Cетевой анализ с использованием внешних API

В предыдущем разделе мы выполняли сетевой анализ, используя локально построенный граф и библиотеку networkx.

В этом разделе мы рассмотрим альтернативу — внешние API сервисы маршрутизации. Вычисления будут происходить на стороне сервисов, а необходимые данные будем получать по запросу.

Чтобы работать с такими сервисами, необходимо понимать, как устроены API: как формируются запросы, какие параметры в них передаются и как обрабатывать полученные ответы.

В начале раздела мы разберём базовые принципы работы с API. Затем поработаем с несколькими сервисами для сетевого анализа: OSRM, OpenRouteService, GraphHopper.

0. Импорт библиотек¶

import requests
import geopandas as gpd

Requests (requests) — библиотека Python для отправки HTTP-запросов и работы с веб-сервисами (API). Позволяет получать данные с серверов (GET), отправлять данные (POST) и обрабатывать ответы, в том числе в формате JSON. Упрощает взаимодействие с внешними API и широко используется для загрузки и обмена данными через интернет.

1. Application Programming Interface (API)¶

API (Application Programming Interface) — это интерфейс, который позволяет программам взаимодействовать друг с другом.

В нашем случае API — это веб-сервис, к которому мы отправляем запрос с параметрами (например, координатами), а в ответ получаем данные (например, маршрут или расстояние).

Такой запрос называется HTTP-запросом — это стандартный способ обмена данными между клиентом (нашей программой) и сервером.

1.1. Как устроен запрос к API¶

Запрос к API обычно состоит из:

URL — адрес сервиса (например, https://api.service.com/route);
параметров — входные данные (координаты, тип транспорта и т.д.);
заголовков (headers) — дополнительная информация (например, API-ключ или формат данных).

1.2. Типы запросов¶

В HTTP существует несколько типов запросов (методов), каждый из которых используется для определённого типа операций:

GET — используется для получения данных с сервера. Параметры передаются в URL.
POST — используется для отправки данных на сервер. Параметры передаются в теле запроса. Часто применяется для выполнения вычислений.
PUT — используется для полного обновления существующего ресурса на сервере.
PATCH — используется для частичного обновления ресурса (изменения только отдельных полей).
DELETE — используется для удаления ресурса с сервера.

Для наших задач мы будем использовать в основном GET и POST запросы. Конкретный тип запроса для каждой операции всегда указан в документации соответствующего сервиса, поэтому при работе с API важно внимательно изучать описание каждого метода.

1.3. Работа с документацией¶

Каждый API имеет свою документацию, в которой описано:

какие есть методы (например, маршрут, матрица, изохроны);
какие параметры нужно передавать;
какой тип запроса использовать (GET, POST и др.);
в каком формате возвращается ответ.

Многие сервисы требуют API-ключ — уникальный идентификатор пользователя. Он нужен для контроля доступа к сервису, ограничения количества запросов (rate limits) и учёта использования API.

1.4. Библиотека `requests`¶

Для отправки запросов в Python мы будем использовать библиотеку requests.

После отправки запроса сервер возвращает ответ, который содержит:

status code — код ответа (например, 200 — успешно, 400 — ошибка запроса, 401 — ошибка авторизации);
тело ответа — данные, чаще всего в формате JSON;
заголовки ответа — дополнительная информация о результате запроса.

1.5. Проверка ответа сервера¶

После отправки запроса важно убедиться, что сервер обработал его успешно.

Для этого используют атрибут .status_code, который содержит HTTP-код ответа.

Наиболее часто встречаются следующие варианты:

200 — запрос выполнен успешно, можно переходить к обработке ответа;
4xx — ошибка на стороне клиента, например неверный URL, параметры запроса или API-ключ;
5xx — ошибка на стороне сервера.

Если код ответа не равен 200, значит мы не можем переходить к обработке результата. Сначала нужно посмотреть, что именно сообщает сервер: код ответа и тело ответа часто помогают понять причину ошибки.

P.S.

Во многих сервисах маршрутизации доступны готовые Python-библиотеки, однако в этом разделе мы будем работать напрямую с API, чтобы лучше понять логику запросов.

