Diary of Chanjun 데이터 분석가의 다이어리
GIS 관련 API에 대한 도움글
1. API란?
API(Application Programming Interface, 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스) : 응용 프로그램에서 사용할 수 있도록, 운영 체제나 프로그래밍 언어가 제공하는 기능을 제어할 수 있게 만든 인터페이스를 뜻한다.
출처 : 위키피디아
출처 : moonspam님의 gitpage
A. Naver MAP API
네이버에서는 Storage, DB, 이미지, 자연어 등 다양한 API 서비스를 제공하고 있습니다.
그 중에서 GIS 관련 서비스를 모아둔 MAPS 의 API에 대해서 살펴보겠습니다.
위의 링크로 가게되면 서비스의 종류와 요금 안내를 받을 수 있습니다. 서비스를 상용화하지 않는다면 대부분 무료로 사용할 수 있다고 생각하시면 됩니다.
자세한 내용은 NAVER API 참조서를 참고하시기 바랍니다.
일단 API를 사용하기 위해서는 네이버 개발자 센터에 회원가입을 한 뒤
어플리케이션 등록을 하여 api key를 받아야합니다.
저는 사전에 받은 api key를 불러오도록 하겠습니다.
import os
import sys
import pandas as pd
# 공간연산을 위한 라이브러리
import geopandas as gpd
from shapely.geometry import LineString
# API를 사용하기 위한 라이브러리
import requests
import json
# 데이터 시각화를 위한 라이브러리
import folium
import matplotlib
%matplotlib inline
key_csv = pd.read_csv("key/api_key.secret", index_col = "name")
위의 링크에 걸려있는 API 참조서에서 geocoding 과 reverse geocoding을 해보겠습니다.
geocoding 은 주소 -> 좌표
reverse geocoding 은 좌표 -> 주소 변환을 해주는 역할을 합니다.
참조서에서 request의 방식, header에 넣어야될 파라미터 값 그리고 요청 파라미터를 어떤 이름으로 어떻게 넣어야되는지 나와있습니다.
예시를 위해서 서울 시청 주소를 geocoding 하여 좌표로 바꿔보도록 하겠습니다.
# 위에서 말했던 header에 넣어야할 id와 key를 넣어주고 url 을 지정해줍니다.
header = {}
header["Accept"]="application/json"
header["X-NCP-APIGW-API-KEY-ID"] = key_csv.loc["naver_id"]["value"]
header["X-NCP-APIGW-API-KEY"] = key_csv.loc["naver_key"]["value"]
naver_geocoding = "https://naveropenapi.apigw.ntruss.com/map-geocode/v2/geocode"
# 서울시청 주소
exam_address = "서울특별시 중구 세종대로 110"
# get 방식으로하기 위해 url 뒤에 ?를 붙이면 어떠한 데이터를 보내겠다는 이야기입니다. 그러므로 query 뒤에 주소를 하나 적어서 보내봅니다.
naver_geturl = naver_geocoding + "?query="+ str(exam_address)
print("naver_geturl = {}".format(naver_geturl))
naver_geturl = https://naveropenapi.apigw.ntruss.com/map-geocode/v2/geocode?query=서울특별시 중구 세종대로 110
res = requests.get(naver_geturl, headers = header)
res_ = json.loads(res.text)
res_
{'status': 'OK',
'meta': {'totalCount': 1, 'page': 1, 'count': 1},
'addresses': [{'roadAddress': '서울특별시 중구 세종대로 110 서울특별시청',
'jibunAddress': '서울특별시 중구 태평로1가 31 서울특별시청',
'englishAddress': '110, Sejong-daero, Jung-gu, Seoul, Republic of Korea',
'addressElements': [{'types': ['SIDO'],
'longName': '서울특별시',
'shortName': '서울특별시',
'code': ''},
{'types': ['SIGUGUN'], 'longName': '중구', 'shortName': '중구', 'code': ''},
{'types': ['DONGMYUN'],
'longName': '태평로1가',
'shortName': '태평로1가',
'code': ''},
{'types': ['RI'], 'longName': '', 'shortName': '', 'code': ''},
{'types': ['ROAD_NAME'],
'longName': '세종대로',
'shortName': '세종대로',
'code': ''},
{'types': ['BUILDING_NUMBER'],
'longName': '110',
'shortName': '110',
'code': ''},
{'types': ['BUILDING_NAME'],
'longName': '서울특별시청',
'shortName': '서울특별시청',
'code': ''},
{'types': ['LAND_NUMBER'],
'longName': '31',
'shortName': '31',
'code': ''},
{'types': ['POSTAL_CODE'],
'longName': '04524',
'shortName': '04524',
'code': ''}],
'x': '126.9783882',
'y': '37.5666103',
'distance': 0.0}],
'errorMessage': ''}
참조서에서 보시는 응답바디라는 부분과 똑같이 리턴을 받을 수 있게됩니다. 아주 친절하게도 그냥 좌표만 나오는 것이 아니라 행정동과 건물의 이름 구주소 등도 알 수 있습니다.
