这篇教程python四种出行路线规划的实现写得很实用，希望能帮到您。
一、简介
路径规划中包括步行、公交、驾车、骑行等不同方式，今天借助高德地图web服务api，实现出行路线规划。
思路
- 根据地点获取经纬度
- 根据经纬度调用api获取路线
- 对路线数据进行处理，便于浏览
高德地图API
对应链接
https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/direction
去高德地图的开放平台注册一个账号，并且创建自己的项目，系统会分配给你一个 key 值。 
在开发支持中选择 web服务，选中 web服务api 
二、获取经纬度
输入地点、输出经纬度
def get_location_x_y(place): #place = input("请输入您要查询的地址") url = 'https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo?parameters' parameters = { 'key':'高德官网获取key', 'address':'%s' % place } page_resource = requests.get(url,params=parameters) text = page_resource.text #获得数据是json格式 data = json.loads(text) #把数据变成字典格式 location = data["geocodes"][0]['location'] return location if __name__ == '__main__': print(get_location_x_y("北京西站"))获取结果 
三、路线规划（四种方式）
获取起点、终点经纬度、出行方式
from_place = input("请输入起始地址")from_location = get_location_x_y(from_place)to_place = input("请输入目的地")to_location = get_location_x_y(to_place)type = input("出行方式（1.公交、2.步行、3.驾车、4.骑行）,请输入数字")
获取出行路线
type是出行方式（四种方式对应1、2、3、4）
不同的出行方式，高德地图web服务api链接也不同
url="https://restapi.amap.com"if type=="1": url = url+ "/v3/direction/transit/integrated"elif type=="2": url = url + "/v3/direction/walking"elif type=="3": url = url + "/v3/direction/driving"elif type == "4": url = url + "/v4/direction/bicycling" 请求参数
parameters = { 'key': '高德官网获取key', 'origin': str(from_location), 'destination': str(to_location), 'extensions':'all', 'output':'json', 'city':'020',}参数中from_location是起点经纬度，to_location是终点经纬度，output是数据返回的格式，这里返回json（官网还给了很多种格式，比如xml等）
数据处理
if type=="1": txt = txt['route']['transits'] for i in txt: i = i['segments'][0]['bus']['buslines'][0]['name'] print(i)elif type=="2": txt = txt['route']['paths'][0]['steps'] for i in txt: i = i['instruction'] print(i)elif type=="3": txt = txt['route']['paths'][0]['steps'] for i in txt: i = i['instruction'] print(i)elif type == "4": txt = txt['data']['paths'][0]['steps'] for i in txt: i = i['instruction'] print(i) 根据不同的出行方式，获取的数据key不一样，所以需要对应的去处理，便于浏览。
四、演示效果
1、公交 
2、步行 
3、驾车 
4、骑行 
五、结尾
OK，以上就是python通过借助高德地图web服务实现不同出行方式的路线规划。 到此这篇关于python四种出行路线规划的实现 的文章就介绍到这了,更多相关python 出行路线规划 内容请搜索51zixue.net以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持51zixue.net！
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