濮阳建站推广哪家好_杭州棋牌软件开发公司_电商运营平台_关键词排名优化怎么做

在新能源汽车快速发展的背景下，充电桩的分布和可用性成为影响用户体验的关键因素之一。随着全球对环境保护意识的增强以及政府对新能源政策的支持，越来越多的消费者倾向于选择电动汽车作为日常出行工具。然而，充电设施是否完备、便捷直接影响了用户的购车决策与使用体验。

小鹏汽车作为新能源汽车行业的重要参与者，在车辆制造和充电基础设施建设方面都做出了显著的努力。为了满足用户不断增长的需求，小鹏汽车不仅致力于提升车辆性能和技术水平，还特别关注充电网络的扩展和完善。小鹏汽车通过"自建+联盟"双轨模式打造立体补能体系，截止到2025年3月1日，小鹏自营充电网络累计上线2077座，其中小鹏超充站（S2）568座；小鹏超快充站（S4+S5）1059座；小鹏目的地站450座； 适用于车主免费充电权益站点共计2881座，其中第三方站点（免费权益可用）911座，形成"城区5公里、高速50公里"的充电服务圈。这种"全场景覆盖+极速补能"的组合策略，使其用户充电满意度达行业领先水平。

为了帮助用户更方便地找到小鹏汽车充电桩的位置，本文将探讨如何利用Python的requests库发送POST请求，从官方渠道获取充电桩位置信息，并讲解如何解析响应数据及实现数据可视化，从而分析小鹏汽车充电桩的分布情况

小鹏充电桩分布位置信息：小鹏汽车充电服务、续航能力怎么样丨小鹏汽车

我们第一步先找到门店数据的存储位置，然后看3个关键部分标头、负载、 预览；

标头：通常包括URL的连接，也就是目标资源的位置；

负载：对于POST请求：负载通常包含了传递的参数，这里我们可以看到它的传参包括，页数和当前坐标，还是明文，没有进行加密；

预览：指的是对响应内容的快速查看或摘要显示，可以帮助用户快速了解返回的数据结构或内容片段；

接下来就是数据获取部分，先理解原理，完整的查询方式是通过定位坐标点查询周边20公里左右范围内小鹏充电桩的位置信息；

先讲一下方法思路，一共三个步骤；

方法思路

1. 获取原始坐标点并在周边生成新的等距离点，生成层数可自定义；
2. 基于去重后的新生成点进行查询，并保留查询得到的充电桩信息；
3. 坐标转换，GCJ-02转WGS84；

第一步：获取原始坐标点并在周边生成新的等距离点；

第二步：基于去重后的新生成点进行查询，并保留查询得到的充电桩信息；

完整代码#运行环境 Python 3.11

import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy as np
import requests
import json
import pandas as pd
import time
import random# 设置matplotlib支持中文显示
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  # 用来正常显示负号def check_duplicate_coordinates(coordinates, precision=6):"""检查重复的坐标点"""unique_coords = set()duplicates = []for lat, lng in coordinates:rounded_coord = (round(lat, precision), round(lng, precision))if rounded_coord in unique_coords:duplicates.append((lat, lng))else:unique_coords.add(rounded_coord)if duplicates:print(f"发现 {len(duplicates)} 个重复的坐标点:")for lat, lng in duplicates:print(f"纬度: {lat:.6f}, 经度: {lng:.6f}")else:print("未发现重复的坐标点")return [tuple(map(float, coord)) for coord in unique_coords]def calculate_grid_coordinates(center_lat, center_lng, distance_km=20, layers=2):"""生成网格状的坐标点"""coordinates = []lat_change = distance_km / 111.32lng_change = distance_km / (111.32 * math.cos(math.radians(center_lat)))for i in range(-layers, layers + 1):for j in range(-layers, layers + 1):lat = center_lat + i * lat_changelng = center_lng + j * lng_changecoordinates.append((lat, lng))print("\n检查重复点...")unique_coordinates = check_duplicate_coordinates(coordinates)print(f"原始坐标点数量: {len(coordinates)}")print(f"去重后坐标点数量: {len(unique_coordinates)}")return unique_coordinatesdef draw_circle(center_lat, center_lng, radius_km):"""生成圆形的经纬度点"""theta = np.linspace(0, 2 * np.pi, 100)lat_change = radius_km / 111.32lng_change = radius_km / (111.32 * math.cos(math.radians(center_lat)))circle_lats = center_lat + lat_change * np.cos(theta)circle_lngs = center_lng + lng_change * np.sin(theta)return circle_lngs, circle_latsdef search_charge_stations(lat, lng):"""查询充电站信息"""url = "https://chargegateway.xiaopeng.com/front/charge/station/search/queryMapLabeling"headers = {"Content-Type": "application/json",}payload = {"source": 2,"latitude": lat,"longitude": lng,"filterCriteriaCodeList": ["freeCharging"]}try:response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(payload))if response.status_code == 200:data = response.json()print(f"坐标 ({lat}, {lng}) 查询成功")stations = data.get('data', {}).get('result', [])if stations:print(f"找到 {len(stations)} 个充电站")return stationselse:print(f"请求失败，状态码: {response.status_code}, 响应内容: {response.text}")return []except Exception as e:print(f"请求异常: {str(e)}")return []def save_to_csv(stations, filename="charging_stations_info.csv"):"""将充电站信息保存为CSV文件"""df = pd.DataFrame(stations)df.to_csv(filename, index=False, encoding='utf-8-sig')print(f"充电站信息已保存为 {filename}")def visualize_grid_with_circles(center_lat, center_lng, distance_km=20, layers=2):"""可视化网格点和它们的覆盖范围"""# 创建图形，设置分辨率plt.figure(figsize=(15, 15), dpi=100)coordinates = calculate_grid_coordinates(center_lat, center_lng, distance_km, layers)# 绘制覆盖圆和坐标点for lat, lng in coordinates:circle_lngs, circle_lats = draw_circle(lat, lng, distance_km)plt.plot(circle_lngs, circle_lats, 'b--', alpha=0.5)plt.plot(lng, lat, 'bo', markersize=8)# 绘制中心点plt.plot(center_lng, center_lat, 'ro', markersize=10, label='起始点')# 设置图形属性plt.grid(True)plt.xlabel('经度', fontsize=12)plt.ylabel('纬度', fontsize=12)plt.title(f'给定经纬度周围 {distance_km} 公里范围内的坐标点 (层数: {layers})',fontsize=14, pad=20)plt.legend(fontsize=10)# 调整坐标轴范围margin = distance_km / 111.32 * (layers + 1)plt.xlim(center_lng - margin, center_lng + margin)plt.ylim(center_lat - margin, center_lat + margin)# 保持纵横比plt.axis('equal')# 添加网格标签plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)plt.tick_params(labelsize=10)plt.show()def main():# 参数设置center_lat = 31.228357center_lng = 121.475223distance_km = 20layers = 2try:# 1. 可视化坐标点分布print("正在生成坐标点分布图...")visualize_grid_with_circles(center_lat, center_lng, distance_km, layers)# 2. 获取所有坐标点coordinates = calculate_grid_coordinates(center_lat, center_lng, distance_km, layers)# 3. 查询充电站信息print("\n开始查询充电站信息...")all_stations = []total_points = len(coordinates)for i, (lat, lng) in enumerate(coordinates, 1):print(f"\n处理第 {i}/{total_points} 个坐标点")stations = search_charge_stations(lat, lng)if stations:all_stations.extend(stations)# 随机延时if i < total_points:  # 最后一个点不需要延时delay = random.uniform(1, 3)print(f"等待 {delay:.1f} 秒后继续...")time.sleep(delay)# 4. 保存结果if all_stations:print(f"\n总共找到 {len(all_stations)} 个充电站")save_to_csv(all_stations)# 打印部分充电站信息作为示例print("\n部分充电站信息示例:")for station in all_stations[:5]:  # 只显示前5个print(f"充电站名称: {station['stationName']}, ID: {station['stationId']}")else:print("\n未找到任何充电站信息")except Exception as e:print(f"程序执行出错: {str(e)}")if __name__ == "__main__":main()