# python의 folium으로 띄워보겠습니다.
m = folium.Map(
location=[res_["addresses"][0]["y"],res_["addresses"][0]["x"]],
zoom_start=18
)
folium.Marker(
location=[res_["addresses"][0]["y"],res_["addresses"][0]["x"]],
popup=res_["addresses"][0]["addressElements"][6]["longName"],
icon=folium.Icon(color='red',icon='star')
).add_to(m)
m
다시 reverse geocoding을 통하여 좌표가 다시 서울시청 주소로 나오는지 확인해보겠습니다.
reverse geocoding의 경우 출력 format을 요청 파라미터로 지정해주고, 변환 주소 타입이 지번 혹은 도로명인지에 대해서도 지정을 해주어야합니다.
요청 파라미터에 도로명 주소와 json 형식으로 받아오도록 request를 해보겠습니다.
naver_geocoding = "https://naveropenapi.apigw.ntruss.com/map-reversegeocode/v2/gc"
exam_point = ",".join([res_["addresses"][0]["x"], res_["addresses"][0]["y"]])
output_format = "json"
naver_geturl = f"{naver_geocoding}?coords={str(exam_point)}&orders=roadaddr&output={output_format}"
print("naver_geturl = {}".format(naver_geturl))
naver_geturl = https://naveropenapi.apigw.ntruss.com/map-reversegeocode/v2/gc?coords=126.9783882,37.5666103&orders=roadaddr&output=json
res = requests.get(naver_geturl, headers = header)
res_ = json.loads(res.text)
res_
{'status': {'code': 0, 'name': 'ok', 'message': 'done'},
'results': [{'name': 'roadaddr',
'code': {'id': '1114010300', 'type': 'L', 'mappingId': '09140103'},
'region': {'area0': {'name': 'kr',
'coords': {'center': {'crs': '', 'x': 0.0, 'y': 0.0}}},
'area1': {'name': '서울특별시',
'coords': {'center': {'crs': 'EPSG:4326',
'x': 126.9783882,
'y': 37.5666103}},
'alias': '서울'},
'area2': {'name': '중구',
'coords': {'center': {'crs': 'EPSG:4326',
'x': 126.997602,
'y': 37.563843}}},
'area3': {'name': '태평로1가',
'coords': {'center': {'crs': 'EPSG:4326',
'x': 126.9772484,
'y': 37.5676845}}},
'area4': {'name': '',
'coords': {'center': {'crs': '', 'x': 0.0, 'y': 0.0}}}},
'land': {'type': '',
'number1': '110',
'number2': '',
'addition0': {'type': 'building', 'value': '서울특별시청'},
'addition1': {'type': 'zipcode', 'value': '04524'},
'addition2': {'type': 'roadGroupCode', 'value': '111402005001'},
'addition3': {'type': '', 'value': ''},
'addition4': {'type': '', 'value': ''},
'name': '세종대로',
'coords': {'center': {'crs': '', 'x': 0.0, 'y': 0.0}}}}]}
print(" ".join([res_["results"][0]["region"][f"area{i + 1}"]["name"] for i in range(3)] + [res_["results"][0]["land"]["number1"]]))
print(exam_address)
서울특별시 중구 태평로1가 110
서울특별시 중구 세종대로 110
결과가 조금 이상하게 나왔지만
세종대로? 태평대로?
잘 맞게 나왔다는 것을 알 수 있습니다.
