制作梦核的网站公司简介模板范本
德邦快递作为中国领先的综合性物流服务提供商，自1996年成立以来，始终致力于为客户提供高效、安全的大件快递及其他物流解决方案。德邦快递凭借其强大的直营模式、“最后一公里”的优质服务以及对科技的持续投入，在竞争激烈的物流市场中占据了重要位置。特别是在大件快递领域，德邦快递通过不断优化服务流程、提升配送效率和服务质量，赢得了广大消费者和企业客户的信赖和支持。
本文将探讨如何利用POST请求从德邦快递官方网站或其公开API接口获取全国范围内的门店分布信息，并展示使用Python的requests库发送POST请求的方法，以提取详细的门店地址、营业时间、联系方式等关键信息。这些数据覆盖了德邦快递在全国300多个城市的服务网点，并通过解析API返回的JSON格式响应数据进行处理，最终整理出结构化的门店列表。
通过对这些服务网点数据的分析，不仅可以全面了解德邦快递在国内市场的扩张趋势与区域布局特点，还能为消费者提供便捷的门店查询服务，提升整体用户体验。例如，用户可以通过查询最近的德邦快递网点，快速寄送包裹或安排上门取件服务。此外，结合各城市的门店密度、选址特征及周边消费环境，还可以深入洞察不同地区的物流需求差异，从而为德邦未来的服务优化、新店开设规划以及市场拓展策略提供有力的数据支持与决策依据。
德邦快递网点位置查询：服务网点查询-德邦快递|物流官方网站
我们第一步先找到服务网点数据的存储位置，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POST请求：负载通常包含了传递的参数，这里我们可以看到它的传参包括，省份、地级市名称及编码，是明文传输；
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；
接下来就是数据获取部分，先讲一下方法思路，一共三个步骤；
方法思路
- 找到对应行政区数据存储位置，生成一个行政区对应关系字典；
- 我们通过改变查询负载的内容（各级行政区编码、名称），来遍历全国服务网点数据，获取所有服务网点的相关标签数据；
- 坐标转换，通过coord-convert库实现GCJ-02转WGS84；
因为服务网点不是每个城市都设立，这里我们可以通过网站自身的行政区划列表进行遍历，网站本身对行政区数据做了3层细分，第一层是省级行政区，第二一层是市级行政区，第三层是县级行政区，接下来，我们通过python脚本获取所有行政区区划名称、编码的字典；
第一步：我们先找到对应数据存储位置，获取所有行政区区划名称、编码列表，经过测试，每个层级会对应一个html，我们通过修改行政区名称和编码来进行数据获取，获取结果输出一个包含各级行政区名，编码的字典，后续通过遍历三级行政区编码、名称来查询全国数据；
完整代码#运行环境 Python 3.11
import requests
import time
import json
import os
import logging
from typing import Dict, List, Optional, Tuple# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO,format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s',handlers=[logging.FileHandler('deppon_data_fetch.log'),logging.StreamHandler()]
)# 配置常量
URL = 'https://www.deppon.com/gwapi/queryService/eco/query/branch/queryDeptNet'
HEADERS = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36','Content-Type': 'application/json','Accept': 'application/json'
}
OUTPUT_FILE = 'deppon_regions_data.json'
MAX_RETRIES = 3
RETRY_DELAY = 2
REQUEST_DELAY = 1def send_request(level: int,province_code: str = "",province_name: str = "",city_code: str = "",city_name: str = "",county_code: str = "",county_name: str = ""