前言

我是一名Python小白，两个礼拜之前还对Python一无所知，上次我利用举办社团活动的契机，请学校老师做了一次Python入门讲座。听闻Python功能强大，对初学者也很友好，于是抱着初生牛犊不怕虎的精神，尝试尝试用Python来解决一个复杂的难题。

问题

旅游爱好者小龙有钱又有时间，她决定制定一个详尽的旅行计划，游遍目前中国的热门景区。目前手边仅有的资料就是一份想要游览的景区的名单（如下图，总共有两百多个景点），其中主要是国家评定的5A级景区，制定怎样的旅行计划，才能最高效的游遍所有的景区呢？

问题解决的思路

首先这是一个非常具有现实意义的问题，它的核心是旅行商问题（Traveling Salesman Problem），也就是已知地点和地点之间的距离，找出游遍所有地点的最短路线。这是一个计算机领域的NP完全问题。TSP问题的核心算法有很多人已经研究过了。然而我们要解决的并不是一个纯数学的问题，而是一个实际问题。难点其实在于数据的搜集和整理。
经过一番艰难的思索和尝试，我列出了下图所示的程序设计思路。其主要思想在于利用百度提供的免费API接口，获取各个景点的地理位置、地址，附件机场、车站以及景点之间的路线等各种信息，再将获得的json文件进一步处理，得到格式化的数据，导入TSP路径求解器，获得最优路径，再将最优路径在地图中表示出来，并给出详细的形式指南。

这是一个尚在进行中的浩大工程，尤其对于一个Python新手来说。

学习Web API的调用

Web API是一种应用程序接口，通过一定的设置之后，程序可以通过发送不同网址查询所需的数据。API的使用需要申请密钥，本文中使用的到的密钥均可以免费获取。
地理服务相关的API有不少，比较成熟的是百度和谷歌两家。虽然很多时候谷歌的服务都显得高大上许多，但是经过一番尝试，在地图服务，尤其是国内的地图服务上，百度有很多优势。除去连接的稳定性之外，百度的所有Web API共享一个密钥，而谷歌需要为不同的API分别申请密钥，而且百度对中文支持完善，所以这里主要使用了百度地图的Web API服务。用户可以到这个地址申请：http://lbsyun.baidu.com/ 除了地图之外，百度还有一个API商店，提供了很多免费的API服务，网址：http://apistore.baidu.com/

Python程序

调用Web API的程序其实相当简单，笔者作为一个小白没花多长时间就捣鼓出了一段代码。

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
Created on 17-June-2016 @Jerry
用于调用百度地图和去哪儿网的web api。
'''

import sys,urllib2,urllib,os

#===============================================================================
#读取API Key--------------------------------------------
f_key = open("API Key.txt",mode='r')
key = []
for line in f_key.readlines():
    line = line.strip('\n')
    key += [line.split(",")]
apikey = dict(key)
f_key.close()
#------------------------------------------------------
#读取API Url--------------------------------------------
f_url = open("API Url.txt",mode='r')
url = []
for line in f_url.readlines():
    line = line.strip('\n')
    url += [line.split(",")]
apiurl = dict(url)
f_url.close()
#------------------------------------------------------
#===============================================================================

#===============================================================================
#查询百度地图API-------------------------------------------
class BaiduQuery:
    def __init__(self,api,args,name):
        self.api = api          #调用的API名称
        self.args = args        #查询变量
        self.name = name        #查询结果的命名方式

    def getjson(self):
        baseurl = apiurl[self.api]
        self.args["ak"] = apikey["BaiduMap"]
        self.args["output"] = "json"
        encodeargs = urllib.urlencode(self.args)
        url = urllib.unquote(baseurl + encodeargs)
        routeDir = "Data/"+self.name+'/'+self.api+'.json'
        urllib.urlretrieve(url, routeDir)
        print self.name,self.api," -> Success"

