基于Dijkstra算法的武汉地铁路径规划！
简说Python推荐作者：牧小熊，华中农业大学，Datawhale原创作者 来源：Datawhale One old watch, like brief python 前言
最近爬取了武汉地铁线路的信息，通过调用高德地图的api 获得各个站点的进度和纬度信息，使用Dijkstra算法对路径进行规划。
1.数据爬取
首先是需要获得武汉各个地铁的地铁站信息，通过爬虫爬取武汉各个地铁站点的信息，并存储到xlsx文件中
武汉地铁线路图，2021最新武汉地铁线路图，武汉地铁地图-武汉本地宝wh.bendibao.com
方法：requests、BeautifulSoup、pandas
import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def spyder(): #获得武汉的地铁信息 url='http://wh.bendibao.com/ditie/linemap.shtml' user_agent='Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50' headers = {'User-Agent': user_agent} r = requests.get(url, headers=headers) r.encoding = r.apparent_encoding soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml') all_info = soup.find_all('div', class_='line-list') df=pd.DataFrame(columns=['name','site']) for info in all_info: title=info.find_all('div',class_='wrap')[0].get_text().split()[0].replace('线路图','') station_all=info.find_all('a',class_='link') for station in station_all: station_name=station.get_text() temp={'name':station_name,'site':title} df =df.append(temp,ignore_index=True) df.to_excel('./subway.xlsx',index=False) 我们将爬取的地铁信息保存到excel文件中
如果要做路径规划的话，我们还需要知道地铁站的位置信息
因此我们选择了高德地图的api接口
2.高德地图api接口配置
高德开放平台 | 高德地图 APIlbs.amap.com???? 链接：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//lbs.amap.com/%3Fref%3Dhttps%3A//console.amap.com)
首先我们注册账号
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这个时候高德地图就给你了一个key
3.得到地铁站的经度和纬度
配置一个get_location函数区访问高德地图的api 然后返回经度和纬度
def get_location(keyword,city): #获得经纬度 user_agent='Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50' headers = {'User-Agent': user_agent} url='http://restapi.amap.com/v3/place/text?key='+keynum+'&keywords='+keyword+'&types=&city='+city+'&children=1&offset=1&page=1&extensions=all' data = requests.get(url, headers=headers) data.encoding='utf-8' data=json.loads(data.text) result=data['pois'][0]['location'].split(',') return result[0],result[1] keyword是你要查询的地址，city代表城市
我们这里city就设置为武汉
我们边爬取地铁站信息 边获得经度和纬度
于是得到了改进版的爬虫
def spyder(): #获得武汉的地铁信息 print('正在爬取武汉地铁信息...') url='http://wh.bendibao.com/ditie/linemap.shtml' user_agent='Opera/9.80 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.6.8; U; en) Presto/2.8.131 Version/11.11' headers = {'User-Agent': user_agent} r = requests.get(url, headers=headers) r.encoding = r.apparent_encoding soup = BeautifulSoup(r.text, 'lxml') all_info = soup.find_all('div', class_='line-list') df=pd.DataFrame(columns=['name','site']) for info in tqdm(all_info): title=info.find_all('div',class_='wrap')[0].get_text().split()[0].replace('线路图','') station_all=info.find_all('a',class_='link') for station in station_all: station_name=station.get_text() longitude,latitude=get_location(station_name,'武汉') temp={'name':station_name,'site':title,'longitude':longitude,'latitude':latitude} df =df.append(temp,ignore_index=True) df.to_excel('./subway.xlsx',index=False) 4.得到地铁站之间的距离并构建图
计算各个地铁站的信息，并生成地铁站网络
现在我们得到了地铁站的经度和纬度 可以通过geopy.distance这个包来计算2点之间的距离
from geopy.distance import geodesic print(geodesic((纬度,经度), (纬度,经度)).m) #计算两个坐标直线距离 当然高德地图api也同样提供了计算距离的接口
我们来配置计算距离的函数
输入经度和纬度就可以计算距离
def compute_distance(longitude1,latitude1,longitude2,latitude2): #计算2点之间的距离 user_agent='Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50' headers = {'User-Agent': user_agent} url='http://restapi.amap.com/v3/distance?key='+keynum+'&origins='+str(longitude1)+','+str(latitude1)+'&destination='+str(longitude2)+','+str(latitude2)+'&type=1' data=requests.get(url,headers=headers) data.encoding='utf-8' data=json.loads(data.text) result=data['results'][0]['distance'] return result 那么接下来就构建地铁站之间的图网络
因为爬取地铁站信息比较耗时，我们将制作好的图网络保存为pickle文件方便以后使用
def get_graph(): print('正在创建pickle文件...') data=pd.read_excel('./subway.xlsx') #创建点之间的距离 graph=defaultdict(dict) for i in range(data.shape[0]): site1=data.iloc[i]['site'] if i<data.shape[0]-1: site2=data.iloc[i+1]['site'] #如果是共一条线 if site1==site2: longitude1,latitude1=data.iloc[i]['longitude'],data.iloc[i]['latitude'] longitude2,latitude2=data.iloc[i+1]['longitude'],data.iloc[i+1]['latitude'] name1=data.iloc[i]['name'] name2=data.iloc[i+1]['name'] distance=compute_distance(longitude1,latitude1,longitude2,latitude2) graph[name1][name2]=distance graph[name2][name1]=distance output=open('graph.pkl','wb') pickle.dump(graph,output) 5.得到当前位置距离最近的地铁站
