最近寫了幾隻爬蟲，爬一些網站，然後存到 mysql 裡面，在使用 crontab 排成執行時，發生了錯誤。
在終端機或是 spyder 上執行都是沒問題的，但是 crontab 就是跑不出來，於是使用了我在另一篇文章提到的：用 crontab 安排作業排程後，如何知道裡面發生了什麼事？
顯示出這個錯誤：UnicodeEncodeError: ‘ascii’ codec can’t encode character
繼續閱讀 “crontab 執行有中文編碼的程式時，出現錯誤 : UnicodeEncodeError: ‘ascii’ codec can’t encode character"
當然，你可以寫在程式裡面，在進行的當下就產出文字檔、報表，或甚至圖片檔都行。
但有時候我們並不想要有這麼多的記錄檔，或是我們在測試的時候，程式都會動，但排入 crontab 之後，它就不動或是產出錯誤訊息了，就像我在另一篇裡面寫到的問題，中文編碼與 crontab 產生衝突，這是你怎麼測都測不出的吧。
這時候可以用一個很簡單的方法，也就是在你的 crontab 語法後面，加上一個 > 然後指派一個空的 .txt 檔給它，它就會把你程式裡面寫的 print 印在裡面，或是如果有錯誤，也會顯示在檔案裡。 繼續閱讀 “用 crontab 安排作業排程後不動，該如何找錯？"
windows 電腦目前唯一讓我懷念的就是「光影魔術手」這個 app，批次改檔名、改亮度等等的都超好用 der。
最近有個需要，要一次改一個檔案內的照片名稱，查了一下用 Python 寫了小程式，分享給大家。 繼續閱讀 “用 Python 批次修改資料夾內的所有照片檔名"
在前面第四篇的時候，提到有一個項目是 photo，裡面通常有10個項目，我們可以透過這 10 個項目取得該地點的圖片，這一篇就來看看如何透過這個項目取得圖片。
首先我們來看看，photo 裡面的 10 個項目長怎樣。
photo 裡面會有一個項目是 photo_reference，它的value大概是長這樣：CmRaAAAAMRw3rMQekkw1vt8BISl4OdOzt4Hl-9bNqpAL8XRA9iPlY5zzTptLIty32cIcNnCh0GXK8-gLZx0cjG9Xa1l8tzVNiZRLr0DXWyuAjBzztWKzrlYpaWWTHVnjcpoBotr3EhC553Dy95yqdZ2qhyeMRhmSGhSHXqw_4Wsl8V9V4fYH3hwqanK95A
上一篇我們用place(place_id)函數，拿到了 12 家：以台北 101 為中心，半徑 100 公尺內，被 Google 標記為 “cafe" 的地點 (店家) 名稱。
| import googlemaps | |
| google_key = “xxx” | |
| gmaps = googlemaps.Client(key = google_key) | |
| radar_results = gmaps.places_radar(location = (25.034195, 121.564467), radius = 100, type = “cafe”) | |
| print(radar_results) |
最後得到的 radar_results 是一個 dict，裡面有三個根元素，分別包含三個 dict。
我們要用到的是 [‘results’] 這個 key。
上一篇 Python – 使用Google Map API(1) – 雷達搜尋 中最後提到，將回傳的內容print出來後得到下方的結果：
| {'html_attributions': [], 'status': 'OK', 'results': [{'place_id': 'ChIJSTLZ6barQjQR7OeldE1QDsU', 'id': '09bd306d8a6fff4ed4920a843bfffb77405c4dbc', 'reference': 'CmRSAAAAbulvhVx0YEexX2M3Fi3BtxLea2U8_7Ruq1HnivcsnhQfnbur1TxVfdKCFSICFQeUyoOsGnvZLDHHHzNaP7QN__fJ4LL9WNdqW2pRPRhqsUKG8ZAKYm7puNkundjgFlPTEhARhMUPDUPBbAqDYGP6G3ddGhSaoLSfPYT4cLtjcxW72QReaX93yw', 'geometry': {'location': {'lng': 121.5651166, 'lat': 25.0338119}}}, {'place_id': 