如何使用python、json和谷歌地图反向编写服务器端地理代码？

我正在尝试服务器端反向地理编码，可以得到json响应，现在我想从json响应中得到2到3个变量：

例如，我想解析这个数据，并以eg结尾。

administration\u area\u level\u 1='Stockholm'

jsondata=json.load（urllib2.urlopen（'http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?latlng=59.3，18.1&sensor=false'））

这是我获取json的python代码，现在我想知道如何解析它以获得

• 行政区级别长名称（即州或地区名称）
• 地点长名称（即城市名称）
• 理解如何解析我的json

我可以解析它，但它并不总是显示为管理区域1：

jsondata[“结果”][0][“地址组件”][5][“长名称”]

上面的行正确地为纽约的一个点输出“纽约”，但对于斯德哥尔摩，它输出的是一个邮政城市，即Johanneshow，它不是行政区1（地区/州）。那么，如何保证函数总是返回管理区1，最好是不循环

我希望它能像以下那样工作，直接访问国家、地区和城市：

logging.info("country:"+str(jsondata["results"][9]["formatted_address"]))
logging.info("administrative_area_level_1:"+str(jsondata["results"][8]["formatted_address"]))
logging.info("locality:"+str(jsondata["results"][8]["formatted_address"]))

提前谢谢

更新

这是一个很好的答案，有我预期的结果。在等待答案的同时，我还尝试自己实施一个解决方案，似乎做到了：

jsondata = json.load(urllib2.urlopen('http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json?latlng='+str(ad.geopt.lat)+','+str(ad.geopt.lon)+'&sensor=false'))
logging.info("geography:"+str(jsondata["results"][1]["formatted_address"]))
region = None
city = None
for result in jsondata["results"]:
  #logging.info("result:"+str(result))
  for component in result["address_components"]:
    logging.info("components:"+str(component))
    logging.info("components type:"+str(component["types"]))
    if 'administrative_area_level_1' in component["types"]:
      #logging.info(unicode('found admin area:%s' % component["long_name"]))
      region = component["long_name"]
    if 'locality' in component["types"]:
      logging.info("found locality:"+str(component["long_name"]))
      city = component["long_name"]

---

处理响应 无需解析JSON——它已经被

JSON.load（）

解析并作为Python的数据结构返回像使用简单词典一样使用它，其中包含列表或不同的词典

访问响应的所需部分 要访问您应该使用的数据，您可以使用以下命令：

jsondata['results'][0]['address_components']

其中包括所有有关地名的信息：

[{u'long\u name'：u'xf6dra L\xe4nken'，u'types'：[u'route']，u'short\u name'：u'xf6dra L\xe4nken'，{u'long\u name'：u'Stockholm'，u'types'：[u'locality'，u'political'，u'short\u name'：u'Stockholm'，u'long\u'name'：u'Stockholm'，u'types'：[u'administratification areal'level u'1'，u'political'，u'short\u'u'name'：斯德哥尔摩'，{u'long_name'：u'Sweden'，u'types'：[u'country'，u'political']，u'short_name'：u'SE'}，{u'long_name'：u'12146'，u'short_name'：u'long_name'：u'Johanneshov'，u'types'：[u'postall_town']，u'short_name'：u'Johanneshov']

筛选您需要的数据 正如您所看到的，有很多数据是您不需要的，但您只需要

locality

和

administration\u area\u level\u 1

信息。您可以使用

filter（）

Python函数过滤数据，如下所示：

>>> mydata = jsondata['results'][0]['address_components']
>>> types = ['locality', 'administrative_area_level_1']
>>> geonames = filter(lambda x: len(set(x['types']).intersection(types)), mydata)

基本上，您只能在其“类型”列表中获得具有“Location”或“Administration_area_level_1”的元素。在上述内容之后，

geonames

将是包含您需要的词典的列表：

[{u'long_name'：u'Stockholm'，u'types'：[u'locality'，u'political'，u'short_name'：u'Stockholm'，u'long_name'：u'Stockholm'，u'types'：[u'administration_area_level_1'，u'political'，u'short__name'：u'Stockholm}]

显示数据 要显示它们的名称，例如，可以遍历它们，显示

long\u name

s和相应的

类型

值：

>>> for geoname in geonames:
    common_types = set(geoname['types']).intersection(set(types))
    print '{} ({})'.format(geoname['long_name'], str(', '.join(common_types)))


Stockholm (locality)
Stockholm (administrative_area_level_1)

这是你期望的吗

全部代码 代码可能如下所示：

import json
import urllib2

def get_geonames(lat, lng, types):
    url = 'http://maps.googleapis.com/maps/api/geocode/json' + \
            '?latlng={},{}&sensor=false'.format(lat, lng)
    jsondata = json.load(urllib2.urlopen(url))
    address_comps = jsondata['results'][0]['address_components']
    filter_method = lambda x: len(set(x['types']).intersection(types))
    return filter(filter_method, address_comps)

lat, lng = 59.3, 18.1
types = ['locality', 'administrative_area_level_1']

# Display all geographical names along with their types
for geoname in get_geonames(lat, lng, types):
    common_types = set(geoname['types']).intersection(set(types))
    print '{} ({})'.format(geoname['long_name'], ', '.join(common_types))

---

非常感谢！在此期间，我还开发了一个解决方案，用于过滤区域和管理区域级别1，以便我们可以比较这两个解决方案。我正在用我的“解决方案”更新问题我还将尝试这个答案中的一个。我基本上做的是通过循环结果和循环类型来找到匹配项，然后将这些匹配项分配给变量region和city。谢谢你！@Nickle:你的解决方案也应该有效！：）问题是我专注于代码的可读性、长度和可重用性-它使用

filter（）

而不是大循环，

lambda

而不是条件检查，格式化而不是串联。最后一个（字符串格式化）可以大大提高代码的可读性。但正如我所说，它应该可以工作：）