Python|批量获取mapbox等时圈shapefile格式数据

直接获取mapbox出行圈数据

mapbox地图网站有个Isochone API接口Isochrone API|Playground|Mapbox，可以快速获得等时圈数据。

获取access token

1. 打开mapbox网站Maps, geocoding, and navigation APIs & SDKs | Mapbox，右上角登录或者注册。

2. 登录后在网页最下面，可以看到Access tokens一栏，里面有一个默认的token（也可以新建一个），把这个token复制。

设置等时圈参数

1. 打开mapbox的 Isochone API接口Isochrone API | Playground | Mapbox，可以看到网页界面由左侧参数，右侧地图，底部请求网址和返回json数据组成。

2. 网站的使用比较简单，设置好参数之后即可得到等时圈数据。

下载等时圈数据

设置好参数后，网站即返回等时圈数据，在网页底部的response里，但该数据是GeoJSON格式，我们可以复制response里的内容，将其复制到txt文档中，并将文件后缀改为.json，然后直接将该json文件拖入QGIS中打开，再另存为shp文件。

也可以通过python的pyshp库或geopandas库去获取shp文件。下面介绍通过pyshp库批量获取mapbox等时圈数据的方法。

python批量获取等时圈数据

由前面设置好的参数可以得到请求网址Request URL，该网址里有各个参数。

https://api.mapbox.com/isochrone/v1/mapbox/driving/113.319154,23.109143500000002?contours_minutes=15,30,45,60&polygons=true&denoise=1&access_token=你的token

通过分析可以看出，网址里driving代表驾车方式，可以更换为walking步行或cycling骑行；113.319154,23.109143500000002为经纬度坐标；contours_minutes可以设置时间范围，最大为60分钟，可最多携带4个时间间隔，用逗号隔开；access_token=后需要填入你的token，其他参数按照默认的即可。

而对于返回的Response数据，等时圈的属性信息在features下的properties里，等时圈的几何信息在features下的geometry里。

搞清楚请求url和返回json数据的结构之后，就可以编写代码了。

1. 导入需要使用的库

import time
import requests
import pandas as pd
import shapefile
from osgeo import osr

2. 编写获取数据的函数，使用的参数包括起点名称name，起点经度lon，起点维度lat，出行方式transit。对于等时圈的范围，此处使用5、10、15、20分钟的距离，可根据需要自行调整。

def getdata(name, lon, lat, transit):
   print('获取{}的等时圈'.format(name))
   url = 'https://api.mapbox.com/isochrone/v1/mapbox/{}/{},{}?contours_minutes=5,10,15,20&polygons=true&denoise=1&generalize=0&access_token=你的token'.format(transit, lon, lat)
   try:
      r = requests.get(url, timeout=(3, 7)).json()
      w = shapefile.Writer('./shp/isochrone_{}_{}.shp'.format(name, transit), encoding='gbk')
      w.field('name', 'C')
      w.field('transit', 'C')
      w.field('contour', 'N')
      w.field('metric', 'C')
      w.field('color', 'C')
      w.field('opacity', 'N', decimal=2)

      for i in r['features']:
         coords = i['geometry']['coordinates']
         w.poly(coords)
         w.record(
            name=name,
            transit=transit,
            contour=i['properties']['contour'],
            metric=i['properties']['metric'],
            color=i['properties']['color'],
            opacity=i['properties']['opacity']
         )
      w.close()
      # 添加投影信息
      proj = osr.SpatialReference()
      proj.ImportFromEPSG(4326)
      wkt = proj.ExportToWkt()
      projfile = './shp/isochrone_{}_{}.prj'.format(name, transit)
      f0 = open(projfile, 'w')
      f0.write(wkt)
      f0.close()
      print('获取成功！')

   except:
      print('获取失败')
      df = {}
      df['name'] = name
      df['lon'] = lon
      df['lat'] = lat
      df['transit'] = transit
      dm = pd.DataFrame([df])
      dm.to_csv('./queryagain.csv', mode='a', index=False, header=False, encoding='utf-8-sig')

3. 把需要获取等时圈的起点信息保存在csv文件中，包括起点的名称name，经度lon，维度lat，出行方式transit，可以通过poi数据获取。读取csv文件后对等时圈起点进行批量获取

if __name__ == '__main__':
   print('开始爬取数据')
   dt = pd.read_csv('./subway.csv', engine='python', encoding="gbk")
   for i in range(len(dt)):
      getdata(dt['name'][i], dt['WGS84_Lng'][i], dt['WGS84_Lat'][i], dt['transit'][i])
      time.sleep(0.5)
   print('All Done!!!')

文件组织格式如下：

4. 将批量获取的数据拉进ArcGIS软件即可进行相关分析。