HTML应用指南：利用GET请求获取全国沃尔沃门店位置信息
沃尔沃（Volvo Cars）始终秉持“安全即豪华，可持续即未来”的品牌哲学，以源自瑞典的北欧设计美学、全球领先的电气化技术平台（SPA2 与 CMA 架构）以及对“人”的深度关怀为核心，打造兼具责任感与前瞻性的高端出行体验。在中国市场，沃尔沃坚定推进“官方直售 + 数字化用户旅程”的新零售战略，通过线上线下一体化的服务体系，实现价格透明、流程高效、体验一致的用户承诺。
沃尔沃的线下实体普遍摒弃传统4S店模式，转而采用开放、简约、自然材质为主的北欧空间语言。城市展厅多位于城市核心商圈，聚焦纯电与混动车型展示、沉浸式座舱体验、个性化定制咨询及用户社群互动；授权体验点则灵活嵌入高端购物中心，强化品牌可及性与日常触达。此外，品牌亦会结合环保主题、艺术展览或城市节庆，在地标空间策划限时快闪活动。多数网点支持试驾预约、线上下单、线下交付及基础售后服务，具体服务范围依城市与网点类型动态优化。
本文旨在通过程序化方式，调用沃尔沃中国官方公开接口，自动化采集全国城市展厅、体验网点及服务设施的结构化数据。利用 Python 的 requests 库发起标准 HTTP GET 请求，可高效获取包含门店名称、省市区信息、详细地址、营业时间、经纬度坐标、联系电话及服务类型（如“试驾体验、车辆交付、售后支持、会员活动”）等字段的 JSON 响应。通过对这些数据的整合与地理可视化，我们不仅能清晰描绘沃尔沃当前线下服务网络的覆盖密度与区域策略，还可为潜在渠道拓展、用户就近试驾匹配、区域营销资源投放及社群活动选址提供可量化的决策依据——这正是“用数据理解用户触点网络”的一次实践，也深度呼应了沃尔沃“让每一次出行都值得信赖”的品牌使命，以及“2030年成为纯电豪华车企”的可持续发展愿景。
沃尔沃经销商门店查询地址：查找沃尔沃经销商 | 沃尔沃汽车官方网站
首先，我们找到门店数据的存储位置，然后看3个关键部分标头、负载、 预览；
标头：通常包括URL的连接，也就是目标资源的位置；
负载：对于GET请求：负载通常包含了传递的参数，有些网页负载可能为空，或者没有负载，因为所有参数都通过URL传递，这里我们可以看到沃尔沃的响应请求直接就没有负载；
预览：指的是对响应内容的快速查看或摘要显示，可以帮助用户快速了解返回的数据结构或内容片段，我们可以看到数据在data里；
首先，我们直接在"Fetch/XHR"先找到对应数据存储位置， 我们可以看到所有省份的响应请求数据都在里面，并不用遍历行政区编码或者名称来获取数据，所以我们直接获取这个响应请求里面的所有数据即可；
第一步：利用requests库发送HTTP请求获取当前请求页的所有数据，并根据标签进行保存，另存为csv；
完整代码#运行环境 Python 3.11
import requests
import csv
import json# 1. 获取数据（如果是从接口获取）
url = "https://campaigns.volvocars.com.cn/campaign/statistic/api/web/index.php/v1/apiservice/dealers/volvo-rdm-new.php"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/118.0 Safari/537.36"
}response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code != 200:raise Exception(f"请求失败，状态码: {response.status_code}")data = response.json()# 2. 提取所有经销商列表
dealers = []
province_data = data.get("data", {})for province_name, cities_or_dealers in province_data.items():# 判断该省份下是直接经销商列表，还是按城市分组if isinstance(cities_or_dealers, list):# 直接是经销商列表（如“上海市”）for dealer in cities_or_dealers:dealers.append(dealer)else:# 按城市分组（如“广东省”下有多个城市键）for city_name, dealer_list in cities_or_dealers.items():if isinstance(dealer_list, list):for dealer in dealer_list:dealers.append(dealer)# 3. 写入 CSV
csv_file = "volvo_dealers.csv"
