怎么利用python爬取城市公交站點

# 怎么利用Python爬取城市公交站點

## 前言

在智慧城市建設和交通規劃領域，公交站點數據是重要的基礎信息。本文將詳細介紹如何使用Python技術棧實現城市公交站點數據的爬取，包含從需求分析到數據存儲的完整流程。

## 一、技術選型與環境準備

### 1.1 核心工具包

```python
# 推薦工具庫
import requests       # 網絡請求
from bs4 import BeautifulSoup # HTML解析
import pandas as pd   # 數據處理
import json           # JSON處理
import re             # 正則表達式
import time           # 延時控制
from fake_useragent import UserAgent # 隨機UA生成

1.2 環境配置建議

1. Python 3.8+ 環境
2. 安裝依賴庫：pip install requests beautifulsoup4 pandas fake-useragent
3. 推薦使用Jupyter Notebook進行調試

二、數據源分析策略

2.1 常見數據來源

1. 政府開放平臺（如Data.gov）
2. 地圖API服務（高德/百度地圖）
3. 公交公司官網
4. 第三方交通類網站

2.2 反爬應對方案

三、實戰案例：爬取高德地圖公交數據

3.1 獲取API密鑰

1. 注冊高德開發者賬號
2. 創建應用獲取Key
3. 查看Web服務API文檔

3.2 基礎請求函數實現

def get_bus_stops(city, line, api_key):
    url = f"https://restapi.amap.com/v3/bus/linename?s=rsv3&extensions=all"
    params = {
        "key": api_key,
        "city": city,
        "keywords": line,
        "output": "json"
    }
    try:
        response = requests.get(url, params=params)
        if response.status_code == 200:
            return response.json()
        else:
            print(f"請求失敗，狀態碼：{response.status_code}")
            return None
    except Exception as e:
        print(f"發生異常：{str(e)}")
        return None

3.3 數據解析示例

def parse_bus_data(data):
    stops = []
    for line in data['buslines']:
        for stop in line['busstops']:
            stop_info = {
                'line_name': line['name'],
                'line_id': line['id'],
                'stop_name': stop['name'],
                'stop_id': stop['id'],
                'location': stop['location'],
                'sequence': stop['sequence']
            }
            stops.append(stop_info)
    return pd.DataFrame(stops)

四、進階爬取技巧

4.1 動態頁面處理方案

當目標網站采用JavaScript動態加載時：

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By

driver = webdriver.Chrome()
driver.get("http://example.com/bus")
stops = driver.find_elements(By.CLASS_NAME, "bus-stop")
data = [stop.text for stop in stops]
driver.quit()

4.2 數據存儲方案對比

4.3 完整爬蟲架構示例

class BusSpider:
    def __init__(self, city):
        self.base_url = "https://example.com/api"
        self.city = city
        self.session = requests.Session()
        self.session.headers.update({'User-Agent': UserAgent().random})
        
    def get_lines(self):
        # 獲取所有公交線路
        pass
        
    def get_stops(self, line_id):
        # 獲取線路站點
        pass
        
    def save_to_sql(self, data):
        # 數據庫存儲
        pass
        
    def run(self):
        lines = self.get_lines()
        for line in lines:
            stops = self.get_stops(line['id'])
            self.save_to_sql(stops)
            time.sleep(1.5)

五、數據處理與可視化

5.1 數據清洗示例

def clean_data(df):
    # 坐標分割
    df[['lng', 'lat']] = df['location'].str.split(',', expand=True)
    # 去除空值
    df = df.dropna(subset=['stop_name'])
    # 標準化站名
    df['stop_name'] = df['stop_name'].str.replace(r'\(.*?\)', '')
    return df

5.2 地理信息可視化

import folium

def create_map(df, city_center):
    m = folium.Map(location=city_center, zoom_start=12)
    for _, row in df.iterrows():
        folium.Marker(
            [row['lat'], row['lng']],
            popup=row['stop_name']
        ).add_to(m)
    return m

六、法律與倫理考量

1. 遵守robots.txt協議
2. 控制請求頻率（建議≥1.5秒/次）
3. 不爬取敏感信息
4. 遵守網站服務條款
5. 數據使用注明來源

七、性能優化建議

1. 使用異步請求（aiohttp）
2. 實現斷點續爬功能
3. 建立IP代理池
4. 采用分布式爬取架構
5. 使用緩存機制減少重復請求

八、常見問題解決方案

Q1: 遇到403禁止訪問錯誤怎么辦？ A: 檢查Headers完整性，特別是Referer和Cookies

Q2: 數據出現亂碼如何解決？

response.encoding = response.apparent_encoding

Q3: 如何應對頁面結構變動？ - 使用更寬松的CSS選擇器 - 增加異常處理邏輯 - 定期維護爬蟲代碼

結語

通過本文介紹的方法，您可以構建完整的公交數據采集系統。建議在實際項目中： 1. 優先使用官方API 2. 做好數據更新維護機制 3. 考慮將數據用于智能公交系統等實際應用

注意：本文所有代碼示例僅供參考，實際使用時請遵守目標網站的相關規定。 “`

本文共包含約3000字內容，涵蓋從基礎到進階的公交站點爬取技術。如需完整可運行代碼，需要根據具體目標網站進行參數調整和功能完善。