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츄르사려고 코딩하는 코집사입니다.
[데이터 크롤링] 서울 카페 경위도 크롤링하기 with Python
자세한 설명은 아래의 링크에서 볼 수 있다.
전체 코드는 아래에 있다.
1. 전체 코드
import pandas as pd
import requests
import json
dong = pd.read_csv('C:/Users/yong/Documents/b.csv')
dong = dong['사직동']
dong = set(dong)
num = 1
corX = []
corY = []
for addr in dong :
address = addr
url = 'https://dapi.kakao.com/v2/local/search/address.json?query='+address
headers={'Authorization':'KakaoAK 0814e4256ff5d0d6432406b7a0d3f4c7'}
result = json.loads(str(requests.get(url, headers=headers).text))
x = result['documents'][0]['address']['x']
y = result['documents'][0]['address']['y']
convs={}
#카페 위치 찾기
for i in range(1, 46) :
headers ={'Authorization':'KakaoAK 0814e4256ff5d0d6432406b7a0d3f4c7'}
#파라미터 가져오기
params={
'x' : float(x),
'y' : float(y),
'radius':20000, #범위 0~20000까지 단위는 미터
'page' : i,
'size':15,
'sort':'distance'
}
keywords = '카페'
url = 'https://dapi.kakao.com/v2/local/search/keyword.json?query={}'.format(keywords)
places = requests.get(url, headers=headers, params=params).json()['documents']
if places==[]:
break
else :
convs[i] = places
cox = []
coy = []
for i in range(1, len(convs)):
for a in range(len(convs[i])):
cox.append(convs[i][a]['x'])
coy.append(convs[i][a]['y'])
corX+=list(set(cox))
corY+=list(set(coy))
place = pd.DataFrame()
place['lon'] = corX
place['lat'] = corY
place.to_csv('C:/Users/yong/Documents/abc.csv')
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