如何使用python，json和google maps逆向服务器端的地址解析？

Question

我正在尝试通过服务器端反向地理编码来获取json响应，现在我想从json响应中获取2或3个变量：

我想例如解析这些数据并以例如结尾。 administrative_area_level_1 = 'Stockholm'

jsondata = json.load(urllib2.urlopen('http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?latlng=59.3,18.1&sensor=false'))

这是我获取json的python代码，现在我想知道如何解析它以获取

• Administrative_area_level_1 long_name（即州或地区名称）
• 地区名称（即城市名称）
• 了解如何解析我的json

我可以解析它，但它并不总是以Administrative_area_1的形式出现：

jsondata["results"][0]["address_components"][5]["long_name"]

上面的行正确地为纽约的一个点输出了“纽约”，但对于斯德哥尔摩，它输出了一个邮政城市，即Johanneshow，它不是administraive_area_1（地区/州）。那么，如何保证该函数始终返回Administrative_area_1，最好不进行循环呢？

我希望它可以像下面这样工作，并且可以直接访问国家，地区和城市：

logging.info("country:"+str(jsondata["results"][9]["formatted_address"]))
logging.info("administrative_area_level_1:"+str(jsondata["results"][8]["formatted_address"]))
logging.info("locality:"+str(jsondata["results"][8]["formatted_address"]))

提前致谢

更新资料

这是我预期的结果很好的答案。在等待答案的同时，我也尝试自己实现一个似乎可以解决的解决方案：

jsondata = json.load(urllib2.urlopen('http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?latlng='+str(ad.geopt.lat)+','+str(ad.geopt.lon)+'&sensor=false'))
logging.info("geography:"+str(jsondata["results"][1]["formatted_address"]))
region = None
city = None
for result in jsondata["results"]:
  #logging.info("result:"+str(result))
  for component in result["address_components"]:
    logging.info("components:"+str(component))
    logging.info("components type:"+str(component["types"]))
    if 'administrative_area_level_1' in component["types"]:
      #logging.info(unicode('found admin area:%s' % component["long_name"]))
      region = component["long_name"]
    if 'locality' in component["types"]:
      logging.info("found locality:"+str(component["long_name"]))
      city = component["long_name"]

Answer 1

处理回应

有 没有必要解析JSON -它已经被解析json.load()并返回Python的数据结构。 像使用 带有列表或不同词典的
简单词典一样使用 它。

访问响应的所需部分

要访问您应该使用的数据，可以使用以下方法：

jsondata['results'][0]['address_components']

包含所有 有关地名的信息的地方 ：

[{u’long_name’：u’S \ xf6dra L \
xe4nken’，u’types’：[u’route’]，u’short_name’：u’S \ xf6dra L \
xe4nken’}，{u’long_name’：u’Stockholm
‘，u’types’：[u’locality’，u’political’]，u’short_name’：u’Stockholm’}，{u’long_name’：u’Stockholm’，u’types’：[u’administrative_area_level_1
‘，u’political’]，u’short_name’：u’Stockholm’}，{u’long_name’：u’Sweden’，u’types’：[u’country’，u’political’]，u’short_name
‘：u’SE’}，{u’long_name’：u‘12146’，u’types’：[u’postal_code’]，u’short_name’：u‘12146’}，{u’long_name’：u’
Johanneshov’，u’types’：[u’postal_town’]，u’short_name’：u’Johanneshov’}]

过滤您需要的数据

正如你所看到的，有很多你并不需要的数据，但你只想要locality和administrative_area_level_1信息。您可以使用以下filter()Python函数过滤数据：

>>> mydata = jsondata['results'][0]['address_components']
>>> types = ['locality', 'administrative_area_level_1']
>>> geonames = filter(lambda x: len(set(x['types']).intersection(types)), mydata)

基本上，您只会获得在“类型”列表中具有“本地性”或“
administrative_area_level_1”的元素。完成上述操作后，geonames将列出您需要的词典：

[{u’long_name’：u’Stockholm’，u’types’：[u’locality’，u’political’]，u’short_name’：u’Stockholm’}，{u’long_name’：u’Stockholm’
，u’types’：[u’administrative_area_level_1’，u’political’]，u’short_name’：u’Stockholm’}]

显示数据

要显示其名称，您可以例如。遍历它们，显示long_names和相应的types值：

>>> for geoname in geonames:
    common_types = set(geoname['types']).intersection(set(types))
    print '{} ({})'.format(geoname['long_name'], str(', '.join(common_types)))


Stockholm (locality)
Stockholm (administrative_area_level_1)

这是您所期望的吗？

整个代码

代码看起来像这样：

import json
import urllib2

def get_geonames(lat, lng, types):
    url = 'http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json' + \
            '?latlng={},{}&sensor=false'.format(lat, lng)
    jsondata = json.load(urllib2.urlopen(url))
    address_comps = jsondata['results'][0]['address_components']
    filter_method = lambda x: len(set(x['types']).intersection(types))
    return filter(filter_method, address_comps)

lat, lng = 59.3, 18.1
types = ['locality', 'administrative_area_level_1']

# Display all geographical names along with their types
for geoname in get_geonames(lat, lng, types):
    common_types = set(geoname['types']).intersection(set(types))
    print '{} ({})'.format(geoname['long_name'], ', '.join(common_types))