'ChIJraeA2rarQjQRcsQVAszSNog', 'id': '24711f6d1d5600fb77e7fe680d251776da27bc56', 'reference': 'CmRSAAAACT67OQqRIlpQmduE4RAFWcqxSXhEbt3gZO4SYGTwLpKbZXZu30OBpb4C8D5ncJwDtMsE13xuEIqDAqAayuIOfRQSzDq3hFmdKnaWsKSI62s7LtEQSfCs1TXQO6OxehaVEhDG_WnFgjmK8QwaV_v8ZaDvGhSghBE7BlQ14yWAwQvaGYZy3oXriA', 'geometry': {'location': {'lng': 121.56481, 'lat': 25.033718}}}, {'place_id': 'ChIJSTLZ6barQjQRDNycA51cBq4', 'id': 'cdff9d8fc20ef48d0f10f3227e890d97ed3c8ce2', 'reference': 'CmRSAAAAm1FvUZQ0fWLwYXD4COXlRNfNS3KJqs9B7AdMbjthAfy0aHB6fut6Uf8MbLd9vpQoTlLr0JznkXjMRVQoMiGarDO-GHEh4DLAGOs66F8F5L5g6DU-_TgliEgsXQuyf9-tEhADSx7IIYzZGUEicpsO4CckGhT20WcmEFlbas7zM4eFHkGDvE1cjw', 'geometry': {'location': {'lng': 121.5645391, 'lat': 25.0334612}}}, {'place_id': 'ChIJ1S3Z6barQjQRKb4ubuIujDg', 'id': '5aec3fa9fee319e70950b8b265622a0adf51e8e2', 'reference': 'CmRRAAAAibD4kyOb2YztYpfYlSYiSnDYSjSgrjLL51cI0IbKHArB_dQUveca4MWIwaXxjR9D5lRxQStyZeuU2CazfKuv-3hjCejKJZuFG6lVIVryDY4mh8rvWgMOtgN80T8cCYJSEhB1BghYVb_PoZ17kPRgjxXJGhQ96erXB8xywkj9bEWtBPN0o-jkuw', 'geometry': {'location': {'lng': 121.5638627, 'lat': 25.0334962}}}, {'place_id': 'ChIJNzLZ6barQjQReRr0AwrDlfI', 'id': '64d339a0714893fa6879639e28828563ba9409de', 'reference': 'CmRSAAAAplF_qWllM9uLZU6Z8M_wgo_GHErDBYwXtAknAYtYQ-xgfQX_bLAWBBT9IVTxpUI-9BTN0xvxcBt-cHPGe5cDtNMqEGfN78sDJYKnPwvDKLNFmYNbsQaMm-fPWImw4eKXEhB3q8dK0bCg586TexrYSiEdGhRe2fDMyupgMccnLxCuTYNwiwg-uA', 'geometry': {'location': {'lng': 121.564101, 'lat': 25.033493}}}, {'place_id': 'ChIJrXJz7K2rQjQRis4azcE0bl0', 'id': 'b3055b2436ef8135d9ba12e8bb1abfcb0a07351a', 'reference': 'CmRRAAAAPC1Bv9Gw9B_IxUAL-ThPIV-E4G37rYJqWbw8TCTYQK1rN6yVacSS9sID2WdUtptvlXGziZcvtj7l_KLIOxCSnk78uJ3xWNwDlZXKD7ZSZYMPzktNyL8yA8cHHQth1_kjEhABPqmb0iD2LmijQI0MSkwXGhQJdueeyKUT3dMnhtOiwlT-escUmw', 'geometry': {'location': {'lng': 121.5648144, 'lat': 25.0335615}}}, {'place_id': 'ChIJO8RPJ7erQjQRK7lBH_vJJQs', 'id': 'e7038e4be482c4f18c7776a505999d3769c08015', 'reference': 