface(config.geo_key)
            all_data = [self.sh_data.row_values(i) for i in range(self.rows)]
    
            cities_data=[[["".join(i),1],["".join(i[1:len(i)]),1]][i[0]==i[1]] for i in all_data if i[0] == Province_name]
            for i in cities_data:
                i.append(geo_app.get_coordinatesViaaddress("".join(i[0])))
            # cities_data=[[["".join(i),1,'test1'],["".join(i[1:len(i)]),1,'test2']][i[0]==i[1]] for i in all_data if i[0] == Province_name]
            return cities_data

之后我们可以测试类的构造是否正确，或进行调试：  
在文件末端编写：

if __name__ == "__main__":
        test = Excel2Sql(config.src_path+"\\data\\2019最新全国城市省市县区行政级别对照表(194).xls","全国城市省市县区域列表")
        print(test.init_SampleViaProvince_name("北京市"))

测试结果：

(env) PS F:\览众数据> & f:/览众数据/env/Scripts/python.exe f:/览众数据/城市距离爬取/process_data/excel2sql.py
    [['北京市东城区', 1, '116.416357,39.928353'], ['北京市西城区', 1, '116.365868,39.912289'], ['北京市崇文区', 1,
    '116.416357,39.928353'], ['北京市宣武区', 1, '116.365868,39.912289'], ['北京市朝阳区', 1, '116.601144,39.948574'], ['北京市丰台区', 1, '116.287149,39.858427'], ['北京市石景山区', 1, '116.222982,39.906611'], ['北京市海淀区', 1, '116.329519,39.972134'], ['北京市门头沟区', 1, '116.102009,39.940646'], ['北京市房山区', 1, '116.143267,39.749144'], ['北京市通州区', 1, '116.656435,39.909946'], ['北京市顺义区', 1, '116.654561,40.130347'], ['北京市昌
    平区', 1, '116.231204,40.220660'], ['北京市大兴区', 1, '116.341014,39.784747'], ['北京市平谷区', 1, '117.121383,40.140701'], ['北京市怀柔区', 1, '116.642349,40.315704'], ['北京市密云县', 1, '116.843177,40.376834'], ['北京
    市延庆县', 1, '115.974848,40.456951']]

## 创建 OP 数据库 postgresql（其他数据库也都一样啦～）接口 ##

> 定义 op\_postgresql 包来存放数据库的操作对象，定义各种方法

数据库的 curd 真的是从大二写到大四。  
访问 postgresql 数据库一般用的包：psycopg2  
[访问官网][Link 1]  
[在这个操作文档网站中，使用的思路已经很清楚的写出来了 http://initd.org/psycopg/docs/usage.html][http_initd.org_psycopg_docs_usage.html]

[![format_png 2][]][format_png 2 1]

希望大小少在网上走弯路（少看一些翻译过来的文档）。。。  
[http://initd.org/psycopg/][http_initd.org_psycopg]

模式还是一样，调用 postgresql 的驱动 / 接口，设置参数登陆，访问数据库。设置光标，注入 sql 数据，fetch 返回值。

*  这里需要注意的几点是，默认防 xss 注入，写代码时一般设置参数访问。
 *  注意生成日志文件，打印日志

具体过程不赘述，直接上代码

op\_postgresql/opsql.py:

#!/usr/bin/python
    # -*- coding: utf-8 -*-
    #__author__: stray_camel
    
    '''
    定义对mysql数据库基本操作的封装
    1.数据插入
    2.表的清空
    3.查询表的所有数据
    '''
    import logging
    import psycopg2
    from public import config
    class OperationDbInterface(object):
        #定义初始化连接数据库
        def __init__(self, 
        host_db : '数据库服务主机' = 'localhost', 
        user_db: '数据库用户名' = 'postgres', 
        passwd_db: '数据库密码' = '1026shenyang', 
        name_db: '数据库名称' = 'linezone', 
        port_db: '端口号，整型数字'=5432):
            try:
                self.conn=psycopg2.connect(database=name_db, user=user_db, password=passwd_db, host=host_db, port=port_db)#创建数据库链接
            except psycopg2.Error as e:
                print("创建数据库连接失败|postgresql Error %d: %s" % (e.args[0], e.args[1]))
                logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG,format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
                logger = logging.getLogger(__name__)
                logger.exception(e)
            self.cur=self.conn.cursor()
    
