利用IP地址，得到其地理位置

工作上的任务：依据客户的IP地址，获取其IP对应的经纬度，从而得到其地理位置。最好精确到市、区、镇、街道、门牌号。代码如下。

原始的表格文件如下所示：、

logindate         loginip       customerid
2018-7-18 23:46 223.72.61.201   97873941
2018-7-18 23:46 222.36.47.36    97599064
2018-7-18 23:46 159.226.179.90  108089419
2018-7-18 23:47 124.126.157.119 97973378
2018-7-18 23:47 122.70.145.67   108453307
2018-7-18 23:47 39.155.214.154  105427809
2018-7-18 23:47 114.242.248.135 108861637
2018-7-18 23:47 120.221.20.195  107031927
2018-7-18 23:47 117.136.38.176  105815735
2018-7-18 23:47 223.72.89.235   107899331
2018-7-18 23:47 118.168.148.250 95506679
2018-7-18 23:47 223.72.61.201   97873941
2018-7-18 23:47 114.250.102.31  108732919
2018-7-18 23:47 111.199.221.83  98066595
2018-7-18 23:48 223.72.60.17    98440300
2018-7-18 23:48 223.72.81.86    108860194
2018-7-18 23:48 119.6.87.59     105401342
2018-7-18 23:48 223.72.65.44    97918361
2018-7-18 23:48 223.72.47.104   108620068
2018-7-18 23:48 223.72.89.235   107899331
2018-7-18 23:48 223.72.61.201   97873941
2018-7-18 23:49 115.171.133.45  107136147
2018-7-18 23:51 114.248.187.60  105501306

代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import requests
from lxml import etree
from pandas import read_csv
import pandas as pd

# 从本地csv文件读取到python中，转换为pandas对象
df = read_csv(open('123456-copy-test.csv','r'))
data = pd.DataFrame(df)
#print(data)

# data_drop为去重之后的列表，去掉customerid中有重复数字的行，且保留重复的第一行
data_drop = data.drop_duplicates(['customerid'])
#print(data_drop)
#print(data_drop.customerid.is_unique)
#print(len(data_drop.index))

# 对上述dataframe删除原来索引，建立从0开始的新索引
data_drop_re = data_drop.reset_index(drop=True)
#print(data_drop_re)

#接下来将表格中的ip导入脚本中，查询地址

header = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64\
         AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'}

# Get_Position函数，输入IP地址，输出其对应的经度和纬度
def GetInfo_Position(ip):
    web_IP = 'http://www.882667.com/ip_' + ip + '.html' # 调用查询经纬度的网址
    response = requests.get(web_IP, headers = header)
    Position_xml = etree.HTML(response.text)
    info_Position = Position_xml.xpath('//span[@class="lansezi"]')
    info_Dimension = info_Position[1].xpath('string(.)').strip() # 获取经度
    info_Longitude = info_Position[-1].xpath('string(.)').strip() # 获取纬度
    #print(info_Dimension, info_Longitude)
    return (info_Dimension, info_Longitude) #在Console窗体输出经度、纬度

#Get_Geography函数，输入经纬度，输出其地理位置
def Get_Geography(ip):
    GetInfo_Position(ip)
    dimension = GetInfo_Position(ip)[0]
    longitude = GetInfo_Position(ip)[1]
    # 通过百度API得到地理位置
    items = {'location':str(dimension) + ',' + str(longitude), 'ak':'ov2Gp9rYiXpsQEl0EMYqg2HZ5MSLe3Uz', 'output':'json'} 
    res = requests.get('http://api.map.baidu.com/geocoder/v2/', params=items)
    result = res.json()
    result = result['result']['formatted_address'] + ' ' \
          + result['result']['business']+ ' ' \
          + result['result']['sematic_description']
    #print(GetInfo_Position(ip))
    print('该IP的经纬度大致为：' + GetInfo_Position(ip)[0] + ' , ' + GetInfo_Position(ip)[1])
    print(result)
    print('\t')

# 最后的地理位置，可以与http://www.gpsspg.com/maps.htm网址进行对比验证
for i in range(0,len(data_drop_re.index)):
    print('第' + i +'次测量')
    IP = str(data_drop_re.loginip[i])
#    print(data_drop_re.loginip[i])
    print('待测IP为：' + IP)
    Get_Geography(IP)

print('OK')

经测试，由于国内大多数使用的是动态IP，因此这种定位地理位置的方法很不准确。

利用IP地址，得到其地理位置

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