2. API в сетевом анализе¶

В этом разделе мы рассмотрим несколько популярных API и научимся решать с их помощью основные задачи сетевого анализа:

находить кратчайшие маршруты;
получать расстояние и время в пути;
строить зоны доступности (изохроны);
рассчитывать матрицы расстояний.

Каждый сервис имеет свои особенности: формат запросов, набор доступных функций и ограничения по количеству запросов. Чтобы разобраться в них, мы будем обращаться к документации.

Для каждого сервиса мы разберём один или несколько примеров и последовательно пройдём весь процесс работы с API — от формирования запроса до обработки ответа и визуализации результата.

2.1. Open Source Routing Machine (OSRM)¶

OSRM (Open Source Routing Machine) — это быстрый и простой сервис маршрутизации с открытым исходным кодом, построенный на данных OpenStreetMap.

OSRM не требует API-ключа и позволяет выполнять запросы напрямую.

Документация

2.1.1 Кратчайшее расстояние¶

В документации OSRM описано, как формировать запрос для получения маршрута между двумя точками.

Для этого используется endpoint:

/route/v1/{profile}/{coordinates}

где:

profile — тип транспорта (например, driving);
coordinates — список точек в формате долгота,широта, разделённых ;.

Также в параметрах запроса можно указать дополнительные опции, например overview=full, чтобы получить геометрию маршрута.

2.1.1.1 Формирование URL запроса¶

Сформируем полный URL для обращения к API. Для этого зададим координаты начальной и конечной точки и приведём их к формату, ожидаемому сервисом.

base_url_osrm = "http://router.project-osrm.org/route/v1/driving/"

# Координаты (долгота, широта)
start_coords_osrm = [30.3521, 59.9446]
end_coords_osrm = [30.2865, 59.9240]

# Преобразуем координаты в строку
start = f"{start_coords_osrm[0]},{start_coords_osrm[1]}"
end = f"{end_coords_osrm[0]},{end_coords_osrm[1]}"

# Формируем полный URL
url_osrm = f"{base_url_osrm}{start};{end}?overview=full"

Важно: разные API могут использовать разный порядок координат. В одних сервисах координаты передаются как долгота, широта, в других — как широта, долгота. Поэтому перед отправкой запроса всегда нужно сверяться с документацией.

2.1.1.2 Отправка запроса¶

Отправим HTTP-запрос к API с помощью библиотеки requests.

response_osrm = requests.get(url_osrm)

2.1.1.3. Проверка статуса запроса¶

Перед обработкой ответа важно убедиться, что запрос выполнен успешно.

response_osrm.status_code

200

Если статус равен 200, можно переходить к обработке результата. Если код отличается от 200, стоит посмотреть, какую информацию сервер вернул в ответе, чтобы понять причину ошибки.

2.1.1.4. Обработка ответа¶

Ответ сервера приходит в формате JSON и может быть преобразован в Python-словарь с помощью метода .json()

data_osrm = response_osrm.json()

Посмотрим, какие ключи содержит JSON-объект, чтобы понять структуру данных и найти нужную информацию. Подробное описание структуры ответа можно найти в документации API.

data_osrm.keys()

dict_keys(['code', 'routes', 'waypoints'])

Основная информация о маршруте содержится в ключе routes, которое представляет собой список объектов. В нашем случае запрос был выполнен для одного маршрута, поэтому достаточно обратиться к первому элементу списка и изучить его структуру.

route_osrm = data_osrm["routes"][0]

route_osrm.keys()

dict_keys(['legs', 'weight_name', 'geometry', 'weight', 'duration', 'distance'])

Извлечём основные характеристики маршрута из ответа API.

distance_osrm = route_osrm["distance"]
duration_osrm = route_osrm["duration"]
geometry_osrm = route_osrm["geometry"]

print(f"Расстояние (метры): {distance_osrm}")
print(f"Время (секунды): {duration_osrm}")
print(f"Геометрия: {geometry_osrm[:50]}...")

Расстояние (метры): 5444.5
Время (секунды): 509.5
Геометрия: c|zlJuagxDBCLOV_@Z?L?F?H?BiF?c@?QN@n@@J@v@BL@?j@GH...