        #定义在样本表中插入数据操作
        def insert_sample_data(self, 
        condition : "insert语句" = "insert into sample_data(address,ad_type,coordinates) values (%s,%s,%s)", 
        params : "insert数据，列表形式[('地域名1','1','经纬度'),('地域名2','1','经纬度')]" = [('地域名1','1','经纬度'),('地域名2','1','经纬度')]
        ) -> "字典形式的批量插入数据结果" :
            try:
                self.cur.executemany(condition,params)
                self.conn.commit()
                result={'code':'0000','message':'执行批量插入操作成功','data':len(params)}
                logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
                logger = logging.getLogger(__name__)
                logger.info("在样本表sample_data中插入数据{}条，操作：{}!".format(result['data'],result['message']))
            except psycopg2.Error as e:
                self.conn.rollback()  # 执行回滚操作
                result={'code':'9999','message':'执行批量插入异常','data':[]}
                print ("数据库错误|insert_data : %s" % (e.args[0]))
                logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
                logger = logging.getLogger(__name__)
                logger.exception(e)
            return result

继续写（代码长了，怕显示出错）

#定义在sample_route表中插入数据操作
        def insert_sample_route(self, 
        condition : "insert语句" ,
        params : "insert语句的值"
        )->"字典形式的批量插入数据结果":
            try:
                self.cur.executemany(condition,params)
                self.conn.commit()
                result={'code':'0000','message':'执行批量插入操作成功','data':len(params)}
                logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
                logger = logging.getLogger(__name__)
                logger.info("在样本表sample_route中插入数据{}条，操作：{}!".format(result['data'],result['message']))
            except psycopg2.Error as e:
                self.conn.rollback()  # 执行回滚操作
                result={'code':'9999','message':'执行批量插入异常','data':[]}
                print ("数据库错误|insert_data : %s" % (e.args[0]))
                logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
                logger = logging.getLogger(__name__)
                logger.exception(e)
            return result
    
        #定义对表的清空
        def ini_table(self,
        tablename:"表名")->"清空表数据结果":
            try:
                rows_affect = self.cur.execute("select count(*) from {}".format(tablename))
                test = self.cur.fetchone()  # 获取一条结果
                self.cur.execute("truncate table {}".format(tablename))
                self.conn.commit()
                result={'code':'0000','message':'执行清空表操作成功','data':test[0]}
                logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
                logger = logging.getLogger(__name__)
                logger.info("清空{}表，操作数据{}条，操作：{}!".format(tablename,result['data'],result['message']))
            except psycopg2.Error as e:
                self.conn.rollback()  # 执行回滚操作
                result={'code':'9999','message':'执行批量插入异常','data':[]}
                print ("数据库错误|insert_data : %s" % (e.args[0]))
                logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
                logger = logging.getLogger(__name__)
                logger.exception(e)
            return result
    
        #查询表的所有数据
        def select_all(self, 
        tablename:"表名")->"返回list，存放查询的结果":
            try:
                rows_affect = self.cur.execute("select * from {}".format(tablename))
                test = self.cur.fetchall()  
                # self.cur.execute("truncate table {}".format(tablename))
                self.conn.commit()
                result={'code':'0000','message':'查询表成功','data':test}
                logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
                logger = logging.getLogger(__name__)
                logger.info("清空{}表，操作数据{}条，操作：{}!".format(tablename,result['data'],result['message']))
            except psycopg2.Error as e:
                self.conn.rollback()  # 执行回滚操作
                result={'code':'9999','message':'执行批量插入异常','data':[]}
                print ("数据库错误|insert_data : %s" % (e.args[0]))
                logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
                logger = logging.getLogger(__name__)
                logger.exception(e)
            return result
        #数据库关闭
        def __del__(self):
            self.conn.close()

这里提出来想说一下的打印日志文件的操作，：  
参考文件：  
[https://docs.python.org/zh-cn/3/library/lo...][https_docs.python.org_zh-cn_3_library_lo...]  
[https://docs.python.org/zh-cn/3/library/lo...][https_docs.python.org_zh-cn_3_library_lo... 1]  
logging 作为 python 老牌库，在 [https://docs.python.org/zh-cn/3/library/in...][https_docs.python.org_zh-cn_3_library_in...] 中一般都搜索的到，参数的说明不过多的赘述。  
因为我的代码都是用 utf-8 写的所以在 basicConfig 配置时，加入了 utf-8 的信息。

result={'code':'9999','message':'执行批量插入异常','data':[]}
                print ("数据库错误|insert_data : %s" % (e.args[0]))
                logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
                logger = logging.getLogger(__name__)
                logger.exception(e)

## 测试爬取 `https://licheng.supfree.net/` 网站 ##

> 测试 `https://licheng.supfree.net/` 网站是否可以传参进行 post，获取 request 后的两地的地理距离

*  测试网站是否有反爬虫机制，结果无。

通过测试 request，设置测试地点洪山区和江夏区，网站显示距离为 16.5 公里  
解析 html 发现  
测试结果：网站的数据是通过 js 文件获取传参的。

