Python 神器！自动识别文字中的省市区并绘图

在做NLP（自然语言处理）相关任务时，经常会遇到需要识别并提取省、城市、行政区的需求。虽然我们自己通过关键词表一个个查找也能实现提取目的，但是需要先搜集省市区关键词表，相对而言比较繁琐。

今天给大家介绍一个模块，你只需要把字符串传递给这个模块，他就能给你返回这个字符串内的省、市、区关键词，并能给你在图片上标注起来，它就是 Cpca 模块。

1.准备

开始之前，你要确保Python和pip已经成功安装在电脑上，如果没有，可以访问这篇文章：超详细Python安装指南 进行安装。

(可选1) 如果你用Python的目的是数据分析，可以直接安装Anaconda：Python数据分析与挖掘好帮手—Anaconda，它内置了Python和pip.

(可选2) 此外，推荐大家用VSCode编辑器，它有许多的优点：Python 编程的最好搭档—VSCode 详细指南。

请选择以下任一种方式输入命令安装依赖：
1. Windows 环境 打开 Cmd (开始-运行-CMD)。
2. MacOS 环境 打开 Terminal (command+空格输入Terminal)。
3. 如果你用的是 VSCode编辑器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

pip install cpca

注意，目前 cpca 模块仅支持Python3及以上版本。

在 windows 上可能会出现类似如下问题：

Building wheel for pyahocorasick (setup.py) ... error

先阅读原文去下载 Microsoft Visual C++ Build Tools 安装VC++构建工具，再重新 pip install cpca，即可解决问题。

2.基本使用

通过两行代码就能实现最基本的省市区提取：

# 公众号: Python 实用宝典
# 2022/06/23
 
import cpca
 
location_str = [
    "广东省深圳市福田区巴丁街深南中路1025号新城大厦1层",
    "特斯拉上海超级工厂是特斯拉汽车首座美国本土以外的超级工厂，位于中华人民共和国上海市。",
    "三星堆遗址位于中国四川省广汉市城西三星堆镇的鸭子河畔，属青铜时代文化遗址"
]
df = cpca.transform(location_str)
print(df)

效果如下：

省 市 区 地址 adcode
0 广东省 深圳市 福田区 巴丁街深南中路1025号新城大厦1层 440304
1 上海市 None None 。310000
2 四川省 德阳市 广汉市 城西三星堆镇的鸭子河畔，属青铜时代文化遗址 510681

注意第三条的广汉市，cpca 不仅识别到了语句中的县级市广汉市，还能自动匹配到其代管市的德阳市，不得不说非常强大。

如果你想获知程序是从字符串的那个位置提取出省市区名的，可以添加一个 pos_sensitive=True 参数:

# 公众号: Python 实用宝典
# 2022/06/23
 
import cpca
 
location_str = [
    "广东省深圳市福田区巴丁街深南中路1025号新城大厦1层",
    "特斯拉上海超级工厂是特斯拉汽车首座美国本土以外的超级工厂，位于中华人民共和国上海市。",
    "三星堆遗址位于中国四川省广汉市城西三星堆镇的鸭子河畔，属青铜时代文化遗址"
]
df = cpca.transform(location_str, pos_sensitive=True)
print(df)

效果如下：

(base) G:\push\20220623>python 1.py
     省 市 区 地址 adcode 省_pos 市_pos 区_pos
0  广东省 深圳市 福田区 巴丁街深南中路1025号新城大厦1层 440304      0      3      6
1  上海市 None None 。310000     38     -1     -1
2  四川省 德阳市 广汉市 城西三星堆镇的鸭子河畔，属青铜时代文化遗址 510681      9     -1     12

它标记出了识别到省、市、区的关键位置（index），当然如果是德阳市这种特殊的识别会被标记为-1.

3.高级使用

它还可以从大段文本中批量识别多个地区：

# 公众号: Python 实用宝典
# 2022/06/23
 
import cpca
 
long_text = "对一个城市的评价总会包含个人的感情。如果你喜欢一个城市，很有可能是喜欢彼时彼地的自己。"\
    "在广州、香港读过书，工作过，在深圳买过房、短暂生活过，去北京出了几次差。"\
    "想重点比较一下广州、深圳和香港，顺带说一下北京。总的来说，觉得广州舒适、"\
    "香港精致、深圳年轻气氛好、北京大气又粗糙。答主目前选择了广州。"
df = cpca.transform_text_with_addrs(long_text, pos_sensitive=True)
print(df)

效果如下：

(base) G:\push\20220623>python 1.py
          省 市 区 地址 adcode 省_pos 市_pos 区_pos
0       广东省 广州市 None     440100     -1     44     -1
1   香港特别行政区 None  None     810000     47     -1     -1
2       广东省 深圳市 None     440300     -1     58     -1
3       北京市 None  None     110000     71     -1     -1
4       广东省 广州市 None     440100     -1     86     -1
5       广东省 深圳市 None     440300     -1     89     -1
6   香港特别行政区 None  None     810000     92     -1     -1
7       北京市 None  None     110000    100     -1     -1
8       广东省 广州市 None     440100     -1    110     -1
9   香港特别行政区 None  None     810000    115     -1     -1
10      广东省 深圳市 None     440300     -1    120     -1
11      北京市 None  None     110000    128     -1     -1
12      广东省 广州市 None     440100     -1    143     -1

不仅如此，模块中还自带一些简单绘图工具，可以在地图上将上面输出的数据以热力图的形式画出来：

# 公众号: Python 实用宝典
# 2022/06/23
 
import cpca
from cpca import drawer
 
long_text = "对一个城市的评价总会包含个人的感情。如果你喜欢一个城市，很有可能是喜欢彼时彼地的自己。"\
    "在广州、香港读过书，工作过，在深圳买过房、短暂生活过，去北京出了几次差。"\
    "想重点比较一下广州、深圳和香港，顺带说一下北京。总的来说，觉得广州舒适、"\
    "香港精致、深圳年轻气氛好、北京大气又粗糙。答主目前选择了广州。"
df = cpca.transform_text_with_addrs(long_text, pos_sensitive=True)
drawer.draw_locations(df[cpca._ADCODE], "df.html")

运行的时候可能会报这个错：

(base) G:\push\20220623>python 1.py
Traceback (most recent call last):
  File "1.py", line 12, in <module>
    drawer.draw_locations(df[cpca._ADCODE], "df.html")
  File "G:\Anaconda3\lib\site-packages\cpca\drawer.py", line 41, in draw_locations
    import folium
ModuleNotFoundError: No module named 'folium'

使用pip安装即可：

pip install folium

然后重新运行代码，会在当前目录下生成 df.html, 双击打开，效果如下：

怎么用，是不是感觉非常方便？以后地点的识别用这个模块就完全够了。

还有更多的细节你可以访问这个项目的Github主页阅读，该项目的README完全中文编写，非常容易阅读：

https://github.com/DQinYuan/chinese_province_city_area_mapper

如果你无法访问GitHub，也可以在Python实用宝典公众号后台回复：cpca 下载完整项目。

我们的文章到此就结束啦，如果你喜欢今天的Python 实战教程，请持续关注Python实用宝典。

有任何问题，可以在公众号后台回复：加群，回答相应红字验证信息，进入互助群询问。

原创不易，希望你能在下面点个赞和在看支持我继续创作，谢谢！

点击下方阅读原文可获得更好的阅读体验

Python实用宝典 (pythondict.com)
不只是一个宝典
欢迎关注公众号：Python实用宝典