快速定位手機號碼歸屬地，數據源下載即刻開啟！

隨著移動互聯網的發展，手機號碼已經成為我們日常生活中不可或缺的一部分。然而，在我們使用手機號碼時，我們經常需要瞭解某個手機號碼的歸屬地，以便更好的進行溝通和交流。那麼如何快速定位手機號碼的歸屬地呢？本文將基於數據源下載，用代碼的方式來實現這一目標。一、數據源下載在實現手機號碼定位功能之前，我們需 ...

隨著移動互聯網的發展，手機號碼已經成為我們日常生活中不可或缺的一部分。然而，在我們使用手機號碼時，我們經常需要瞭解某個手機號碼的歸屬地，以便更好的進行溝通和交流。那麼如何快速定位手機號碼的歸屬地呢？本文將基於數據源下載，用代碼的方式來實現這一目標。

一、數據源下載

在實現手機號碼定位功能之前，我們需要先下載相應的數據源。首先，我們需要在wapi.cn上註冊賬號，並登錄之後，選擇“數據源”菜單，找到“手機號碼歸屬地查詢”數據源。然後，我們可以點擊“下載數據”按鈕來下載相應的數據源文件。

在下載完成之後，我們可以在本地的文件夾中找到該文件，並解壓縮到我們的項目目錄中，以便後續的操作使用。

二、代碼實現

在數據源下載之後，我們就可以開始代碼實現了。在本文中，我們將使用Python語言來實現手機號碼定位功能。我們可以使用pyecharts庫來可視化結果，並使用pandas庫來讀取數據源文件。

1. 導入庫文件

在代碼實現之前，我們首先需要導入一些庫文件，以便我們可以使用相應的功能函數和類。我們可以使用以下代碼實現導入：

python
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts

2. 讀取數據源文件

在導入庫文件之後，我們就可以讀取數據源文件了。數據源文件是以CSV文件格式進行存儲的，我們可以使用pandas庫中的read_csv函數來讀取該文件。我們可以使用以下代碼實現讀取數據源文件：

python
data = pd.read_csv('mobile.csv', encoding='gbk')

3. 手機號碼查詢函數

在讀取數據源文件之後，我們就可以開始實現手機號碼查詢函數了。該函數將接收一個手機號碼作為參數，然後通過查詢數據源文件來獲取該手機號碼的歸屬地信息。我們可以使用以下代碼實現該函數：

python
def query_location_by_mobile(mobile):
location = "未知"
if len(mobile) == 11 and mobile.isdigit():
mobile_prefix = mobile[0:7]
record = data.loc[(data['mobile_prefix'] == int(mobile_prefix))].values
if len(record) > 0:
location = record[0][1]
return location

在代碼中，我們首先判斷手機號碼的長度是否為11位，以及是否均為數字。如果符合要求，我們將取手機號碼前7位作為mobile_prefix。然後，我們在數據源文件中查找mobile_prefix相同的行，並獲取對應的歸屬地信息。最後，我們將獲取到的歸屬地信息返回給調用者即可。

4. 手機號碼批量查詢函數

在實現了單個手機號碼查詢函數之後，我們也可以實現批量查詢手機號碼的函數。該函數將接收一個手機號碼列表作為參數，然後通過遍歷列表，來查詢每一個手機號碼的歸屬地信息。最後，該函數將返回一個字典類型的結果，其中字典的鍵為手機號碼，值為對應的歸屬地信息。我們可以使用以下代碼實現該函數：

python
def batch_query_location_by_mobile(mobile_list):
result = {}
for mobile in mobile_list:
result[mobile] = query_location_by_mobile(mobile)
return result

在代碼中，我們首先定義了一個空字典result。然後，我們遍歷手機號碼列表，依次查詢每一個手機號碼的歸屬地信息，並將結果存儲在字典中。最後，我們將字典返回給調用者即可。

5. 可視化查詢結果

在實現了查詢函數之後，我們還可以將查詢結果進行可視化展示，以便更好的觀察和分析。我們可以使用pyecharts庫中的Map類來實現手機歸屬地分佈圖的展示。我們可以使用以下代碼實現該功能：

python
def show_location_map(result):
location_count = {}
for location in result.values():
if location in location_count.keys():
location_count[location] += 1
else:
location_count[location] = 1
location_data = [(k, v) for k, v in location_count.items()]
map_chart = (
Map()
.add("手機歸屬地", location_data, "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="手機歸屬地分佈圖"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=max(location_count.values())),
)
)
map_chart.render()

在代碼中，我們首先定義了一個空字典location_count。然後，我們遍歷查詢結果字典中每一個歸屬地信息，並統計該歸屬地信息出現的次數。最後，我們將統計結果存儲在location_data列表中。接著，我們使用pyecharts庫中的Map類來生成手機歸屬地分佈圖，並設置相應的參數。最後，我們調用map_chart.render()函數生成地圖並展示。

三、完整代碼實現

在實現了以上的步驟之後，我們就可以將每一個步驟整合到完整的代碼中，以便實現我們的手機號碼定位功能。完整代碼如下所示：

python
import pandas as pd
from pyecharts.charts import Map
from pyecharts import options as opts

data = pd.read_csv('mobile.csv', encoding='gbk')

def query_location_by_mobile(mobile):
location = "未知"
if len(mobile) == 11 and mobile.isdigit():
mobile_prefix = mobile[0:7]
record = data.loc[(data['mobile_prefix'] == int(mobile_prefix))].values
if len(record) > 0:
location = record[0][1]
return location

def batch_query_location_by_mobile(mobile_list):
result = {}
for mobile in mobile_list:
result[mobile] = query_location_by_mobile(mobile)
return result

def show_location_map(result):
location_count = {}
for location in result.values():
if location in location_count.keys():
location_count[location] += 1
else:
location_count[location] = 1
location_data = [(k, v) for k, v in location_count.items()]
map_chart = (
Map()
.add("手機歸屬地", location_data, "china")
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="手機歸屬地分佈圖"),
visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(max_=max(location_count.values())),
)
)
map_chart.render()

if __name__ == '__main__':
mobile_list = ['13512345678', '13612345678', '18912345678']
result = batch_query_location_by_mobile(mobile_list)
show_location_map(result)

在代碼中，我們首先讀取數據源文件，然後實現了單個手機號碼查詢函數、批量查詢函數和可視化查詢結果函數。最後，在程式入口處，我們定義了一個手機號碼列表，並調用上述函數來實現功能，並展示可視化結果。

四、結論

在本文中，我們基於數據源下載，使用Python代碼來實現了手機號碼的歸屬地定位功能。首先，我們向大家介紹了數據源下載的過程。然後，我們使用Python語言來實現了單個手機號碼查詢函數、批量查詢函數和可視化查詢結果函數。最後，我們通過程式入口處的調用來展示了我們的功能結果。