B. Kakao MAP API
카카오는 네이버에서 제공하는 모든 API를 모아둔 사이트가 있는 것과 달리 Kakao Map API 페이지가 따로 있습니다.
API가 익숙하신 분들이라면 크게 상관 없겠지만 왠지 카카오가 좀 더 친절하다고 느껴집니다.
네이버도 예전에는 Map API 사이트가 따로 있었고 사이트 구조도 비슷했었습니다.
왜 더 친절하게 느껴지는 지는 Kakao MAP API Sampler 여기에 들어가면 샘플 코드로 html과 js로 실행할 수 있는 샘플들도 할 수 있습니다.
HTML, CSS, JS 아무것도 모르는 데이터 사이언티스트인데 이걸 왜 쓰고 어떻게 쓰나요?
물론 웹 관련하여 지식이 없는 분들에겐 어렵고 복잡하게만 느껴지시겠지만,
굳이 지금 당장 파이썬을 안키고 자바스크립트에 간단하게 값만 넣으면 샘플로 효율적으로 작업하실 수 있습니다.
카카오도 다른 API들과 마찬가지로 회원가입과 어플리케이션 등록 후 key를 발급 받아야 사용할 수 있습니다.
Kakao MAP API 실습은 네이버에서는 볼 수 없었던 키워드로 검색하는 기능을 해보겠습니다.
# 위에서 말했던 header에 key를 넣어주고 url 을 지정해줍니다.
header = {}
header["Authorization"]= "KakaoAK "+ key_csv.loc["kakao_key"]["value"]
kakao_url = f"https://dapi.kakao.com/v2/local/search/keyword.json"
kakao_url = kakao_url + "?query=서울시청"
kakao_url
'https://dapi.kakao.com/v2/local/search/keyword.json?query=서울시청'
res = requests.get(kakao_url, headers = header)
res_ = json.loads(res.text)
["{} : {}({}, {})".format(x["place_name"], x["address_name"], x["x"], x["y"]) for x in res_["documents"]]
['서울특별시청 : 서울 중구 태평로1가 31(126.978652258823, 37.56682420267543)',
'서울특별시청 서소문청사 : 서울 중구 서소문동 37(126.975655748641, 37.5644395872256)',
'서울특별시청 서소문2청사 : 서울 중구 서소문동 143(126.975189846884, 37.5631474614776)',
'서울시청 본청사 주차장 : 서울 중구 태평로1가 31(126.97864772708567, 37.56683861779011)',
'서울시청 서소문청사 주차장 : 서울 중구 서소문동 37(126.975175855106, 37.5643818235373)',
'시청역 1호선 : 서울 중구 정동 5-5(126.977199342956, 37.5653444955867)',
'서울시립미술관 서소문본관 : 서울 중구 서소문동 37(126.973790543874, 37.5641076212639)',
'다이소 서울시청광장점 : 서울 중구 태평로2가 360-1(126.976629074232, 37.5647028748099)',
'서울특별시청 서소문청사 1동 : 서울 중구 서소문동 37(126.975646708937, 37.5643927335562)',
'서울시청 신청사 개방화장실 : 서울 중구 태평로1가 31(126.978643291552, 37.5665160604517)',
'서울특별시청 청계청사 : 서울 중구 무교동 96(126.978221551817, 37.5688261365316)',
'서울중앙지방법원 중부등기소 : 서울 중구 서소문동 37-8(126.973174653239, 37.5645435651232)',
'우리은행 서울시청금융센터 : 서울 중구 무교동 45(126.97881722643558, 37.56785046661765)',
'시청역 2호선 : 서울 중구 서소문동 90-1(126.9755971383, 37.5636827382285)',
'신한은행 서울시청금융센터 : 서울 중구 태평로1가 31(126.978244947578, 37.5662231640346)']
키워드다 보니 서울시청에 대한 여러가지 결과가 나온 것을 볼 수 있습니다.
하지만 category와 좌표 반경 등으로 제한할 수 있기 때문에, 잘 쓴다면 유용한 API가 될 것 같습니다.
서울시청과 서울특별시청의 주소가 조금 다르므로 두개의 좌표를 지도에 한번 띄워보겠습니다.