    def makedir(self):          #文件夹是否已创建
        if not os.path.exists("Data/"+self.name+"/"):
            os.makedirs('Data/'+self.name+'/')
            print "Make Dir Successfully!"
            return 1
        else:
            return 0
#------------------------------------------------------
#===============================================================================
#查询百度API商店中去哪儿网火车票、景点门票--------------------------------------
class QunarQuery:
    def __init__(self,api,args,name):
        self.api = api          #调用的API名称
        self.args = args        #查询变量
        self.name = name        #查询结果的命名方式

    def getjson(self):
        baseurl = apiurl[self.api]
        encodeargs = urllib.urlencode(self.args)
        url = urllib.unquote(baseurl + encodeargs)
        routeDir = "Data/"+self.name+'/'+self.api+'.json'
        req = urllib2.Request(url)
        req.add_header("apikey", apikey["Qunar"])
        resp = urllib2.urlopen(req)
        content = resp.read()
        if(content):
            with open(routeDir, "wb") as code:
                code.write(content)
        print self.name,self.api," -> Success"

    def makedir(self):          #文件夹是否已创建
        if not os.path.exists("Data/"+self.name+"/"):
            os.makedirs('Data/'+self.name+'/')
            print self.name," -> Make Dir"
            return 1
        else:
            return 0
#------------------------------------------------------
#===============================================================================
#使用示例-----------------------------------------------
# values={
#     "version":"1.0",
#     "from":"上海",
#     "to":"南京",
#     "date":"2016-06-18"
# }
# ID23 = QunarQuery("QunarTrain",values,"23")
# ID23.makedir()
# ID23.getjson()
#===============================================================================

这段代码将需要查询的信息编码到网址中，其中两个本地txt文件中存放的是申请的API Key和各种不同的Web服务的网址。网址在官网都可以查询到，需要注意的是网址后面要手动加上一个“？”。
由于百度地图的API和百度API商店中的API调用略有不同，因此写了两个class，不知道大牛能不能将两个class合并成一个。
在调用不同的服务的时候，输入相关参数，将返回的json文件存储到本地相应景点编号下的文件夹中。

json文件的处理

本文中用到的API返回的都是json格式的文件（如下图）。看起来密密麻麻，作为小白的我当然是没听说过这是个啥啦。一番百度之后，找到了一个很好的在线工具json在线编辑器，可以将json文件重新排版，并且给出文件结构树，相当方便。

格式化之后的文件就好看了许多，可以看到里面包含了两地之间的火车票信息，这是通过qunar的接口获得的数据。

json文件的处理笔者还没有摸索出最优的方法，等搞清楚了再来写一写。

中国的景点分布图

在我之前的尝试中，我试着用Python的Basemap和GeoPy包解析处理这两百多个景点的具体经纬度信息，当然后来发现还是百度地图的API最直接最方便。获取的这些数据直接绘制出来就是下面的效果，图中的深蓝色小点就是中国5A景区所在地：

在通过flight100网站获得全世界所有机场和航线的数据之后，我又将其中中国的数据筛选出来，绘制出了中国的机场和航线分布图。

当然用Basemap只能绘制出简单的静态图，有没有办法让辛辛苦苦获得的这些地理数据发挥更大的用处呢，当然是可以的。

将地理数据导入Google Earth

输出上，你可以将地理位置数据导入到Google Earth中。只是在导入之前还需要一番处理。Google Earth使用的是一种特殊格式的kml文件，你可以在这个网站将可以在Excel中打开的csv格式文件在线转换成kml文件，然后直接拖入Google Earth软件，谷歌地球会帮你自动标注出来，效果就像下面这张图，里面的各个景点都用小图钉标注了出来。

为什么说这些数据能在谷歌地球中发挥更大价值呢？这是因为谷歌地球自带了很多图片。尤其是其中的Panoramio照片，能够将景点周边的真实面貌以高清照片的形式展现出来，让你提前预览美景之后，再决定要不要前往。

未完待续