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城市公交、地铁数据反映了城市的公共交通，研究该数据可以挖掘城市的交通结构、路网规划、公交选址等。但是，这类数据往往掌握在特定部门中，很难获取。互联网地图上有大量的信息，包含公交、地铁等数据，解析其数据反馈方式，可以通过Python爬虫采集。闲言少叙，接下来将详细介绍如何使用Python爬虫爬取城市公交、地铁站点和数据。
首先，爬取研究城市的所有公交和地铁线路名称，即XX路，地铁X号线。可以通过图吧公交、公交网、8684、本地宝等网站获取，该类网站提供了按数字和字母划分类别的公交线路名称。Python写个简单的爬虫就能采集，可参看WenWu_Both的文章，博主详细介绍了如何利用python爬取8684上某城市所有的公交站点数据。该博主采集了站点详细的信息，包括，但是缺少了公交站点的坐标、公交线路坐标数据。这就让人抓狂了，没有空间坐标怎么落图，怎么分析，所以，本文重点介绍的是站点坐标、线路的获取。
以图吧公交为例，点击某一公交后，出现该路公交的详细站点信息和地图信息。博主顿感兴奋，觉得马上就要成功了，各种抓包，发现并不能解析。可能博主技术所限，如有大神能从中抓到站点和线路的坐标信息，请不宁赐教。这TM就让人绝望了啊，到嘴的肥肉吃不了。
天无绝人之路，尝试找找某地图的API，发现可以调用，通过解析，能够找到该数据的后台地址。熟悉前端的可以试试，博主前端也就只会个hello world，不献丑了。这是一种思路，实践证明是可以的。
地图API可以，那么通过地图抓包呢？打开某图主页，直接输入某市公交名称，通过抓包，成功找到站点和线路信息。具体抓包信息如下图所示，busline_list中详细列出了站点和线路的信息，其中有两条，是同一趟公交不同方向的数据，略有差别，需注意。找到入口过后，接下来爬虫就要大显身手了。
主要爬取代码如下，其实也很简单，主函数如下。首先需要构建传入的参数，主要的包括路线名称，城市编码，地理范围，缩放尺度。地理范围可以通过坐标拾取器获取，参数经url编码后，发送请求，判断返回数据是否符合要求（注：可能该线路地图上停运或不存在，也可能是访问速度过快，反爬虫机制需要人工验证，博主爬取的时候碰到过，所以后面设置了随机休眠）。接下来，就是解析json数据了。代码中的extratStations和extractLine，就是提取需要的字段，怎么样，是不是很简单。最后，就是保存了，站点和路线分别存储。
1 def main():
2 df = pd.read_excel("线路名称.xlsx",)
3 BaseUrl = "https://ditu.amap.com/service/poiInfo?query_type=TQUERY&pagesize=20&pagenum=1&qii=true&cluster_state=5&need_utd=true&utd_sceneid=1000&div=PC1000&addr_poi_merge=true&is_classify=true&"
4 for bus in df[u"线路"]:
5 params = {
6 ‘keywords‘:‘11路‘,
7 ‘zoom‘: ‘11‘,
8 ‘city‘:‘610100‘,
9 ‘geoobj‘:‘107.623|33.696|109.817|34.745‘
10 }
11 print(bus)
12 paramMerge = urllib.parse.urlencode(params)
13 #print(paramMerge)
14 targetUrl = BaseUrl + paramMerge
15 stationFile = "./busStation/" + bus + ".csv"
16 lineFile = "./busLine/" + bus + ".csv"
17
18 req = urllib.request.Request(targetUrl)
19 res = urllib.request.urlopen(req)
20 content = res.read()
21 jsonData = json.loads(content)
22 if (jsonData["data"]["message"]) and jsonData["data"]["busline_list"]:
23 busList = jsonData["data"]["busline_list"] ##busline 列表
24 busListSlt = busList[0] ## busList共包含两条线，方向不同的同一趟公交,任选一趟爬取
25
26 busStations = extratStations(busListSlt)
27 busLine = extractLine(busListSlt)
28 writeStation(busStations, stationFile)
29 writeLine(busLine, lineFile)
30
31 sleep(random.random() * random.randint(0,7) + random.randint(0,5)) #设置随机休眠
32 else:
33 continue
附上博主的解析函数：
1 def extratStations(busListSlt):
2 busName = busListSlt["name"]
3 stationSet = []
4 stations = busListSlt["stations"]
5 for bs in stations:
6 tmp = []
7 tmp.append(bs["station_id"])
8 tmp.append(busName)
9 tmp.append(bs["name"])
10 cor = bs["xy_coords"].split(";")
11 tmp.append(cor[0])
12 tmp.append(cor[1])
13 wgs84cor1 = gcj02towgs84(float(cor[0]),float(cor[1]))
14 tmp.append(wgs84cor1[0])
15 tmp.append(wgs84cor1[1])
16 stationSet.append(tmp)
17 return stationSet
18
19 def extractLine(busListSlt):
20 ## busList共包含两条线，备注名称
21 keyName = busListSlt["key_name"]
22 busName = busListSlt["name"]
23 fromName = busListSlt["front_name"]
24 toName = busListSlt["terminal_name"]
25 lineSet = []
26 Xstr = busListSlt["xs"]
27 Ystr = busListSlt["ys"]
28 Xset = Xstr.split(",")
29 Yset = Ystr.split(",")
30 length = len(Xset)
31 for i in range(length):
32 tmp = []
33 tmp.append(keyName)
34 tmp.append(busName)
35 tmp.append(fromName)
36 tmp.append(toName)
37 tmp.append(Xset[i])
38 tmp.append(Yset[i])
39 wgs84cor2 = gcj02towgs84(float(Xset[i]),float(Yset[i]))
40 tmp.append(wgs84cor2[0])
41 tmp.append(wgs84cor2[1])
42 lineSet.append(tmp)
43 return lineSet
爬虫采集原始数据如下：
以下是某一条公交站点和线路的处理后的数据展示。由于不同的地图商采用不同的坐标系，会有不同程度的偏差，需要坐标纠偏。下一步，博主将详细介绍如何批量将这些站点和坐标进行坐标纠正和矢量化。
原文地址：https://www.cnblogs.com/giserliu/p/8251114.html