# python의 folium으로 띄워보겠습니다.
m = folium.Map(
location=[37.5666103, 126.9783882],
zoom_start=18
)
folium.CircleMarker(
location=[37.5666103, 126.9783882],
popup="네이버 서울시청",
icon=folium.Icon(color='red',icon='star')
).add_to(m)
folium.CircleMarker(
location=[37.56682420267543, 126.978652258823],
popup="카카오 서울시청",
icon=folium.Icon(color='red',icon='star')
).add_to(m)
m
주소와 좌표가 조금 다른 것을 확인할 수 있으나, 두 좌표 모두 시청 건물 위에 있는 것 또한 확인할 수 있습니다.
카카오도 geocoding과 reverse geocoding을 제공하나 사용 방법이 비슷하므로 실습을 하진 않겠습니다
C. T map API
TMAP API는 지도를 기반으로 한다는 느낌보다는 역시 네비게이션에 특화되어 있는 느낌이 강합니다.
네이버에서도 경유지에 대한 정보를 얻을 수 있지만 차량에 대해서만 진행이 가능하나, TMAP에서는 단순 경유지 탐색뿐 아니라 경유지를 최적화시키거나 보행자에 대해서 혹은 더 많은 옵션들이 있으니 TMAP API 가이드에서 참고하시기 바랍니다.
역시 이번에도 key를 받으시셔야합니다
이번엔 다중경유지와 경유지 최적화 API에 대해서만 실습하겠습니다.
경유지를 얻기 위해서 카카오 API를 통하여 주소 몇개를 가져오도록 하겠습니다
# 위에서 말했던 header에 key를 넣어주고 url 을 지정해줍니다.
header = {}
header["Authorization"]= "KakaoAK "+ key_csv.loc["kakao_key"]["value"]
points_list = ["서울시청", "강남구청", "종로구청", "서초구청", "서대문구청"]
points_ = {}
for i in points_list :
kakao_url = f"https://dapi.kakao.com/v2/local/search/keyword.json"
kakao_url = kakao_url + f"?query={i}"
kakao_url
res = requests.get(kakao_url, headers = header)
res_ = json.loads(res.text)
points_[res_["documents"][0]["place_name"]] = [res_["documents"][0]["x"], res_["documents"][0]["y"]]
points_
{'서울특별시청': ['126.978652258823', '37.56682420267543'],
'강남구청': ['127.047377408384', '37.51733192586'],
'종로구청': ['126.97898995418838', '37.57350424298736'],
'서초구청': ['127.032693842117', '37.4835924256444'],
'서대문구청': ['126.9368156604', '37.5791618639849']}
headers = {}
headers["appKey"] = key_csv.loc["tmap_key"]["value"]
headers["Content-Type"] = "application/json"
param = {}
# 여기서 좌표값을 string 타입으로 바꿔주지 않으면, api자체에서 type error가 뜹니다. 주의해서 string으로 바꿔주시길 바랍니다.
param["startName"] = list(points_.keys())[0]
param["startX"] = str(list(points_.values())[0][0])
param["startY"] = str(list(points_.values())[0][1])
param["startTime"] = "202105251200"
param["endName"] = list(points_.keys())[4]
param["endX"] = str(list(points_.values())[4][0])
param["endY"] = str(list(points_.values())[4][1])
param
{'startName': '서울특별시청',
'startX': '126.978652258823',
'startY': '37.56682420267543',
'startTime': '202105251200',
'endName': '서대문구청',
'endX': '126.9368156604',
'endY': '37.5791618639849'}
viaPoints = [{"viaPointId" : "vidPoint" + str(a), "viaPointName" : list(points_.keys())[a] , "viaX" : str(list(points_.values())[a][0]), "viaY" : str(list(points_.values())[4][1])} for a in range(1,4)]
viaPoints
[{'viaPointId': 'vidPoint1',
'viaPointName': '강남구청',
'viaX': '127.047377408384',
'viaY': '37.5791618639849'},
{'viaPointId': 'vidPoint2',
'viaPointName': '종로구청',
'viaX': '126.97898995418838',
'viaY': '37.5791618639849'},
{'viaPointId': 'vidPoint3',
'viaPointName': '서초구청',
'viaX': '127.032693842117',
'viaY': '37.5791618639849'}]
param["viaPoints"] = viaPoints
이렇게 하여 경유지를 탐색할 수 있는 param들을 다 넣었습니다.
