如何使用 Python 和 Requests 函式庫查詢 Google Maps Directions API?
使用請求庫在Python 中進行HTTP 請求和JSON 解析
如果您希望透過Google Directions API 在Google 地圖上執行動態查詢Python程式語言提供了一個高效的解決方案。若要啟動HTTP 請求、接收JSON 回應並解析其內容,請依照下列步驟操作:
-
安裝請求庫: 先使用取得請求庫以下指令:
pip install requests
登入後複製 -
製作請求: 制定一個HTTP GET 請求,指定URL 端點以及所需的請求參數:
url = 'http://maps.googleapis.com/maps/api/directions/json' params = { 'origin': 'Chicago,IL', 'destination': 'Los+Angeles,CA', 'waypoints': 'Joplin,MO|Oklahoma+City,OK', 'sensor': 'false' }
登入後複製
-
發送請求:
透過呼叫Requests 函式庫的get() 方法來調度請求,指定URL 和參數:resp = requests.get(url=url, params=params)
登入後複製 -
提取JSON 回應:
從回應中擷取JSON 內容物件:data = resp.json()
登入後複製 - 解析JSON 資料:
以上是如何使用 Python 和 Requests 函式庫查詢 Google Maps Directions API?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

pythonlistsarepartofthestAndArdLibrary,herilearRaysarenot.listsarebuilt-In,多功能,和Rused ForStoringCollections,而EasaraySaraySaraySaraysaraySaraySaraysaraySaraysarrayModuleandleandleandlesscommonlyusedDduetolimitedFunctionalityFunctionalityFunctionality。

Python在自動化、腳本編寫和任務管理中表現出色。 1)自動化:通過標準庫如os、shutil實現文件備份。 2)腳本編寫:使用psutil庫監控系統資源。 3)任務管理:利用schedule庫調度任務。 Python的易用性和豐富庫支持使其在這些領域中成為首選工具。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優
