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，发现不仅有每个省的直辖市，还有二三线等的城市，数量还不少，一个个去查还挺浪费时间的，那为什么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
1、 查询接口
网站上这种类型的接口还不少，笔者直接找了百度地图的接口做，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
这里面需要一个ak参数，这个参数就是用户创建应用时生成的一串字符串，需要在请求数据的时候调用。
[注意]
- 创建的应用为服务端类型
- 创建应用有两种校验方式供选择，你可以选择使用IP白名单校验，也可以选择使用sn做校验，两者不同点在于IP需要提前设定好你请求时候的IP地址，如果你不想提前设定死IP地址，也可以选择sn校验，这是利用md5作为加密算法的校验方式。
笔者一开始选择sn做校验，但是调用crypto生成md5签名一直校验不过，只能改用ip白名单作为校验
2、nodejs进行查询
有了供调用的接口，我们就可以写个小脚本去请求数据，我们需要三个依赖，分别是express、superagent、eventproxy
express是一个轻量级的web应用
superagent是一个爬虫经常用的库，可以模拟各种请求
eventproxy是一个并发控制器
* 简单查询
首先我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' // 创建应用的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);
})
})
然后打开浏览器访问：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，如果status不为0的时候，请参考返回码状态表
为什么要专门开个服务器才能去请求呢，因为我们创建的应用是服务端，我们需要建一个服务器才能去请求。
* 批量查询
好了，一个城市可以查询了，接下来我们要进行多个城市的查询，我们使用eventproxy做并发控制，你可以把它看做一个计数器，你可以命令它监听某个事件，并在n次后执行对应的函数。
关键代码如下：
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，接下来我们要用nodejs去读取后台工程师丢给我的excel文件
3、nodejs读写文件
这次我们需要多两个依赖，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，代码如下：
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] // 第一行一般为表头，但不是一定的
, 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，会看到如下格式的文本：
{"cities_name":["北京市,北京市","北京市,市辖区","天津市,天津市"]}
4、综合步骤2、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，我们就可以再次读取然后进行批量查询：
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})
})
})
});
})
5、实现一个网页，可以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