param
{'startName': '서울특별시청',
'startX': '126.978652258823',
'startY': '37.56682420267543',
'startTime': '202105251200',
'endName': '서대문구청',
'endX': '126.9368156604',
'endY': '37.5791618639849',
'viaPoints': [{'viaPointId': 'vidPoint1',
'viaPointName': '강남구청',
'viaX': '127.047377408384',
'viaY': '37.5791618639849'},
{'viaPointId': 'vidPoint2',
'viaPointName': '종로구청',
'viaX': '126.97898995418838',
'viaY': '37.5791618639849'},
{'viaPointId': 'vidPoint3',
'viaPointName': '서초구청',
'viaX': '127.032693842117',
'viaY': '37.5791618639849'}]}
# 좌표계 설정
param["reqCoordType"] = "WGS84GEO"
param["resCoordType"] = "WGS84GEO"
res = requests.post(url = "https://apis.openapi.sk.com/tmap/routes/routeSequential30?version=1&format=json", data = json.dumps(param), headers = headers)
res = res.json()
[{'type': 'Feature',
'geometry': {'type': 'Point', 'coordinates': [126.97865155, 37.56682361]},
'properties': {'index': '0',
'viaPointId': '',
'viaPointName': '[0] 서울특별시청',
'arriveTime': '20210525120000',
'completeTime': '20210525120000',
'distance': '0',
'deliveryTime': '0',
'waitTime': '0',
'pointType': 'S'}},
{'type': 'Feature',
'geometry': {'type': 'Point', 'coordinates': [127.04737828, 37.5791623]},
'properties': {'index': '1',
'viaPointId': 'vidPoint1',
'viaPointName': '[0] 강남구청',
'viaDetailAddress': '',
'groupKey': '0',
'arriveTime': '20210525123524',
'completeTime': '20210525123524',
'distance': '7387',
'deliveryTime': '0',
'waitTime': '0',
'pointType': 'B1'}},
{'type': 'Feature',
'geometry': {'type': 'LineString',
'coordinates': [[126.97865988, 37.56701525],
[126.97818492, 37.56703746],
[126.97813771, 37.56704024],
[126.97726001, 37.56703745],
[126.97725723, 37.5672402],
[126.97725443, 37.56802344],
[126.97722941, 37.5687928],
[126.97722384, 37.56909276],
[126.97721551, 37.56925941],
[126.97720995, 37.56938717],
[126.97722105, 37.56965381],
[126.97722938, 37.56981212],
[126.97728492, 37.56994544],
[126.9773127, 37.56998988],
[126.97735714, 37.5700371],
[126.97741546, 37.57008154],
[126.97750434, 37.57012598],
[126.97848481, 37.57012322],
[126.97927085, 37.57010379],
[126.97929863, 37.57010379],
[126.9794375, 37.57010102],
[126.97968748, 37.57009825],
[126.97987913, 37.57009825],
[126.98127622, 37.57009827],
[126.98182617, 37.57009551],
[126.98230668, 37.57009552],
[126.98288163, 37.5700983],
[126.98302606, 37.57009831],
[126.98343436, 37.57010942],
[126.98438149, 37.57012888],
[126.98441205, 37.57012888],
[126.98532308, 37.5701289],
[126.98609245, 37.57012891],
[126.98690071, 37.57012893],
[126.9875201, 37.57013727],
[126.98758398, 37.57014005],
[126.98768675, 37.57013727],
[126.98778396, 37.57013728],
[126.98851167, 37.57015395],
[126.98907273, 37.57018729],
[126.9894227, 37.57020952],
[126.99040594, 37.57027064],
[126.99101977, 37.57030954],
[126.99212245, 37.57037899],
[126.99308347, 37.57041234],
[126.99385007, 37.57044846],
[126.99393339, 37.57045402],
[126.99396117, 37.57045402],
[126.99446112, 37.57047902],
[126.9947722, 37.57049569],
[126.99479442, 37.57049847],
[126.9950944, 37.57051236],
[126.99534437, 37.57052626],
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[126.93841568, 37.59001186],
[126.93830458, 37.58995075],
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'viaPointName': '[0] 서대문구청',
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'poiId': '',
'pointType': 'E'}}]
리턴되면 굉장히 복잡하고 LineString이 길게 나옵니다. 이것을 geopandas의 GeoDataFrame 형식으로 바꾸겠습니다.
