前言
前两年，足迹地图小程序风靡朋友圈，一时间大家都流行晒自己的旅行地图。但是，笔者最近体验了好几款足迹地图的小程序，发现这些小程序虽然号称是足迹地图，但最多只是展示到省级别，无法精确到市级别，因此，笔者周末花了点时间，用Python来绘制自己的个人足迹地图，可以精确到市级别。
下面的部分，笔者将介绍如何简单地来绘制个人足迹地图。
首先我们需要安装以下Python的第三方模块:
echarts-china-cities-pypkg==0.0.9
echarts-china-provinces-pypkg==0.0.3
pyecharts==1.6.2
PyYAML==5.3.1
本项目的完整结构如下：
我们在项目中采用YAML文件来配置自己旅行过的省以及省下面的市，笔者的配置文件如下：
北京: - 延庆区 - 昌平区 - 海淀区 - 东城区 - 西城区 - 大兴区 - 朝阳区 上海: - 嘉定区 - 青浦区 - 松江区 - 宝山区 - 闵行区 - 奉贤区 - 浦东新区 - 崇明区 - 徐汇区 - 黄浦区 - 静安区 - 杨浦区 - 虹口区 - 金山区 - 长宁区 - 普陀区 天津: - 滨海新区 - 南开区 - 河西区 - 和平区 河北: - 保定市 - 廊坊市 山东: - 烟台市 - 青岛市 江苏: - 南京市 - 苏州市 - 扬州市 - 镇江市 - 无锡市 浙江: - 杭州市 - 绍兴市 - 宁波市 - 舟山市 - 湖州市 - 嘉兴市 - 台州市 - 金华市 江西: - 南昌市 - 九江市 安徽: - 黄山市 湖北: - 武汉市 湖南: - 长沙市 海南: - 海口市 - 三亚市 四川: - 成都市 广东: - 湛江市
接着我们利用Python脚本来生成足迹地图。先是全国地图，用于显示省和直辖市的情况，china_map.py的代码如下：
g: utf-8 -*-
# author: Jclian91
# place: Pudong Shanghai
# time: 2020/5/31 9:21 上午
# 绘制个人足迹地图：全国范围
import yaml
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
# 省和直辖市
with open("travel_config.yml", 'r', encoding='utf-8') as ymlfile:
province_city_dict = yaml.safe_load(ymlfile)
province_dict = dict(zip(province_city_dict.keys(), [1]*len(province_city_dict.keys())))
print(province_dict)
# maptype='china' 只显示全国直辖市和省级
map = Map(init_opts=opts.InitOpts(width='1200px', height='800px'))
map.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="个人足迹地图"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1, is_piecewise=True,
pieces=[
{"max": 1, "min": 1, "label": "去过", "color": "#4EA397"},
{"max": 0, "min": 0, "label": "未去过", "color": "#FFFFFF"},
]) #最大数据范围，分段
)
map.add("个人足迹地图", data_pair=province_dict.items(), maptype="china", is_roam=True)
map.render('全国.html')
运行上述脚本，会生成全国.html。为了保证图片居中显示，我们对该HTML中的下面一行：
<div id="a438407081634ceab6af1c965034ae16" class="chart-container" style="width:1200px; height:800px;"></div>
的样式（style）增加如下内容：
margin:auto;top:30px
全国范围的足迹地图效果图如下：
个人足迹地图——全国
接着，我们来生成每个省市的足迹地图，利用province_map.py脚本，代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
# author: Jclian91
# place: Pudong Shanghai
# time: 2020/5/31 10:01 上午
# 绘制个人足迹地图：省市范围
import yaml
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts
# 省和直辖市下面的市
with open("travel_config.yml", 'r', encoding='utf-8') as ymlfile:
province_city_dict = yaml.safe_load(ymlfile)
for province, cities in province_city_dict.items():
map = Map(init_opts=opts.InitOpts(width='1200px', height='800px'))
map.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="个人足迹地图-%s" % province),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=1, is_piecewise=True,
pieces=[
{"max": 1, "min": 1, "label": "去过", "color": "#4EA397"},
{"max": 0, "min": 0, "label": "未去过", "color": "#FFFFFF"},
]) #最大数据范围，分段
)
city_dict = dict(zip(cities, [1]*len(cities)))
map.add("个人足迹地图-%s" % province, data_pair=city_dict.items(), maptype=province, is_roam=True)
map.render('./provinces/%s.html' % province)
print("生成个人足迹地图-%s 成功" % province)
这时，会在provinces目录下生成每个省或者直辖市的足迹地图，我们分别对每个HTML进行修改，保证图片居中。我们在这里只展示三个省市的情况：
个人足迹地区——海南
个人足迹地图——江苏
个人足迹地图——浙江
最后一步，也是最为关键的一步，就是我们要打通全国足迹地图和每个省市足迹地图的联系，也就是说，我们点击全国足迹地图上去过的省份，那么可以点击进去查看该省市下的足迹地图情况，比如说去过哪些市。
对此，我们修改生成的全国.html文件，假设该地图的图像句柄为chart_a438407081634ceab6af1c965034ae16，那么在最后的<script>对中添加内容如下：（确保点击去过的省份，可以查看该省市的足迹地图）
chart_a438407081634ceab6af1c965034ae16.on('click', function (param){
var selected = param.name;
if (selected) {
switch(selected){
case '北京':
location.href = "provinces/北京.html";
break;
case '上海':
location.href = "provinces/上海.html";
break;
case '天津':
location.href = "provinces/天津.html";
break;
case '四川':
location.href = "provinces/四川.html";
break;
case '安徽':
location.href = "provinces/安徽.html";
break;
case '山东':
location.href = "provinces/山东.html";
break;
case '江苏':
location.href = "provinces/江苏.html";
break;
case '江西':
location.href = "provinces/江西.html";
break;
case '河北':
location.href = "provinces/河北.html";
break;
case '浙江':
location.href = "provinces/浙江.html";
break;
case '海南':
location.href = "provinces/海南.html";
break;
case '湖北':
location.href = "provinces/湖北.html";
break;
case '湖南':
location.href = "provinces/湖南.html";
break;
case '广东':
location.href = "provinces/广东.html";
break;
default:
break;
}
}
});
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持易盾网络。