Геометрия маршрута возвращается в закодированном виде (формат polyline), чтобы уменьшить объём передаваемых данных. Для дальнейшей работы (например, визуализации) её необходимо декодировать и преобразовать в набор координат.

2.1.1.5. Обработка геометрии¶

Декодируем геометрию маршрута из закодированного формата (polyline) в набор координат с помощью метода decode() из библиотеки polyline

import polyline

decoded_route_osrm = polyline.decode(geometry_osrm)

В результате декодирования получаем список координат, описывающих маршрут. Поскольку таких точек может быть много, выведем только первые несколько:

decoded_route_osrm[:5]

[(59.9445, 30.35179),
 (59.94448, 30.35181),
 (59.94441, 30.35189),
 (59.94429, 30.35205),
 (59.94415, 30.35205)]

Каждая точка маршрута представлена в виде пары координат (широта, долгота), так как polyline.decode() возвращает координаты в таком формате.

Однако перед созданием геометрии необходимо поменять их порядок, так как библиотека shapely ожидает координаты в формате (долгота, широта).

from shapely.geometry import LineString

route_line_osrm = LineString([(lat, lon) for lon, lat in decoded_route_osrm])

2.1.1.6. Создание GeoDataFrame¶

Создадим GeoDataFrame, чтобы можно было визуализировать маршрут на карте

route_gdf_osrm = gpd.GeoDataFrame(
    {"name": ["Route"]},
    geometry=[route_line_osrm],
    crs="EPSG:4326"
)

Создадим GeoDataFrame также для координат точек старта и финиша:

points_gdf_osrm = gpd.GeoDataFrame(
    {"name": ["Start", "End"]},
    geometry=gpd.points_from_xy(
        [start_coords_osrm[0], end_coords_osrm[0]], 
        [start_coords_osrm[1], end_coords_osrm[1]]
    ),
    crs="EPSG:4326"
)

2.1.1.7. Визуализация результата¶

Визуализируем маршрут и начальную/конечную точки на интерактивной карте.

m = route_gdf_osrm.explore(
    tiles="cartodbpositron",
    color="#FCDD9D",
    style_kwds={"weight": 5},
    tooltip="name"
)

points_gdf_osrm.explore(
    m=m,
    color="#A3B565",
    marker_kwds={"radius": 6},
    tooltip="name"
)

В этом примере мы рассмотрели базовый сценарий работы с OSRM — получение маршрута между двумя точками. Однако сервис поддерживает и другие возможности, например построение матриц расстояний. О них можно почитать в документации

2.2. OpenRouteService¶

OpenRouteService (ORS) — это сервис маршрутизации и пространственного анализа, построенный на данных OpenStreetMap. Он поддерживает несколько типов задач сетевого анализа, включая построение маршрутов, изохрон и матриц расстояний.

Для работы с OpenRouteService требуется API-ключ, который можно получить после регистрации на сайте сервиса.

Документация

Примечание: результаты запросов в этом разделе не будут отображаться автоматически, так как для выполнения кода требуется личный API-ключ. Вы можете получить его в своём личном кабинете OpenRouteService и запустить код локально. Место, куда нужно вставить ключ, обозначено как your_ors_key.

2.2.0. Сохранение API-ключа¶

Перед началом работы необходимо получить API-ключ для сервиса OpenRouteService. Для этого нужно зарегистрироваться на официальном сайте сервиса и скопировать ключ из личного кабинета (Dashboard).

После этого сохраним полученный ключ в переменную, чтобы использовать его в запросах к API.

ors_api_key = "your_ors_key"

2.2.1. Кратчайший маршрут¶

OpenRouteService также позволяет получать маршрут между двумя точками.

Для этого используется endpoint:

/v2/directions/{profile}

где:

profile — тип транспорта (например, driving-car);
начальная и конечная точки передаются как параметры запроса.

2.2.1.1. Формируем параметры запроса¶

Сформируем параметры запроса к API OpenRouteService согласно документации

Сначала зададим адрес API для расчёта маршрута.

url_directions_ors = "https://api.openrouteservice.org/v2/directions/driving-car"

Зададим параметры запроса — координаты начальной и конечной точки маршрута.