我们查看网站加载的 js 文件，发现获取 Bmap 这个对象原来是来自于

https://api.map.baidu.com/?qt=nav&c=131&sn=2%24%24%24%24%24%24%E6%B4%AA%E5%B1%B1%E5%8C%BA%24%240%24%24%24%24&en=2%24%24%24%24%24%24%E6%B1%9F%E5%A4%8F%E5%8C%BA%24%240%24%24%24%24&sy=0&ie=utf-8&oue=1&fromproduct=jsapi&res=api&callback=BMap._rd._cbk35162&ak=zS6eHWhoEwXMUrQKkaaTlvY65XsVykFf

很明显，这个网站也是调用的百度的 api。  
我们查看 js 文件传递的部分参数：

content: {dis: 16538,…}
    dis: 16538
    kps: [{a: 7, dr: "", dw: 0, ett: 17, ic: "", iw: 0, pt: ".=zl83LBgOCJVA;", rt: 1, tt: 1},…]
    rss: [{d: 0, g: "", n: "", rr: 0, t: 0, tr: 0},…]
    taxi: {detail: [{desc: "白天(05:00-23:00)", kmPrice: "2.3", startPrice: "14.0", totalPrice: "47"},…],…}
    time: 1516
    toll: 0
    ...

核实 content 里的 dis 和 time 是否就是网站显示的距离和时间  
当我们更换测试地点后，显示的距离和 https://api.map.baidu.com 中 content 的内容一样  
time：1516%60=25.26666666666667‬，和显示的 26 分钟也是核对的。

测试结果：网站没有反爬虫机制，但是调用的是百度地图 pai 获取数。

*  网站储存地址的数据是按照编码来的，对应的下级城市为小数  
    比如热门城市：
    
        hot_city: ["北京市|131", "上海市|289", "广州市|257", "深圳市|340", "成都市|75", "天津市|332", "南京市|315", "杭州市|179", "武汉市|218",…]
        0: "北京市|131"
        1: "上海市|289"
        2: "广州市|257"
        3: "深圳市|340"
        4: "成都市|75"
        5: "天津市|332"
        6: "南京市|315"
        7: "杭州市|179"
        8: "武汉市|218"
        9: "重庆市|132"
    
    当测试区级地点：（洪山区、江夏区）
    
        map.centerAndZoom(new BMap.Point(116.404, 39.915), 14);
 *  如果不行能否调用高德地图 api？

### 创建接口 - 调用高德地图 api ###

在高德的管理平台注册个人开发：[https://lbs.amap.com/dev/key/app][https_lbs.amap.com_dev_key_app]

[![format_png 3][]][format_png 3 1]

申请个人的 key。每日调用量有上线，所以只能一点点的做。  
我们将申请到的 key 写入配置信息文件中：  
public/config.py

完成功能：  
通过地域名查询经纬度；  
对出发 / 目的地点 - 路程 - 路线，数据进行查询，并插入到数据库中，现已实现。但对于数据量较多的情况，数据库的操作较慢。

首先前往高德地图注册个人用户，获取一个 key，之后我们可以通过构造 url，通过 request 来获取数据。

通过 address 获取经纬度：

def get_coordinatesViaaddress(self, 
        address:"地点名"
        ) -> "返回str类型的经纬度":
            url='https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?address='+address+'&output=json&key='+self.key
            #将一些符号进行URL编码
            newUrl = parse.quote(url, safe="/:=&?#+!$,;'@()*
    ")
            coor = json.loads(urllib.request.urlopen(newUrl).read())['geocodes'][0]['location']
            logging.basicConfig(stream=open(config.src_path + '/log/syserror.log', encoding="utf-8", mode="a"), level = logging.DEBUG, format='%(asctime)s %(filename)s[line:%(lineno)d] %(levelname)s %(message)s')
            logger = logging.getLogger(__name__)
            logger.info("查询{}的经纬度：{}！".format(address,coor))
            # print()
            return coor

