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foliumで一宮の場所を見る

Posted at

#TL;DR;

引っ越しをしたので自分の場所の一宮がよくわからない。初詣に行こうと思う。
せっかくだから全国の場所も確認したかった。それだけです。

環境

Anaconda 64bit Python3

一覧の取得

Wikipediaの[諸国一宮一覧]
(https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%80%E5%AE%AE#%E8%AB%B8%E5%9B%BD%E4%B8%80%E5%AE%AE%E4%B8%80%E8%A6%A7)を参照しました。

csvへ加工

Google スプレッドシートを利用して適当に加工しました。

国名,社名,所在地
肥後国,阿蘇神社,熊本県阿蘇市
但馬国,粟鹿神社,兵庫県朝来市
安房国,安房神社,千葉県館山市
...

Geocoding

今回はGoogleMaps APIを利用します。

API Keyを先に取得しておきます。下記サイトを参考に取得しました。
https://nendeb.com/276

pythonからGeocoding可能なモジュールがあったので利用しました。

conda install -c conda-forge googlemaps 

コードは下記の通りです。

import csv
import googlemaps

# GoogleMaps API Key
api_key = '***' # 取得したAPI KEYを入力してください。
gmaps = googlemaps.Client(key=api_key)

# read csv
geo_loc = list([['site','lat','lon']])
with open('一宮一覧.csv', 'r', encoding='utf-8') as fp:
    reader = csv.reader(fp)
    header = next(reader)
    for row in reader:
        results = gmaps.geocode(row[1])
        for result in results:
            addr = result['formatted_address']
            location = result['geometry']['location']
            lat = location['lat']
            lng = location['lng']
            geo_loc.append([row[1], lat, lng])

# write csv
with open('geocoding_list.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as fp:
    writer = csv.writer(fp)
    for line in geo_loc:
        writer.writerow(line)

Mapping

Geocodingの結果を地図に落とし込みます。

conda install -c conda-forge folium 
import folium

m = folium.Map(location=[36.003583, 138.000791],
               zoom_start=7,
               attr='&copy; <a href="http://osm.org/copyright">OpenStreetMap</a> contributors')

with open('geocoding_list.csv', 'r', encoding='utf-8') as fp:
    reader = csv.reader(fp)
    header = next(reader)
    for row in reader:
        code = [float(row[1]), float(row[2])]
        folium.Marker(code, popup='<i>{}</i>'.format(row[0])).add_to(m)

m.save('ichinomiya.html')

結果

下記の通りとなりました。
https://porksteak3.github.io/IchinomiyaMap/ichinomiya.html

001.png

おわりに

  • 今回みたいに100以下ならサクッと表示されると思うんだけど1000以上になってくるとさすがに表示が重い
  • Geocoding後の結果を精査してないので誤りがある可能性が高いです
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