fields = ["Province", "City", "DealerName", "CustomId", "Address","SaleTel", "ServiceTel", "Latitude", "Longitude", "Category", "AED"
]with open(csv_file, mode='w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f:writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fields)writer.writeheader()for dealer in dealers:# 处理 Category 为字符串dealer = dealer.copy()if 'Category' in dealer and isinstance(dealer['Category'], list):dealer['Category'] = ','.join(dealer['Category'])# 确保所有字段存在row = {field: dealer.get(field, '') for field in fields}writer.writerow(row)print(f"数据已成功保存到 {csv_file}")
获取数据标签如下，省级行政区（Province）、City（地级行政区）、Address（门店地址）、lng & lat（地理坐标）、SaleTel（销售电话）、ServiceTel（服务电话）、AED（是否配备AED），其他一些非关键标签，这里省略；
第二步：坐标系转换，由于沃尔沃授权店门店数据使用的是高德坐标系（GCJ-02），为了在ArcGIS上准确展示而不发生偏移，我们需要将门店的坐标从GCJ-02转换为WGS-84坐标系。我们可以利用coord-convert库中的gcj2wgs(lng, lat)函数，也可以用免费这个网站：批量转换工具：地图坐标系批量转换 - 免费在线工具；
对CSV文件中的门店坐标列进转换行，完成坐标转换后，再将数据导入ArcGIS进行可视化；
接下来，我们进行看图说话：
华东地区是沃尔沃线下触点最密集的核心腹地，尤其在长三角城市群（上海、江苏、浙江）呈现出高度集聚态势。从图中可见，上海、杭州、苏州、宁波、南京、合肥、无锡等城市均布有大量红色标记，形成一条沿长江下游延伸的“高密度服务带”。这不仅反映了该区域强大的消费能力与汽车市场成熟度，也体现了沃尔沃对一线及新一线城市用户的高度重视。此外，浙江沿海城市如温州、台州、绍兴同样拥有较完善的网点覆盖，显示出品牌在民营经济活跃地区的深耕策略。值得注意的是，这些城市多为高端购物中心（如万象城、IFC、太古里）集中地，沃尔沃城市展厅常选址于此类商业地标，强化其“北欧豪华”与“生活方式”的品牌形象。
华北与华南两大经济圈构成第二层级的覆盖重心，其中北京、天津、广州、深圳、东莞、佛山等核心城市的网点数量显著高于周边地区，形成了“点状辐射”的布局模式。以北京为例，作为首都与政治文化中心，其网点不仅数量多，且分布广泛，涵盖朝阳、海淀、丰台等多个主城区，便于服务不同圈层用户；而广州与深圳则依托珠三角制造业基础与创新活力，成为华南区的重要战略支点。特别值得关注的是，粤港澳大湾区内多个城市（如珠海、中山、惠州）已实现连片覆盖，反映出沃尔沃对这一全国最具潜力消费市场的系统性布局。同时，部分二线城市如武汉、成都、重庆、西安也具备较高密度网点，说明品牌正在向中西部核心城市持续渗透。
相比之下，中西部内陆与东北地区呈现“点状分散、密度较低”的特点，但仍有战略性布局。例如，陕西西安、湖北武汉、四川成都、重庆作为西南与华中的区域中心城市，均已建立较为完整的销售与服务体系，支撑起对周边城市的辐射能力。而在新疆乌鲁木齐、青海西宁、西藏拉萨等地虽仅有零星网点，但其存在本身具有重要的区域形象展示与品牌覆盖意义，尤其是在民族地区或旅游热点城市，有助于提升品牌的全国认知度。此外，东北三省（辽宁、吉林、黑龙江）的网点相对稀疏，主要集中在沈阳、长春、哈尔滨等省会城市，反映出该地区整体汽车消费结构仍处于转型期，沃尔沃的渗透率尚待进一步提升。
综合来看，沃尔沃的线下网络布局呈现出“核心聚焦 + 梯度扩散”的特征：以长三角为核心引擎，辐射华北与华南，逐步向中西部与东北延伸。这种分布既符合中国汽车消费的地理规律——即经济发达地区需求旺盛、购买力强，也契合沃尔沃“安全、可持续、以人为本”的品牌价值观——通过高质量的用户体验空间，将北欧设计美学与智能出行理念传递给更多中国消费者。未来，随着新能源车型的推广与直营模式的深化，预计三四线城市与新兴城市群（如长沙、郑州、济南）将成为新的拓展重点，推动品牌从“高端品牌”向“主流豪华”进一步跃迁。
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