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最近要实现一个显示各个城市信息的功能, 好吧,后台丢了一个包含一堆城市的excel给我,发现不仅有每个省的直辖市,还有二三线等的城市,数量还不少,一个个去查还挺浪费时间的,那为什么不写个脚本去实现批量查询呢。

Demo

实现了读取文件批量查询后,顺便写了个网页版批量查询地理经纬度

实现步骤

1、 查询接口

网站上这种类型的接口还不少,笔者直接找了百度地图的接口做,接口文档,调用的API是Geocoding API中的地理编码服务

请求示例:对北京市百度大厦进行地理编码查询
http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/?ak=E4805d16520de693a3fe707cdc962045&callback=renderOption&output=json&address=百度大厦&city=北京市

这里面需要一个ak参数,这个参数就是用户创建应用时生成的一串字符串,需要在请求数据的时候调用。

[注意]

  • 创建的应用为服务端类型

  • 创建应用有两种校验方式供选择,你可以选择使用IP白名单校验,也可以选择使用sn做校验,两者不同点在于IP需要提前设定好你请求时候的IP地址,如果你不想提前设定死IP地址,也可以选择sn校验,这是利用md5作为加密算法的校验方式。

笔者一开始选择sn做校验,但是调用crypto生成md5签名一直校验不过,只能改用ip白名单作为校验。

2、nodejs进行查询

有了供调用的接口,我们就可以写个小脚本去请求数据,我们需要三个依赖,分别是express、superagent、eventproxy

  • express是一个轻量级的web应用

  • superagent是一个爬虫经常用的库,可以模拟各种请求

  • eventproxy是一个并发控制器

* 简单查询

首先我们先写一个简单的请求来检测是否能获取到地理位置:

  app.get('/one', function(req, res, next) {
    
    var sk = 'yoursk' // 创建应用的sk
        , address = '北京市'
        ;
    superagent.get('http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/')
        .query({address: address})
        .query({output: 'json'})
        .query({ak: sk})
        .end(function(err, sres) {
            if (err) {
                console.log('err:', err);
                return;
            }
            res.send(sres.text);
        }) 
  })

然后打开浏览器访问:http://localhost:8888/one

{
    status: 0,
    result: {
    location: {
        lng: 116.39564503787867,
        lat: 39.92998577808024
    },
    precise: 0,
    confidence: 10,
    level: "城市"
}

当你能看到这些信息的时候 ,说明接口成功了,如果status不为0的时候,请参考返回码状态表
为什么要专门开个服务器才能去请求呢,因为我们创建的应用是服务端,我们需要建一个服务器才能去请求。

* 批量查询

好了,一个城市可以查询了,接下来我们要进行多个城市的查询,我们使用eventproxy做并发控制,你可以把它看做一个计数器,你可以命令它监听某个事件,并在n次后执行对应的函数。
关键代码如下:

app.get('/many', function(req, res, next) {
    var sk = 'yoursk'
        , addresses = ['北京市', '深圳市', '广州市', '普宁市']
        ;
    ep.after('getLocation', addresses.length, function(locations) {
        res.send(locations);
    })
    addresses.forEach(function(e, i) {
        superagent.get('http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/')
            .query({address: e})
            .query({output: 'json'})
            .query({ak: sk})
            .end(function(err, sres) {
                ep.emit('getLocation', {address: e, res: sres.text})
            })    
    })
})

打开浏览器访问:http://localhost:8888/many

[
{
address: "北京市",
res: "{"status":0,"result":{"location":{"lng":116.39564503787867,"lat":39.92998577808024},"precise":0,"confidence":10,"level":"城市"}}"
},
{
address: "深圳市",
res: "{"status":0,"result":{"location":{"lng":114.0259736573215,"lat":22.546053546205248},"precise":0,"confidence":14,"level":"城市"}}"
},
{
address: "广州市",
res: "{"status":0,"result":{"location":{"lng":113.30764967515182,"lat":23.12004910207623},"precise":0,"confidence":12,"level":"城市"}}"
},
{
address: "普宁市",
res: "{"status":0,"result":{"location":{"lng":116.07816590835329,"lat":23.28895358314155},"precise":0,"confidence":14,"level":"区县"}}"
}
]

好了,批量查询也没有问题了,接下来我们要用nodejs去读取后台工程师丢给我的excel文件

3、nodejs读写文件

这次我们需要多两个依赖,一个nodejs内置的fs模块,一个用来读写excel的库node-xlsx

将要城市的excel文件丢到根目录下,另起一个脚本xls2js.js:

var xlsx = require('node-xlsx')
    , fs = require('fs')
    ;
var file_path = './query_result.xlsx';
var file_data = xlsx.parse(file_path);

再调用fs.writeFile将提取出来的城市写入,代码如下:

file_data.forEach(function(sheet, index) {
    var sheetname = sheet.name // 表格名称
        , sheetdata = sheet.data // 表格的数据
        , sheethead = sheetdata[0] // 第一行一般为表头,但不是一定的
        , sheetbody = sheetdata.slice(1) // 真正的数据
        , file_path_towrite = './static/address.json'
        , file_data_json
        , cities_name = []
        ;
    // 将城市的数据写进去
    sheetbody.forEach(function(e, i) {
        cities_name.push('' + e[1] + ',' + e[2])
    })
    file_data_json = JSON.stringify({cities_name: cities_name});
    fs.writeFile(file_path_towrite, file_data_json, function(err) {
        if (err) 
            console.log('写入数据失败', err);
        else 
            console.log('写入文件成功');
    })
})

打开static/address.json文件,会看到如下格式的文本:

{"cities_name":["北京市,北京市","北京市,市辖区","天津市,天津市"]}

4、综合步骤2、3实现一个读取本地城市文件、批量查询、写入新的文件的接口

好了,有了这个文件,我们就可以再次读取然后进行批量查询:

app.get('/', function(req, res, next) {
    var sk = 'yoursk'
        , addresses = []
        , file_path = './static/address.json'
        , file_path_towrite = './static/geocoder.json'
        , file_data
        ;

    fs.readFile(file_path, function(err, data) {
        if (err) {
            console.log('读取文件失败', err);
            return;
        }
        file_data = JSON.parse(data);
        addresses = file_data.cities_name;
        
        ep.after('getLocation', addresses.length, function(locations) {
            var file_data = {};
            locations.forEach(function(e, i) {
                file_data[e.address.split(',')[1]] = [e['location']['lng'], e['location']['lat']];
            })
            fs.writeFile(file_path_towrite, JSON.stringify(file_data), function(err) {
                if (err) 
                    console.log('写入数据失败', err);
                else 
                    console.log('获取数据并写入文件成功');
                res.send(file_data);
            })
        })
        addresses.forEach(function(e, i) {
            superagent.get('http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/')
                .query({address: e.split(',').join(' ')})
                .query({city: e.split(',')[1]})
                .query({output: 'json'})
                .query({ak: sk})
                .end(function(err, sres) {
                    var location
                        , res_json
                        ;
                    res_json = JSON.parse(sres.text);
                    if (res_json.status == 0) {
                        location = res_json.result && res_json.result.location || '';
                    } else {
                        location = {"lng":0,"lat":0};
                    }
                    ep.emit('getLocation', {address: e, location: location})
                })
        })
    });
})

5、实现一个网页,可以进行输入地理位置来进行地理位置的批量查询

这些就是前端的事情了,怎么好看怎么写


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