NodeJS实现批量查询地理位置经纬度接口

最近要实现一个显示各个城市信息的功能， 好吧，后台丢了一个包含一堆城市的excel给我，发现不只有每一个省的直辖市，还有二三线等的城市，数量还很多，一个个去查还挺浪费时间的，那为何不写个脚本去实现批量查询呢。

Demo

实现了读取文件批量查询后，顺便写了个网页版批量查询地理经纬度，

实现步骤

一、 查询接口

网站上这种类型的接口还很多，笔者直接找了百度地图的接口作，接口文档，调用的API是Geocoding API中的地理编码服务

请求示例：对北京市百度大厦进行地理编码查询
http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/?ak=E4805d16520de693a3fe707cdc962045&callback=renderOption&output=json&address=百度大厦&city=北京市

这里面须要一个ak参数，这个参数就是用户建立应用时生成的一串字符串，须要在请求数据的时候调用。

[注意]

• 建立的应用为服务端类型

• 建立应用有两种校验方式供选择，你能够选择使用IP白名单校验，也能够选择使用sn作校验，二者不一样点在于IP须要提早设定好你请求时候的IP地址，若是你不想提早设定死IP地址，也能够选择sn校验，这是利用md5做为加密算法的校验方式。

笔者一开始选择sn作校验，可是调用crypto生成md5签名一直校验不过，只能改用ip白名单做为校验。

二、nodejs进行查询

有了供调用的接口，咱们就能够写个小脚本去请求数据，咱们须要三个依赖，分别是express、superagent、eventproxy

• express是一个轻量级的web应用

• superagent是一个爬虫常常用的库，能够模拟各类请求

• eventproxy是一个并发控制器

* 简单查询

首先咱们先写一个简单的请求来检测是否能获取到地理位置：

app.get('/one', function(req, res, next) {
    
    var sk = 'yoursk' // 建立应用的sk
        , address = '北京市'
        ;
    superagent.get('http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/')
        .query({address: address})
        .query({output: 'json'})
        .query({ak: sk})
        .end(function(err, sres) {
            if (err) {
                console.log('err:', err);
                return;
            }
            res.send(sres.text);
        }) 
  })

而后打开浏览器访问：http://localhost:8888/one

{
    status: 0,
    result: {
    location: {
        lng: 116.39564503787867,
        lat: 39.92998577808024
    },
    precise: 0,
    confidence: 10,
    level: "城市"
}

当你能看到这些信息的时候 ，说明接口成功了，若是status不为0的时候，请参考返回码状态表
为何要专门开个服务器才能去请求呢，由于咱们建立的应用是服务端，咱们须要建一个服务器才能去请求。

* 批量查询

好了，一个城市能够查询了，接下来咱们要进行多个城市的查询，咱们使用eventproxy作并发控制，你能够把它看作一个计数器，你能够命令它监听某个事件，并在n次后执行对应的函数。
关键代码以下：

app.get('/many', function(req, res, next) {
    var sk = 'yoursk'
        , addresses = ['北京市', '深圳市', '广州市', '普宁市']
        ;
    ep.after('getLocation', addresses.length, function(locations) {
        res.send(locations);
    })
    addresses.forEach(function(e, i) {
        superagent.get('http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/')
            .query({address: e})
            .query({output: 'json'})
            .query({ak: sk})
            .end(function(err, sres) {
                ep.emit('getLocation', {address: e, res: sres.text})
            })    
    })
})

打开浏览器访问：http://localhost:8888/many

[
{
address: "北京市",
res: "{"status":0,"result":{"location":{"lng":116.39564503787867,"lat":39.92998577808024},"precise":0,"confidence":10,"level":"城市"}}"
},
{
address: "深圳市",
res: "{"status":0,"result":{"location":{"lng":114.0259736573215,"lat":22.546053546205248},"precise":0,"confidence":14,"level":"城市"}}"
},
{
address: "广州市",
res: "{"status":0,"result":{"location":{"lng":113.30764967515182,"lat":23.12004910207623},"precise":0,"confidence":12,"level":"城市"}}"
},
{
address: "普宁市",
res: "{"status":0,"result":{"location":{"lng":116.07816590835329,"lat":23.28895358314155},"precise":0,"confidence":14,"level":"区县"}}"
}
]

好了，批量查询也没有问题了，接下来咱们要用nodejs去读取后台工程师丢给个人excel文件

三、nodejs读写文件

此次咱们须要多两个依赖，一个nodejs内置的fs模块，一个用来读写excel的库node-xlsx

将要城市的excel文件丢到根目录下，另起一个脚本xls2js.js:

var xlsx = require('node-xlsx')
    , fs = require('fs')
    ;
var file_path = './query_result.xlsx';
var file_data = xlsx.parse(file_path);

再调用fs.writeFile将提取出来的城市写入，代码以下：

file_data.forEach(function(sheet, index) {
    var sheetname = sheet.name // 表格名称
        , sheetdata = sheet.data // 表格的数据
        , sheethead = sheetdata[0] // 第一行通常为表头，但不是必定的
        , sheetbody = sheetdata.slice(1) // 真正的数据
        , file_path_towrite = './static/address.json'
        , file_data_json
        , cities_name = []
        ;
    // 将城市的数据写进去
    sheetbody.forEach(function(e, i) {
        cities_name.push('' + e[1] + ',' + e[2])
    })
    file_data_json = JSON.stringify({cities_name: cities_name});
    fs.writeFile(file_path_towrite, file_data_json, function(err) {
        if (err) 
            console.log('写入数据失败', err);
        else 
            console.log('写入文件成功');
    })
})

打开static/address.json文件，会看到以下格式的文本：

{"cities_name":["北京市,北京市","北京市,市辖区","天津市,天津市"]}

四、综合步骤二、3实现一个读取本地城市文件、批量查询、写入新的文件的接口

好了，有了这个文件，咱们就能够再次读取而后进行批量查询：

app.get('/', function(req, res, next) {
    var sk = 'yoursk'
        , addresses = []
        , file_path = './static/address.json'
        , file_path_towrite = './static/geocoder.json'
        , file_data
        ;

    fs.readFile(file_path, function(err, data) {
        if (err) {
            console.log('读取文件失败', err);
            return;
        }
        file_data = JSON.parse(data);
        addresses = file_data.cities_name;
        
        ep.after('getLocation', addresses.length, function(locations) {
            var file_data = {};
            locations.forEach(function(e, i) {
                file_data[e.address.split(',')[1]] = [e['location']['lng'], e['location']['lat']];
            })
            fs.writeFile(file_path_towrite, JSON.stringify(file_data), function(err) {
                if (err) 
                    console.log('写入数据失败', err);
                else 
                    console.log('获取数据并写入文件成功');
                res.send(file_data);
            })
        })
        addresses.forEach(function(e, i) {
            superagent.get('http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/')
                .query({address: e.split(',').join(' ')})
                .query({city: e.split(',')[1]})
                .query({output: 'json'})
                .query({ak: sk})
                .end(function(err, sres) {
                    var location
                        , res_json
                        ;
                    res_json = JSON.parse(sres.text);
                    if (res_json.status == 0) {
                        location = res_json.result && res_json.result.location || '';
                    } else {
                        location = {"lng":0,"lat":0};
                    }
                    ep.emit('getLocation', {address: e, location: location})
                })
        })
    });
})

五、实现一个网页，能够进行输入地理位置来进行地理位置的批量查询

这些就是前端的事情了，怎么好看怎么写