# Координаты (долгота, широта)
start_coords_ors = [30.2940, 59.9253]
end_coords_ors = [30.3361, 59.9317]

# Формируем параметры запроса на основе координат
params_directions_ors = {
    "start": f"{start_coords_ors[0]},{start_coords_ors[1]}",
    "end": f"{end_coords_ors[0]},{end_coords_ors[1]}"
}

Добавим заголовки запроса. В них передаётся API-ключ, необходимый для аутентификации.

headers_directions_ors = {
    "Authorization": ors_api_key
}

2.2.1.2. Отправка запроса¶

Для получения маршрута отправим HTTP-запрос к API с помощью метода GET.

response_directions_ors = requests.get(url_directions_ors, params=params_directions_ors, headers=headers_directions_ors)

2.2.1.3. Проверка статуса запроса¶

Перед обработкой ответа важно убедиться, что запрос выполнен успешно.

response_directions_ors.status_code

2.2.1.4. Обработка ответа¶

Ответ сервера приходит в формате GeoJSON

data_directions_ors = response_directions_ors.json()

Посмотрим, какие ключи содержит GeoJSON-объект, чтобы понять структуру данных и найти нужную информацию. Подробное описание структуры ответа также можно найти в документации API.

data_directions_ors.keys()

Основная информация о маршруте содержится в ключе features.

В нашем случае запрос был выполнен для одного маршрута, поэтому достаточно обратиться к первому элементу списка и изучить его структуру.

route_ors = data_directions_ors["features"][0]

route_ors.keys()

Давайте посмотрим, какая информация содержится в properties

properties_ors = route_ors["properties"]

properties_ors.keys()

В ключе summary содержится общая информация о маршруте (например, его длина и время в пути), а в segments — более детализированное описание отдельных участков маршрута.

Извлечём информацию о протяженности и времени маршрута.

distance_ors = properties_ors["summary"]["distance"]
duration_ors  = properties_ors["summary"]["duration"]


print(f"Расстояние (метры): {distance_ors}")
print(f"Время (секунды): {duration_ors}")

2.2.1.5. Создание GeoDataFrame¶

Создадим GeoDataFrame, чтобы можно было визуализировать маршрут на карте

Поскольку ответ приходит в формате GeoJSON, маршрут можно сразу преобразовать в GeoDataFrame без дополнительной обработки геометрии

route_gdf_ors = gpd.GeoDataFrame.from_features(
    data_directions_ors["features"], crs="EPSG:4326"
)

Создадим GeoDataFrame также для координат точек старта и финиша:

points_gdf_ors = gpd.GeoDataFrame(
    {"name": ["Start", "End"]},
    geometry=gpd.points_from_xy(
        [start_coords_ors[0], end_coords_ors[0]],
        [start_coords_ors[1], end_coords_ors[1]]
    ),
    crs="EPSG:4326"
)

2.2.1.6. Визуализация результата¶

Визуализируем маршрут и начальную/конечную точки на интерактивной карте.

m = route_gdf_ors.explore(
    tiles="cartodbpositron",
    color="#FCDD9D",
    style_kwds={"weight": 5},
)

points_gdf_ors.explore(
    m=m,
    color="#C4C3E3",
    marker_kwds={"radius": 6},
    tooltip="name"
)

2.2.2. Матрица расстояний¶

Матрица расстояний позволяет получить расстояния и время в пути между несколькими точками.

Для этого используется endpoint:

/v2/matrix/{profile}

где:

profile — тип транспорта;
locations — список координат точек;
metrics — какие показатели нужно вернуть (distance, duration).

2.2.2.1. Формируем параметры запроса¶

Сначала зададим адрес API для расчёта матрицы расстояний.

url_matrix_ors = "https://api.openrouteservice.org/v2/matrix/driving-car"

Зададим список точек. OpenRouteService ожидает координаты в формате [долгота, широта].

locations_coords_ors = [
    [30.3521, 59.9446],
    [30.2865, 59.9240],
    [30.2940, 59.9253],
    [30.3361, 59.9317]
]

Подготовим тело запроса: сформируем данные, которые будут отправлены на сервер вместе с POST-запросом согласно документации:

locations — список координат точек, между которыми будет рассчитана матрица;
metrics — список показателей, которые нужно вернуть.

