引入：

我想通过python，将百度地图网页端上，检索到的“深圳市”“星巴克”咖啡厅列表，以表格形式导出，请给出代码，并输出csv格式。

1. 直接从网页端抓取数据通常涉及复杂的HTML解析和JavaScript执行，操作难度大，且容易受网站资源权限和更新影响。百度地图提供了Place API，可以用来搜索特定区域内的POI（兴趣点）
2. 手动整理，稳定性佳，当检索项达到一定规模时，耗时增加，效率难以保证。

工具：

操作：

1、开放平台

① 获取ak ②生成代码 ③运行，详情可参考视频演示

2、代码获取

①kimi、②文心4.0，详见附录

3、运行终端Python

①pip installl pandas requests

②代码修正

以上效果：

替代在线工具：https://lbsyun.baidu.com/, 路径：

1. 开发文档>Web服务API>地点检索>快速开始>开始使用

总结

1、无代码，api使用规则和限制超出理解，且在AI会话工具协助难以突破，解决办法：求助；

2、探索：及时止损，横向比较，是被接口规则改变、平台配额以及收费限制

3、沉没成本：平台（名词、文档、api、坐标），边际化、耗时多（万事开头难，选对方向）

附录：

import requests
import pandas as pd

# 你的百度访问应用AK
AK = '你的AK密钥'

# 百度地图Place API的请求URL模板
url_template = 'http://api.map.baidu.com/place/v2/search'

# 请求参数
params = {
    'ak': AK,
    'query': '萨莉亚',
    'region': '深圳市',
    'output': 'json',
    'page_size': 20,  # 每页返回的结果数量
    'page_num': 0     # 页码，从0开始
}

# 初始化结果列表
results = []

# 循环获取数据
while True:
    response = requests.get(url_template, params=params)
    data = response.json()
    
    # 检查API响应状态
    if data['status'] != 0:
        print(f"API请求失败，状态码：{data['status']}, 错误信息：{data.get('msg', '无错误信息')}")
        break
    
    # 检查是否有结果返回
    if data['total'] == 0:
        print("没有找到任何结果。")
        break
    
    # 提取结果数据
    results.extend(data['results'])
    params['page_num'] += 1
    
    # 可选：打印原始数据以进行调试
    # print(data)

# 检查是否获取到结果
if not results:
    print("没有获取到任何结果数据。")
else:
    # 将结果转换为DataFrame（注意：这里假设每个结果都是一个字典）
    df = pd.DataFrame(results)
    
    # 打印DataFrame的列名以进行调试
    print(df.columns)
    
    # 根据实际的列名调整selected_columns
    # 注意：这里的列名需要根据你的实际数据来调整
    selected_columns = ['name', 'address_detail', 'location', 'tel']  # 示例列名
    
    # 检查selected_columns中的列名是否在df的列中
    missing_columns = set(selected_columns) - set(df.columns)
    if missing_columns:
        print(f"警告：以下列名在DataFrame中不存在：{missing_columns}")
    else:
        # 选择列并导出到CSV文件
        df = df[selected_columns]
        df.to_csv('shenzhen_sariya_restaurants.csv', index=False, encoding='utf-8-sig')
        print("数据已导出到 shenzhen_sariya_restaurants.csv")