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
然后打开浏览器访问: 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: 打开浏览器访问: 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: 再调用fs.writeFile将提取出来的城市写入,代码如下: 打开static/address.json文件,会看到如下格式的文本: 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: 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 6、总结 以上就是用NodeJS实现批量查询地理位置的经纬度接口的全部内容,希望对大家使用nodejs能有所帮助。http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/"htmlcode">
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);
})
})
http://localhost:8888/one
{
status: 0,
result: {
location: {
lng: 116.39564503787867,
lat: 39.92998577808024
},
precise: 0,
confidence: 10,
level: "城市"
}
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})
})
})
})
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"}}"
}
]
var xlsx = require('node-xlsx')
, fs = require('fs')
;
var file_path = './query_result.xlsx';
var file_data = xlsx.parse(file_path);
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');
})
})
{"cities_name":["北京市,北京市","北京市,市辖区","天津市,天津市"]}
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})
})
})
});
})
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
- 高垣彩陽《melodia4》【Hi-Res】24bit-96kHz【flac】
- 王菀之《The Missing Something》[320K/MP3][67.2MB]
- 赵翊帆《LUNARFACE》[320K/MP3][88.81MB]
- 赵翊帆《LUNARFACE》[FLAC/分轨][464.62MB]
- 小野丽莎《OnoLisabest1997-2001》日本醇选辑[正版原抓WAV+CUE]
- 天籁之音NanaMouskouri《AtHerVeryBest》K2HD[正版原抓WAV+CUE]
- 古典吉他《鲁特琴-BachInspirations巴赫灵感》ThibautGarcia[24Bit/96kHz]
- 刘纬武《睡眠音乐家 缓解疼痛 赫兹白噪音》[320K/MP3][217.2MB]
- 刘纬武《睡眠音乐家 缓解疼痛 赫兹白噪音》[FLAC/分轨][870.69MB]
- 群星1998 《宝丽金最佳电视主题曲》香港首版[WAV+CUE][1.2G]
- 群星1990《群星会·金曲重现》新加坡版[WAV+CUE][1.1G]
- 张惠妹2003《勇敢》[WAV+CUE][1.1G]
- 群星1995《摇滚中国乐势力》首版引进版[WAV+CUE][983M]
- 陈思安《32首酒廊情调》2CD新雅(国际)影碟[WAV+CUE]
- 齐豫潘越云《回声》K2HD[正版原抓WAV+CUE]