文章來源于Python大數據分析，作者費弗里

本文對應腳本已上傳至Github倉庫:
https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes^[1]

1 簡介

我們平時在數據可視化或空間數據分析的過程中，經常會需要某個地區的道路網絡及節點數據，而OpenStreetMap就是一個很好的數據來源（譬如圖1柏林路網）：

圖1

通常我們可以在openstreetmap^[2]中選擇矩形區域內的路網矢量數據進行下載。

但這種方式對選擇區域的大小有一定限制，想獲取較大范圍區域的路網數據并下載比較費事；

而另一種方式是事先下載已經整合好的大區域的文件。

譬如在geofabrik^[3] 中提供了各大洲、國家等大范圍的數據整合包，可以花費一定時間將其下載下來，再在需要哪些小區域時在本地GIS軟件或編程工具中裁剪下所需的范圍路網。

但這種方式一是對電腦資源要求較高，譬如中國范圍路網信息shapefile文件大小達到了800多兆，二是OSM的路網信息不定期更新之后，要想及時跟上最新數據，就需要人工持續下載數據。

為了更加靈活自由，且即時地獲取最新版本的OSM路網，我們可以利用Python來編寫腳本工具，方便快捷地檢索或下載OSM可以識別出的各個級別行政區對應的矢量格式數據。

2 基于Python的OSM路網下載

2.1 工作流程

編寫這個工具靈感來源于anvaka^[4]網站：

圖2

用戶通過輸入指定城市的名稱并檢索，等待數據資源加載完成之后就可以在網頁中看到渲染好的城市路網。

以重慶為例：

圖3

通過對該網站進行抓包和源碼分析，我弄明白了其工作流程大致如下：

• Step1：

根據用戶輸入的城市名稱，利用OSM官方的API進行模糊匹配，獲取可能的對象列表：

圖4

• Step2：

用戶點擊選擇正確的區域，后臺js對其所對應的id信息進行變換。

再通過網站自帶的API獲取對應的.pbf格式數據，或overpass的API獲取JSON格式的矢量數據。

圖5

• Step3：

渲染路網：

圖6

了解了上述步驟之后，我們利用requests、geopandas等庫僅用不到100行代碼就可以參考上述過程，提取所需的shapefile或GeoJSON文件保存到本地。

具體的代碼部分本文不做詳細說明，我將這部分功能封裝到文章開頭對應Github倉庫下的OsmDownloader.py^[5]中，可以自行去下載并使用。

下面我們來學習如何在Python中使用它。

2.2 使用方式

提示：請提前安裝完成requests、geopandas、pandas以及tqdm這幾個三方庫。

按照上文所述的地址下載對應腳本之后，記住其所在路徑，接著在其他腳本開頭導入模塊部分添加：

import sys sys.path.append(r'所在路徑') from OsmDownloader import OsmDownloader

這樣才能成功導入沒有在Python中注冊過的獨立模塊。

接下來我們來下載數據，只需要兩行代碼即可完成對單個行政區路網數據的下載。

以成都市為例：

# 單個地區路網下載 downloader = OsmDownloader(area='成都市') # area參數控制檢索的行政區，請盡量準確填寫 downloader.download_shapefile(path='保存路徑') # path參數控制文件保存的路徑

程序運行后稍等片刻即可完成下載（具體的耗時取決于你的網絡狀況）。

譬如這里我花了不到20秒就完成成都市路網數據的下載：

圖7

保存下來的數據線圖層與點圖層分開保存：

圖8圖9

如果你想要下載保存JSON格式的數據，換成downloader.download_geojson(path)即可。

而如果你想要批量下載多個地區的數據，結合for循環即可，如下例：

# 多個地區路網下載 area_list = ['北京市', '重慶市江北區', 'Tokyo', 'Boston', '臺灣省'] for area in area_list:downloader = OsmDownloader(area=area)downloader.download_shapefile(path='保存路徑')

等待一段時間后，我們area_list里多個不同級別行政區的路網數據便下載完成：

圖10

如果擔心中途網絡連接原因導致中斷，可以結合Python中的錯誤捕捉機制來進行相對應的處理，比較簡單這里就不再贅述。

以上就是本文全部內容，對腳本獲取或使用有疑問的可以留言告訴我。

參考資料

[1]

https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes: https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes

[2]

openstreetmap: https://www.openstreetmap.org/export

[3]

geofabrik: http://download.geofabrik.de/

[4]

anvaka: https://anvaka.github.io/city-roads/?q=

[5]

OsmDownloader.py: https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes/blob/master/（數據科學學習手札80）用Python編寫小工具下載OSM路網數據/OsmDownloader.py

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的用Python编写小工具下载OSM路网数据的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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