我们要去找距离最近的地铁站 首先是获得位置的坐标
然后将当前的坐标遍历所有地铁站 找到最近的地铁站
longitude1,latitude1=get_location(site1,'武汉') longitude2,latitude2=get_location(site2,'武汉') data=pd.read_excel('./subway.xlsx') 定义get_nearest_subway函数来寻找最近的地铁站
def get_nearest_subway(data,longitude1,latitude1): #找最近的地铁站 longitude1=float(longitude1) latitude1=float(latitude1) distance=float('inf') nearest_subway=None for i in range(data.shape[0]): site1=data.iloc[i]['name'] longitude=float(data.iloc[i]['longitude']) latitude=float(data.iloc[i]['latitude']) temp=geodesic((latitude1,longitude1), (latitude,longitude)).m if temp<distance: distance=temp nearest_subway=site1 return nearest_subway 通过遍历地铁站的距离找到了最近的上车点和下车点
6.使用Dijkstra算法对地铁线路进行规划
Dijkstra算法是求最短路径的经典算法
Dijkstra算法主要特点是从起始点开始，采用贪心算法的策略，每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点，直到扩展到终点为止。
首先是读取构建的图信息
def subway_line(start,end): file=open('graph.pkl','rb') graph=pickle.load(file) #创建点之间的距离 #现在我们有了各个地铁站之间的距离存储在graph #创建节点的开销表，cost是指从start到该节点的距离 costs={} parents={} parents[end]=None for node in graph[start].keys(): costs[node]=float(graph[start][node]) parents[node]=start #终点到起始点距离为无穷大 costs[end]=float('inf') #记录处理过的节点list processed=[] shortest_path=dijkstra(start,end,graph,costs,processed,parents) return shortest_path 构建dijkstra算法
#计算图中从start到end的最短路径 def dijkstra(start,end,graph,costs,processed,parents): #查询到目前开销最小的节点 node=find_lowest_cost_node(costs,processed) #使用找到的开销最小节点，计算它的邻居是否可以通过它进行更新 #如果所有的节点都在processed里面 就结束 while node is not None: #获取节点的cost cost=costs[node] #cost 是从node 到start的距离 #获取节点的邻居 neighbors=graph[node] #遍历所有的邻居，看是否可以通过它进行更新 for neighbor in neighbors.keys(): #计算邻居到当前节点+当前节点的开销 new_cost=cost+float(neighbors[neighbor]) if neighbor not in costs or new_cost<costs[neighbor]: costs[neighbor]=new_cost #经过node到邻居的节点，cost最少 parents[neighbor]=node #将当前节点标记为已处理 processed.append(node) #下一步继续找U中最短距离的节点 costs=U,processed=S node=find_lowest_cost_node(costs,processed) #循环完成 说明所有节点已经处理完 shortest_path=find_shortest_path(start,end,parents) shortest_path.reverse() return shortest_path #找到开销最小的节点 def find_lowest_cost_node(costs,processed): #初始化数据 lowest_cost=float('inf') #初始化最小值为无穷大 lowest_cost_node=None #遍历所有节点 for node in costs: #如果该节点没有被处理 if not node in processed: #如果当前的节点的开销比已经存在的开销小，那么久更新该节点为最小开销的节点 if costs[node]<lowest_cost: lowest_cost=costs[node] lowest_cost_node=node return lowest_cost_node #找到最短路径 def find_shortest_path(start,end,parents): node=end shortest_path=[end] #最终的根节点为start while parents[node] !=start: shortest_path.append(parents[node]) node=parents[node] shortest_path.append(start) return shortest_path 7.将所有的函数封装
构建main文件将整个流程封装起来
def main(site1,site2): if not os.path.exists('./subway.xlsx'): spyder() if not os.path.exists('./graph.pkl'): get_graph() longitude1,latitude1=get_location(site1,'武汉') longitude2,latitude2=get_location(site2,'武汉') data=pd.read_excel('./subway.xlsx') #求最近的地铁站 start=get_nearest_subway(data,longitude1,latitude1) end=get_nearest_subway(data,longitude2,latitude2) shortest_path=subway_line(start,end) if site1 !=start: shortest_path.insert(0,site1) if site2 !=end: shortest_path.append(site2) print('路线规划为：','-->'.join(shortest_path)) if __name__ == '__main__': global keynum keynum='' #输入自己的key main('华中农业大学','东亭') 比方我想去东亭，想坐地铁过去
我们看看通过规划的地铁线路
路线规划为：华中农业大学-->野芷湖-->板桥-->湖工大-->建安街-->瑞安街-->武昌火车站-->梅苑小区-->中南路-->洪山广场-->楚河汉街-->青鱼嘴-->东亭
我们来看看高德地图给我们的规划
不得了，一模一样~
8.可以继续完善的点
这个项目我们只做了地铁的相关信息，没有引入公交的信息加入道路线规划中，因此后续可以爬取武汉的公交线路进行地铁、公交混合线路规划
同时给出的规划信息只有文字描述，没有显示在地图上不够直观，我们可以进行flask的部署将规划的线路显示在地图上，更加不容易出错~
9.项目源码
地址：https://pan.baidu.com/s/1dmstu7PlF12Bdgk9QTjsPA
提取码：r8es
如若失效，可扫码回复 Dijkstra 获取
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