通过城市 list 获取两点之间距离和出行方式：

def get_disViaCoordinates(self,
        addList:"一个列表存放地址数据"
        ) ->  "{'origin':[],'destination':[],'distance':[],'route':[]}":
            dict_route = {'origin':[],'destination':[],'distance':[],'route':[]}
            for m in range(len(addList)):    
                for n in range(m,len(addList)):
                    if m!=n:
                        print('get_tetst',m,n)
                        #从addList中得到地址的名称，经纬度
                        origin = addList[m][2]
                        destination = addList[n][2]
                        url2='https://restapi.amap.com/v3/direction/driving?origin='+origin+'&destination='+destination+'&extensions=all&output=json&key=3e2235273dd2c0ca2421071fbb96def4'
                    #编码
                        newUrl2 = parse.quote(url2, safe="/:=&?#+!$,;'@()*[]")
                        #发送请求
                        response2 = urllib.request.urlopen(newUrl2)
                        #接收数据
                        data2 = response2.read()
                        #解析json文件
                        jsonData2 = json.loads(data2)
                        #输出该json中所有road的值
                        # print(jsonData2)
                        road=jsonpath.jsonpath(jsonData2,'$..road')
                        #从json文件中提取距离
                        distance = jsonData2['route']['paths'][0]['distance']
                        #字典dict_route中追加数据
                        dict_route.setdefault("origin",[]).append(addList[m][0])
                        dict_route.setdefault("destination",[]).append(addList[n][0])
                        dict_route.setdefault("distance",[]).append(distance)
                        dict_route.setdefault("route",[]).append(road)
            return dict_route

数据库样品：  
sample\_table

数据库的内容我就用 json 表示了哈：

[
      {
        "address": "湖北省武汉市江岸区",
        "ad_type": 1,
        "coordinates": "114.278760,30.592688"
      },
      {
        "address": "湖北省武汉市江汉区",
        "ad_type": 1,
        "coordinates": "114.270871,30.601430"
      },
      {
        "address": "湖北省武汉市乔口区",
        "ad_type": 1,
        "coordinates": "114.214920,30.582202"
      },
      ...共103条地点数据

sample\_route，以 sample\_table 前三个数据为例做出查询，和返回。

[
      {
        "origin": "湖北省武汉市江岸区",
        "destination": "湖北省武汉市江汉区",
        "route": "['台北一路', '新华路']",
        "distance": "1520"
      },
      {
        "origin": "湖北省武汉市江岸区",
        "destination": "湖北省武汉市乔口区",
        "route": "['台北一路', '台北路', '解放大道', '解放大道', '解放大道', '解放大道', '解放大道', '解放大道', '解放大道', '解放大道', '二环线辅路', '沿河大道']",
        "distance": "9197"
      },
      {
        "origin": "湖北省武汉市江汉区",
        "destination": "湖北省武汉市乔口区",
        "route": "['新华路', '建设大道', '建设大道', '建设大道', '建设大道', '沿河大道']",
        "distance": "7428"
      }
    ]

--------------------

BUG:  
问题：在 process\_data/excel2sql.py，调用格比 public/config.py 接口  
问题：当我们访问隔壁文件夹的接口时，如果发现调用不了，可以在当前文件的头部加入：

import sys,os
    absPath = os.path.abspath(__file__)   #返回代码段所在的位置，肯定是在某个.py文件中
    temPath = os.path.dirname(absPath)    #往上返回一级目录，得到文件所在的路径
    temPath = os.path.dirname(temPath)    #在往上返回一级，得到文件夹所在的路径
    sys.path.append(temPath)

将当前文件夹所在的路径加入到 python 系统路径中

***以上就是本次分享；*另外很多人在学习Python的过程中，往往因为没有好的教程或者没人指导从而导致自己容易放弃，为此我建了个Python全栈开发交流.裙 ：一久武其而而流一思（数字的谐音）转换下可以找到了，里面有最新Python教程项目可拿,不懂的问题有老司机解决哦，一起相互监督共同进步**

*本文的文字及图片来源于网络加上自己的想法,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。*

[github _ readme]: https://github.com/python-excel/xlrd/blob/master/README.md
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[Link 1]: https://pypi.org/project/psycopg2/
[http_initd.org_psycopg_docs_usage.html]: http://initd.org/psycopg/docs/
[format_png 2]: https://imgconvert.csdnimg.cn/aHR0cHM6Ly9ib3l3aXRoYWNvaW4uY24vc3RhdGljL21lZGlhL2VkaXRvci9USU0lRTYlODglQUElRTUlOUIlQkUyMDE5MTIyNDIyMTAxNF8yMDE5MTIyNDIyMTAyNjkxNTQ0Mi5wbmc?x-oss-process=image/format,png
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[http_initd.org_psycopg]: http://initd.org/psycopg/
[https_docs.python.org_zh-cn_3_library_lo...]: https://docs.python.org/zh-cn/3/library/logging.config.html?highlight=logging
[https_docs.python.org_zh-cn_3_library_lo... 1]: https://docs.python.org/zh-cn/3/library/logging.html?highlight=logging#module-logging
[https_docs.python.org_zh-cn_3_library_in...]: https://docs.python.org/zh-cn/3/library/index.html
[https_lbs.amap.com_dev_key_app]: https://lbs.amap.com/dev/key/app
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