基于Dijkstra算法的武汉地铁路径规划！

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)

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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 i0]-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=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]=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=costs[node]
                lowest_cost_node=node
    return lowest_cost_node

#找到最短路径