data_matrix_ors = {
    "locations": locations_coords_ors,
    "metrics": ["distance"]
}

2.2.2.2. Заголовки запроса¶

Для обращения к OpenRouteService необходимо передать API-ключ в заголовке.

headers_matrix_ors = {
    "Authorization": ors_api_key,
    "Content-Type": "application/json"
}

2.2.2.3. Отправка запроса¶

Для расчёта матрицы расстояний используем POST-запрос (согласно документации).

response_matrix_ors = requests.post(url_matrix_ors, json=data_matrix_ors, headers=headers_matrix_ors)

2.2.2.4. Проверка статуса запроса¶

Перед обработкой ответа важно убедиться, что запрос выполнен успешно.

response_matrix_ors.status_code

2.2.2.5. Обработка ответа¶

Ответ сервера приходит в формате JSON и может быть преобразован в Python-словарь для дальнейшей работы с помощью метода .json().

matrix = response_matrix_ors.json()

Посмотрим, какие ключи содержит JSON-объект, чтобы понять структуру данных и найти нужную информацию.

matrix.keys()

Основные данные находятся в ключе distances — матрица расстояний в метрах;

2.2.2.6. Извлечение данных¶

Извлечём матрицу расстояний из ответа API.

distances_matrix_ors = matrix["distances"]

print(distances_matrix_ors)

Полученные данные представлены в виде вложенных списков (матриц)

2.2.3. Изохроны¶

OpenRouteService позволяет строить изохроны — зоны, достижимые от заданной точки за определённое время или расстояние.

Для этого используется endpoint:

/v2/isochrones/{profile}

где:

profile — тип передвижения (например, foot-walking, driving-car);
в теле запроса передаются координаты исходной точки и интервалы времени или расстояния.

В нашем примере построим пешеходные изохроны на 5, 10 и 15 минут.

2.2.3.1. Формируем параметры запроса¶

Сначала зададим адрес API:

url_isochrones_ors = "https://api.openrouteservice.org/v2/isochrones/foot-walking"

Подготовим тело запроса.

start_coords_isochrones_ors = [30.2907, 59.9307]

params_isochrones_ors = {
    "locations": [start_coords_isochrones_ors],
    "range": [300, 600, 900]
}

Здесь:

locations — список точек, от которых строятся изохроны;
range — интервалы времени в секундах:
- 300 = 5 минут,
- 600 = 10 минут,
- 900 = 15 минут.

Добавим заголовки запроса. В них передаётся API-ключ, необходимый для аутентификации.

headers_isochrones_ors = {
    "Authorization": ors_api_key,
    "Content-Type": "application/json"
}

2.2.3.2. Отправка запроса¶

Для построения изохрон используем POST-запрос

response_isochrones_ors = requests.post(url_isochrones_ors, json=params_isochrones_ors, headers=headers_isochrones_ors)

2.2.3.3. Проверка статуса запроса¶

Перед обработкой ответа важно убедиться, что запрос выполнен успешно.

response_isochrones_ors.status_code

2.2.3.4. Обработка ответа¶

Ответ сервера приходит в формате GeoJSON.

isochrones = response_isochrones_ors.json()

Посмотрим, какие ключи содержит объект:

isochrones.keys()

Основная информация находится в ключе features, где каждая изохрона представлена как отдельный геометрический объект.

isochrones["features"]

Каждый объект содержит:

геометрию (полигон изохроны);
свойства (properties), включая значение времени, для которого построена зона.

2.2.3.5. Преобразование в GeoDataFrame¶

Так как ответ уже имеет формат GeoJSON, его удобно сразу преобразовать в GeoDataFrame.

isochrones_gdf_ors = gpd.GeoDataFrame.from_features(
    isochrones["features"], crs="EPSG:4326"
)

2.2.3.6. Визуализация результата¶

Визуализируем изохроны на интерактивной карте.

isochrones_gdf_ors.explore(tiles="cartodbpositron")

В этом подразделе мы рассмотрели лишь несколько примеров работы с OpenRouteService: построение маршрута, матрицы расстояний и изохрон. Однако API сервиса поддерживает и другие функции, а также дополнительные параметры запросов. Рекомендуем почитать документацию и посмотреть, какие ещё возможности доступны.