df = pd.DataFrame([
[res["features"][li[0]]["properties"]["viaPointName"],
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res["features"][li[0]]["geometry"]["coordinates"],
res["features"][li[1]]["geometry"]["coordinates"],
LineString(res["features"][li[2]]["geometry"]["coordinates"])] for li in [[0,1,2], [1,3,4], [3,5,6], [5,7,8]]
],
columns = ["start_name", "end_name", "start_point", "end_point", "geometry"])
df
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| 3 | [0] 서초구청 | [0] 서대문구청 | [127.0326935, 37.57916203] | [126.93681613, 37.57916309] | LINESTRING (127.03261296 37.57912037, 127.0328... |
df["start_name"] = df["start_name"].str.replace(pat = "\[0\]", repl = "")
df["end_name"] = df["end_name"].str.replace(pat = "\[0\]", repl = "")
df
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| 3 | 서초구청 | 서대문구청 | [127.0326935, 37.57916203] | [126.93681613, 37.57916309] | LINESTRING (127.03261296 37.57912037, 127.0328... |
# 공간 관련 데이터프레임으로 만들어줌
gdf = gpd.GeoDataFrame(df, geometry = "geometry")
gdf
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|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 서울특별시청 | 강남구청 | [126.97865155, 37.56682361] | [127.04737828, 37.5791623] | LINESTRING (126.97865988 37.56701525, 126.9781... |
| 1 | 강남구청 | 종로구청 | [127.04737828, 37.5791623] | [126.97899006, 37.57916107] | LINESTRING (127.04783658 37.57859293, 127.0477... |
| 2 | 종로구청 | 서초구청 | [126.97899006, 37.57916107] | [127.0326935, 37.57916203] | LINESTRING (126.97954557 37.57909442, 126.9794... |
| 3 | 서초구청 | 서대문구청 | [127.0326935, 37.57916203] | [126.93681613, 37.57916309] | LINESTRING (127.03261296 37.57912037, 127.0328... |
다중 경로 탐색에 대해서 아래의 folium으로 시각화해보겠습니다.
다중 경유지는 순서를 중요시하다보니 param에 넣는 것이나 그걸 다시 보기 편한 데이터로 만드는데 조금 복잡한 부분이 있었습니다.
m = folium.Map(
location=[gdf["start_point"][0][1],gdf["start_point"][0][0]],
zoom_start=13
)
for i in range(len(gdf)) :
folium.Marker(
[gdf["start_point"][i][1], gdf["start_point"][i][0]], popup= gdf["start_name"][i]
).add_to(m)
folium.Marker(
[gdf["end_point"][i][1], gdf["end_point"][i][0]], popup= gdf["end_name"][i]
).add_to(m)
folium.GeoJson(
gdf.to_json()
).add_to(m)
m
그럼 이제 경로 최적화를 실습해보겠습니다.
headers = {}
headers["appKey"] = key_csv.loc["tmap_key"]["value"]
headers["Content-Type"] = "application/json"
param = {}
# 여기서 좌표값을 string 타입으로 바꿔주지 않으면, api자체에서 type error가 뜹니다. 주의해서 string으로 바꿔주시길 바랍니다.
param["startName"] = list(points_.keys())[0]
param["startX"] = str(list(points_.values())[0][0])
param["startY"] = str(list(points_.values())[0][1])
param["startTime"] = "202105251200"
param["endName"] = list(points_.keys())[4]
param["endX"] = str(list(points_.values())[4][0])
param["endY"] = str(list(points_.values())[4][1])
param
{'startName': '서울특별시청',
'startX': '126.978652258823',
'startY': '37.56682420267543',
'startTime': '202105251200',
'endName': '서대문구청',
'endX': '126.9368156604',
'endY': '37.5791618639849'}
viaPoints = [{"viaPointId" : "vidPoint" + str(a), "viaPointName" : list(points_.keys())[a] , "viaX" : str(list(points_.values())[a][0]), "viaY" : str(list(points_.values())[4][1])} for a in range(1,4)]
param["viaPoints"] = viaPoints
이렇게 하여 경유지를 탐색할 수 있는 param들을 다 넣었습니다.
