|
本文主要是提供技术路线和思路，使用Python语言，通过高德API接口，来获取路网实时的交通态势。 （一）效果预览
（二）准备工作 （1）高德api key申请 进入高德开放平台，地址为：https://lbs.amap.com/。当然直接使用浏览器进行搜索【高德开放平台】也可以快速进入。首先进入控制台，然后点击管理key。添加一个【web服务】的key即可。
个人用户者，每天免费使用的key额度是有限的，以路径规划为例，每天免费调用量上限为5000。换言之，我们每次构造的OD对不能超过5000个。如果想要调用更多的量可以向高德进行申请。
（2）范围shp文件准备 以arcgis为例，在arcgis中加载好高德的在线地图，然后再右侧目录栏连接到我们的目录（代码所在的根目录）。
然后在该目录下新建一个shp文件。
名称命名为【bounds】，要素选择面，坐标系选择地理坐标系WGS84。
然后，在左侧图层栏，选择bounds图层【开始编辑】。
在新弹出的编辑窗口选择面，然后就可以绘制出范围了。
最后停止停止编辑，保存即可，这一步arcgis的操作比较简单，就不详细展开。 （三）代码演示 要使用路径规划API来获取信息就需要提前构造OD对，通过读取边界范围的最大最小值来生成均匀的点。
构造完OD，就需要使用路径规划API来获取信息。详细的url中的请求参数和返回的信息可以查看官方的开发者文档。
利用python写一个循环，来获取多个od路径。主要思路如下：
这段代码通过高德地图API获取每一对起点（Origin）和终点（Destination）之间的驾车路线信息，并处理请求结果，包括错误处理。具体步骤如下：
然后就是将url返回的信息按照我们的需求提取出来。
最后，可以对结果进行简单的可视化：
（四）图形化小程序演示 为了方便使用，对进行了整合，写了一个图形界面的小工具。以下对该工具进行一个简单的介绍：
这是主要界面，一共分为四个步骤，操作的演示视频如下：  （五）注意事项说明 （1）首先需要准备边界范围，范围不易过大，可使用Qgis或Acrgis构建一个shp格式的边界。因为高德key每天调用的额度是有限的，只有5000条。
（2）每次爬取可获取当前时刻下实时的交通状态，若需要爬取不同时刻的交通状态，需要手动进行多次爬取操作。 最终结果分别保存为shp、geojson和csv文件，其中csv文件包含以下道路信息：
第一列是道路的名称，第二列是拥堵系数，第三列是交通拥堵状态。 （六）效果展示 可视化预览的最终的效果如下：
这是工作日早上八点，案例片区的交通状态。 然后，我分别爬取了周末和工作日早上七点到晚上七点的交通态势，将每张图片合并成gif格式，如下： 周末全天拥堵变化 工作日全天拥堵变化 我们还可以利用csv中的拥堵系数，进行全天交通态势变化趋势分析。
注意：该小工具无法一次性爬取全天的交通态势变化情况，只能获取当前时刻下的路网交通态势。 （七）较大范围测试 以渝中区为例： 第一步：通过边界范围构造OD对
|
|
|