2.3. GraphHopper¶

GraphHopper — это сервис маршрутизации и сетевого анализа, работающий на данных OpenStreetMap. Он поддерживает построение маршрутов, расчёт матриц расстояний и другие задачи, связанные с анализом транспортной сети.

Для работы с GraphHopper требуется API-ключ, который можно получить после регистрации на сайте сервиса.

Документация

Примечание: результаты запросов в этом разделе не будут отображаться автоматически, так как для выполнения кода требуется личный API-ключ. Вы можете получить его в своём личном кабинете GraphHopper и запустить код локально. Место, куда нужно вставить ключ, обозначено как your_graph_key.

2.3.0. Сохранение API-ключа¶

Перед началом работы необходимо получить API-ключ для сервиса GraphHopper. Для этого нужно зарегистрироваться на официальном сайте сервиса и скопировать ключ из личного кабинета (Dashboard).

После этого сохраним полученный ключ в переменную.

graphhopper_api_key = "your_graph_key"

2.3.1. Кратчайший маршрут¶

GraphHopper позволяет получить маршрут между двумя и более точками.

Для этого используется endpoint:

/api/1/route

В запросе передаются:

point — точки маршрута в формате широта,долгота;
vehicle — тип транспорта (например, car);
key — API-ключ пользователя.

2.3.1.1. Формируем параметры запроса¶

Сначала зададим адрес API:

url_directions_graph = "https://graphhopper.com/api/1/route"

Зададим начальную и конечную точки маршрута:

# Координаты (долгота, широта)
start_coords_graph = [30.3146, 59.9633]
end_coords_graph = [30.3671, 59.9440]

# Преобразуем координаты в строку (широта, долгота)
start_graph = f"{start_coords_graph[1]},{start_coords_graph[0]}"
end_graph = f"{end_coords_graph[1]},{end_coords_graph[0]}"

params_directions_graph = {
    "point": [start_graph, end_graph],
    "vehicle": "car",
    "key": graphhopper_api_key
}

Обратите внимание: в GraphHopper координаты в параметре point передаются в формате широта,долгота, что отличается от некоторых других сервисов.

2.3.1.2. Отправка запроса¶

Отправляем GET-запрос к API.

response_directions_graph = requests.get(url_directions_graph, params=params_directions_graph)

2.3.1.3. Проверка статуса запроса¶

Перед обработкой ответа важно убедиться, что запрос выполнен успешно.

response_directions_graph.status_code

2.3.1.4. Обработка ответа¶

Ответ сервера приходит в формате JSON:

data_directions_graph = response_directions_graph.json()

Посмотрим, какие ключи содержит ответ:

data_directions_graph.keys()

Основная информация о маршруте находится в ключе paths. Это список маршрутов. В нашем случае маршрут один, поэтому будем обращаться к первому элементу списка.

route_graph = data_directions_graph["paths"][0]

route_graph.keys()

distance — длина маршрута в метрах;
time — время в пути в миллисекундах;
points — геометрия маршрута в виде закодированной polyline.

Извлечём основные характеристики маршрута из ответа API.

distance_graph = route_graph["distance"]
duration_graph = route_graph["time"] / 1000
geometry_graph = route_graph["points"]

print(f"Расстояние (метры): {distance_graph}")
print(f"Время (секунды): {duration_graph}")
print(f"Геометрия: {geometry_graph[:50]}...")

2.3.1.5. Обработка геометрии¶

decoded_route_graph = polyline.decode(geometry_graph)

decoded_route_graph[:5]

Каждая точка маршрута представлена в виде пары координат (широта, долгота), так как polyline.decode() возвращает координаты в таком формате.