# 좌표계 설정
param["reqCoordType"] = "WGS84GEO"
param["resCoordType"] = "WGS84GEO"
res = requests.post(url = "https://apis.openapi.sk.com/tmap/routes/routeOptimization10?version=1", data = json.dumps(param), headers = headers)
res = res.json()
df = pd.DataFrame([
[res["features"][li[0]]["properties"]["viaPointName"],
res["features"][li[1]]["properties"]["viaPointName"],
res["features"][li[0]]["geometry"]["coordinates"],
res["features"][li[1]]["geometry"]["coordinates"],
LineString(res["features"][li[2]]["geometry"]["coordinates"])] for li in [[0,1,2], [1,3,4], [3,5,6], [5,7,8]]
],
columns = ["start_name", "end_name", "start_point", "end_point", "geometry"])
기존의 경유지 순서가 서울시청 - 강남구청 - 종로구청 - 서초구청 - 서대문구청에서
서울시청 - 강남구청 - 서초구청 - 종로구청 - 서대문구청으로 바뀌었습니다.
아래 folium 시각화를 통해서도 훨씬 경로가 깔끔해진 것을 볼 수 있습니다.
df["start_name"] = df["start_name"].str.replace(pat = "\[0\]", repl = "")
df["end_name"] = df["end_name"].str.replace(pat = "\[0\]", repl = "")
df
| start_name | end_name | start_point | end_point | geometry | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 서울특별시청 | 강남구청 | [126.97865155, 37.56682361] | [127.04737828, 37.5791623] | LINESTRING (126.97865988 37.56701525, 126.9781... |
| 1 | 강남구청 | 서초구청 | [127.04737828, 37.5791623] | [127.0326935, 37.57916203] | LINESTRING (127.04783658 37.57859293, 127.0477... |
| 2 | 서초구청 | 종로구청 | [127.0326935, 37.57916203] | [126.97899006, 37.57916107] | LINESTRING (127.0326074 37.57913426, 127.03251... |
| 3 | 종로구청 | 서대문구청 | [126.97899006, 37.57916107] | [126.93681613, 37.57916309] | LINESTRING (126.97954557 37.57909442, 126.9794... |
# 공간 관련 데이터프레임으로 만들어줌
gdf = gpd.GeoDataFrame(df, geometry = "geometry")
gdf
| start_name | end_name | start_point | end_point | geometry | |
|---|---|---|---|---|---|
| 0 | 서울특별시청 | 강남구청 | [126.97865155, 37.56682361] | [127.04737828, 37.5791623] | LINESTRING (126.97865988 37.56701525, 126.9781... |
| 1 | 강남구청 | 서초구청 | [127.04737828, 37.5791623] | [127.0326935, 37.57916203] | LINESTRING (127.04783658 37.57859293, 127.0477... |
| 2 | 서초구청 | 종로구청 | [127.0326935, 37.57916203] | [126.97899006, 37.57916107] | LINESTRING (127.0326074 37.57913426, 127.03251... |
| 3 | 종로구청 | 서대문구청 | [126.97899006, 37.57916107] | [126.93681613, 37.57916309] | LINESTRING (126.97954557 37.57909442, 126.9794... |
m = folium.Map(
location=[gdf["start_point"][0][1],gdf["start_point"][0][0]],
zoom_start=13
)
for i in range(len(gdf)) :
folium.Marker(
[gdf["start_point"][i][1], gdf["start_point"][i][0]], popup= gdf["start_name"][i]
).add_to(m)
folium.Marker(
[gdf["end_point"][i][1], gdf["end_point"][i][0]], popup= gdf["end_name"][i]
).add_to(m)
folium.GeoJson(
gdf.to_json()
).add_to(m)
m
더 공부하고 싶으신 분들은 google map api 도 역시 성능이 좋으니 한번 같이 해보시는 것도 좋을 것 같네요.
이것으로 GIS 관련 API 소개를 마치겠습니다.
code : https://github.com/Chanjun-kim/Chanjun-kim.github.io/blob/main/_ipynb/2021-05-24-GIS_API.ipynb
Written on May 24th, 2021 by Chanjun KimFeel free to share!