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  1. 地理编码

地理编码

GET
/geocoding/v3/
status服务状态码
返回码英文描述定义常见原因
0ok正常服务请求正常召回
1服务器内部错误
2Parameter Invalid请求参数非法必要参数拼写错误或漏传(如query和tag请求中均未传入)
3Verify Failure权限校验失败
4Quota Failure配额校验失败服务当日调用次数已超限,请前往API控制台提升(请优先进行开发者认证)
5AK Failureak不存在或者非法未传入ak参数;ak已被删除(可前往回收站恢复);
101服务禁用请到控制台检验您的AK是否有该服务权限
102不通过白名单或者安全码不对
2xx无权限
3xx配额错误
请求示例请求示例
Shell
JavaScript
Java
Swift
curl --location -g --request GET 'https://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?address=北京市海淀区上地十街10号&ak=&sn='
响应示例响应示例
{
  "status": 0,
  "location": {
    "lat": 0,
    "lng": 0
  },
  "precise": 0,
  "confidence": 0,
  "comprehension": 0,
  "level": "string",
  "analys_level": "string"
}

请求参数

Query 参数
address
string 
必需
待解析的地址。最多支持84个字节。 可以输入两种样式的值,分别是: 1、标准的结构化地址信息,如北京市海淀区上地十街十号 【推荐,地址结构越完整,解析精度越高】 2、支持“路与路交叉口”描述方式,如北一环路和阜阳路的交叉路口 第二种方式并不总是有返回结果,只有当地址库中存在该地址描述时才有返回。
示例值:
北京市海淀区上地十街10号
city
string 
可选
地址所在的城市名。用于指定上述地址所在的城市,当多个城市都有上述地址时,该参数起到过滤作用,但不限制坐标召回城市。
示例值:
北京市
ret_coordtype
string 
可选
可选参数,添加后返回国测局经纬度坐标或百度米制坐标 坐标系说明
示例值:
gcj02ll(国测局坐标)
output
string 
可选
输出格式为json或者xml
示例值:
json
callback
string 
可选
将json格式的返回值通过callback函数返回以实现jsonp功能
示例值:
showLocation
extension_analys_level
string 
可选
是否触发解析到最小地址结构功能
示例值:
0
ak
string 
必需
开发者的访问密钥,必填项。v2之前该属性为key。 申请秘钥
默认值:
{{ak}}
sn
string 
可选
可选,若开发者所用AK的校验方式为SN校验时该参数必须。
默认值:
{{sn}}

返回响应

🟢200成功
application/json
Body
status
integer 
必需
返回结果状态值, 成功返回0,其他值请查看下方返回码状态表。
location
object 
经纬度坐标
必需
lat
number 
纬度值
必需
lng
number 
经度值
必需
precise
integer 
必需
位置的附加信息,是否精确查找。1为精确查找,即准确打点;0为不精确,即模糊打点。
confidence
integer 
必需
描述打点绝对精度(即坐标点的误差范围)。 confidence=100,解析误差绝对精度小于20m; confidence≥90,解析误差绝对精度小于50m; confidence≥80,解析误差绝对精度小于100m; confidence≥75,解析误差绝对精度小于200m; confidence≥70,解析误差绝对精度小于300m; confidence≥60,解析误差绝对精度小于500m; confidence≥50,解析误差绝对精度小于1000m; confidence≥40,解析误差绝对精度小于2000m; confidence≥30,解析误差绝对精度小于5000m; confidence≥25,解析误差绝对精度小于8000m; confidence≥20,解析误差绝对精度小于10000m;
comprehension
integer 
必需
描述地址理解程度。分值范围0-100,分值越大,服务对地址理解程度越高(建议以该字段作为解析结果判断标准); 当comprehension值为以下值时,对应的准确率如下: comprehension=100,解析误差100m内概率为91%,误差500m内概率为96%; comprehension≥90,解析误差100m内概率为89%,误差500m内概率为96%; comprehension≥80,解析误差100m内概率为88%,误差500m内概率为95%; comprehension≥70,解析误差100m内概率为84%,误差500m内概率为93%; comprehension≥60,解析误差100m内概率为81%,误差500m内概率为91%; comprehension≥50,解析误差100m内概率为79%,误差500m内概率为90%; //解析误差:地理编码服务解析地址得到的坐标位置,与地址对应的真实位置间的距离。
level
string 
必需
可以打点到地址文本中的真实地址结构, 例如问题地址:北京市海淀区北京路百度大厦,level:"道路" 能精确理解的地址类型,包含:UNKNOWN、国家、省、城市、区县、乡镇、村庄、道路、地产小区、商务大厦、政府机构、交叉路口、商圈、生活服务、休闲娱乐、餐饮、宾馆、购物、金融、教育、医疗 、工业园区 、旅游景点 、汽车服务、火车站、长途汽车站、桥 、停车场/停车区、港口/码头、收费区/收费站、飞机场 、机场 、收费处/收费站 、加油站、绿地、门址
analys_level
string 
必需
可以解析地址文本中的最小地址结构,
例如问题地址:北京市海淀区北京路百度大厦,analys_level:"POI",
能精确理解的地址类型包含: 省 市 区县 乡镇 道路 门址 POI 。
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