Однако перед созданием геометрии необходимо поменять их порядок, так как библиотека shapely ожидает координаты в формате (долгота, широта).

route_line_graph = LineString([(lat, lon) for lon, lat in decoded_route_graph])

2.3.1.6. Создание GeoDataFrame¶

Создадим GeoDataFrame, чтобы можно было визуализировать маршрут на карте

route_gdf_graph = gpd.GeoDataFrame(
    {"name": ["Route"]},
    geometry=[route_line_graph],
    crs="EPSG:4326"
)

Создадим GeoDataFrame также для координат точек старта и финиша:

points_gdf_graph = gpd.GeoDataFrame(
    {"name": ["Start", "End"]},
    geometry=gpd.points_from_xy(
        [start_coords_graph[0], end_coords_graph[0]],
        [start_coords_graph[1], end_coords_graph[1]]
    ),
    crs="EPSG:4326"
)

2.3.1.7. Визуализация результата¶

Визуализируем маршрут и начальную/конечную точки на интерактивной карте.

m = route_gdf_graph.explore(
    tiles="cartodbpositron",
    color="#FCDD9D",
    style_kwds={"weight": 5},
    tooltip="name"
)

points_gdf_graph.explore(
    m=m,
    color="#504E76",
    marker_kwds={"radius": 6},
    tooltip="name"
)

В этом примере мы познакомились с базовым использованием GraphHopper для построения маршрута. Однако сервис поддерживает и другие методы сетевого анализа, включая расчёт матриц расстояний. О них можно узнать в документации GraphHopper.

Итог¶

В этом разделе мы познакомились с основами сетевого анализа с использованием внешних API.

Мы узнали:

что такое API и как устроены запросы к веб-сервисам;
как читать документацию и находить в ней нужные параметры запросов;
как отправлять запросы из Python с помощью библиотеки requests;
как обрабатывать ответы и преобразовывать результаты API-запросов в GeoDataFrame для дальнейшего анализа и визуализации;

Внешние API удобны тем, что позволяют выполнять сетевой анализ без предварительной загрузки и подготовки графа.

При этом важно помнить, что разные сервисы отличаются по формату запросов, доступным функциям, ограничениям и требованиям к авторизации. Поэтому при работе с любым API ключевую роль играет внимательное чтение документации и понимание структуры ответа.

Cетевой анализ с использованием внешних API

0. Импорт библиотек¶

1. Application Programming Interface (API)¶

1.1. Как устроен запрос к API¶

1.2. Типы запросов¶

1.3. Работа с документацией¶

1.4. Библиотека requests¶

1.5. Проверка ответа сервера¶

2. API в сетевом анализе¶

2.1. Open Source Routing Machine (OSRM)¶

2.1.1 Кратчайшее расстояние¶

2.1.1.1 Формирование URL запроса¶

2.1.1.2 Отправка запроса¶

2.1.1.3. Проверка статуса запроса¶

2.1.1.4. Обработка ответа¶

2.1.1.5. Обработка геометрии¶

2.1.1.6. Создание GeoDataFrame¶

2.1.1.7. Визуализация результата¶

2.2. OpenRouteService¶

2.2.0. Сохранение API-ключа¶

2.2.1. Кратчайший маршрут¶

2.2.1.1. Формируем параметры запроса¶

2.2.1.2. Отправка запроса¶

2.2.1.3. Проверка статуса запроса¶

2.2.1.4. Обработка ответа¶

2.2.1.5. Создание GeoDataFrame¶

2.2.1.6. Визуализация результата¶

2.2.2. Матрица расстояний¶

2.2.2.1. Формируем параметры запроса¶

2.2.2.2. Заголовки запроса¶

2.2.2.3. Отправка запроса¶

2.2.2.4. Проверка статуса запроса¶

2.2.2.5. Обработка ответа¶

2.2.2.6. Извлечение данных¶

2.2.3. Изохроны¶

2.2.3.1. Формируем параметры запроса¶

2.2.3.2. Отправка запроса¶

2.2.3.3. Проверка статуса запроса¶

2.2.3.4. Обработка ответа¶

2.2.3.5. Преобразование в GeoDataFrame¶

2.2.3.6. Визуализация результата¶

2.3. GraphHopper¶

2.3.0. Сохранение API-ключа¶

2.3.1. Кратчайший маршрут¶

2.3.1.1. Формируем параметры запроса¶

2.3.1.2. Отправка запроса¶

2.3.1.3. Проверка статуса запроса¶

2.3.1.4. Обработка ответа¶

2.3.1.5. Обработка геометрии¶

2.3.1.6. Создание GeoDataFrame¶

2.3.1.7. Визуализация результата¶

Итог¶

1.4. Библиотека `requests`¶