这里我们基于上海的一个原始定位点，获取周边一些充电桩位置信息，获取数据标签如下，stationId（充电桩id）、stationName（充电桩名称）、acNum（交流充电桩）、dcNum （直流充电桩）、distance（距离查询点距离）latitude，longitude（坐标信息）s4Num（S4超级充电桩）、showXpOwner（是否由小鹏汽车直接运营）、stationOperationStatus（站点运营状态），其他一些非关键标签，这里省略；

tips：1、我在脚本里增加了1~3秒的每次查询随机延时，防止频繁访问；2、如果需要调整原始坐标点的话，通过高德坐标拾取api进行拾取新的坐标，如果需要扩大查询范围的话，可以通过修改layers 的层数进行调整；

第三步：坐标系转换，由于小鹏充电桩数据使用的是高德坐标系（GCJ-02），为了在ArcGIS上准确展示而不发生偏移，我们需要将充电桩的坐标从GCJ-02转换为WGS-84坐标系。我们可以利用coord-convert库中的gcj2wgs(lng, lat)函数，也可以用免费这个网站：批量转换工具：地图坐标系批量转换 - 免费在线工具 (latlongconverter.online)；

对CSV文件中的充电桩坐标列进行转换。完成坐标转换后，再将数据导入ArcGIS进行可视化；

根据在长三角地区部分我们获取到的充电桩分布图，我们可以观察到小鹏汽车在长三角地区的充电网络布局呈现出一些显著特征。首先，在城市密集区如上海及其周边地区，充电桩的分布尤为集中。上海市区内及郊区的主要交通节点上设有大量充电桩站点，确保了城市居民和通勤者的便捷使用。同样地，在苏州、无锡等邻近城市，特别是在交通枢纽和商业中心区域，也布置了较多的充电桩，以满足当地日益增长的新能源汽车用户需求。

沿着重要的高速公路，如G42沪蓉高速和G15沈海高速，可以发现多个充电桩站点的存在。这表明小鹏汽车不仅关注城市内部的充电需求，还致力于解决长途旅行中的充电问题。这些分布在高速公路沿线的充电桩，为驾驶者提供了连续而可靠的充电保障，增强了新能源汽车出行的便利性和可靠性。

此外，在重要的交通枢纽，如浦东国际机场、虹桥火车站等地方，也配置了充电桩设施。这不仅方便了旅客的出行，也为临时需要充电的用户提供了一个理想的解决方案。与此同时，商业中心如陆家嘴、南京西路等地的大型购物中心和商场附近，充电桩的数量也相对较多，既服务于购物人群，也体现了对都市生活节奏的关注。

值得注意的是，旅游景区也是小鹏汽车充电桩部署的重点之一。例如，迪士尼乐园、外滩等著名景点周围均设有充电桩，确保游客能够享受愉快旅程的同时，也能轻松解决车辆充电的需求，尽管在郊区和乡村地区的充电桩数量不及城市密集区，但在靠近高速公路的关键节点上仍有一定分布，保证了偏远地区用户的充电需求。这种全面而细致的布局策略，显示了小鹏汽车致力于打造一个覆盖广泛、使用便捷的充电网络的决心。

文章仅用于分享个人学习成果与个人存档之用，分享知识，如有侵权，请联系作者进行删除。所有信息均基于作者的个人理解和经验，不代表任何官方立场或权威解读。