'CmRRAAAAno6LB7BiEpmHILy7lMjvImr1_VpVQbonyJPduFaHoi50ZlLZvwdzDwjiuy4BHnIjE_D0095Lc_nGnHQln2ApukT4jug00vlEsNW1OTIftTwVdsybe0kWx6eLDpBM4JiaEhCsx61tHrcilHVrw0gPKGoXGhQrR3niCYNznqbK4Qn6JpqG1tCkEg', 'geometry': {'location': {'lng': 121.564461, 'lat': 25.0338915}}}, {'place_id': 'ChIJUwMfwrarQjQRTg3KGHwh1gU', 'id': '5fc15ea7ded0cbf6c450e61eb60ac30bd19aaf92', 'reference': 'CmRRAAAAfrv4l4ihJEuwyq9ducmmdt0RH_Z5bJJTJQgGYHTefmZSOjl7_ti7iNeZJjzFc5gLabIdzkvdXhf4TARUf4w1OR7o1Tmlsh4E-PWC6koTwZNiivnaPxOIpDa50MDLDmGsEhBbp0wWEea6Z6fIIVg0gDp2GhSBXaaHeiWIVcquFsGXTZ02ZaTfWw', 'geometry': {'location': {'lng': 121.5641948, 'lat': 25.0333792}}}, {'place_id': 'ChIJN6uq3rarQjQR12G5vIYbHAw', 'id': 'c89fd501af56ddeb6844e3f23e65c1c9120c2d49', 'reference': 'CmRRAAAAPlbRsZY1Thk7MuD1m_Dluyzs0F_RSDcrcNtDBnrfZJyhItZF4NqR6AhbEy4IX_LQumwh8vvYMUscTBGttQT2zIYRpLWeNI0XHk1FCyIbyCiNyT5jQ7n0azWDQeC2YQiVEhDoKE6X68MsDYGPuCV8P02LGhSKiN_W_GTMfU1u64plzzL_JjVNmQ', 'geometry': {'location': {'lng': 121.5644721, 'lat': 25.0339649}}}, {'place_id': 'ChIJoSJTw7arQjQRnCc70GtKTNs', 'id': 'c6423bce8f2d8f984e621fd0086981ad4aaceea2', 'reference': 'CmRSAAAAsEeZIt1HTM3L8WPFHaCemTLwzObpXdNKXcU1tAGXoupq7ZK1Eky2oINI07uXNd–55f_HI_EcvLuV1PCDIeXieOjjJKjgWTsx4ek6J4u6Zcqb0xhP_yj63u8LScN01AvEhBgjKn_0EpKjlJAyfn8RXq9GhS6WNbtnJGTXCQOd3mUkUhbPZTaBg', 'geometry': {'location': {'lng': 121.5644412, 'lat': 25.0336347}}}, {'place_id': 'ChIJsVahxLarQjQRfkqE8XAR_9E', 'id': '80142f8b863f944054639597685da4dc180b60cb', 'reference': 'CmRSAAAA9DofkcecvBbsXclrzD9TrguQsl7Fw43GZGSNQlBdOuyHx6eZUceo8hfUEImoq7JQKCeovDd_29SrNGzCCy-Jp2dKYAol8TRfLfX1SjcPzQAL93wVEgkBPu-Nh6hb_tkpEhCpBhVcasoveJ7Qc6ytTq28GhQI2mSe_IzEIw8cedGIVFPoXAvXog', 'geometry': {'location': {'lng': 121.5644932, 'lat': 25.0335639}}}, {'place_id': 'ChIJMQANxbarQjQRtrPUHgvc_F4', 'id': '46000da8d74a1f3e7269e9b257f05b7077c95e79', 'reference': 'CmRRAAAA1W-e2Pjy2RElOjCoPtnyguJotI_iHaqzGDex8fJEp0sOgybjphCn-PkwJVsxb7I4CM-iZpI75L5sQGXwpaaL3twFBritvq1eHC7fkBcLMTmdGdvK4QevISPS5chmJFSpEhAErtzFHR93_hcWNNM6vgfNGhRDDW6WOy2Y1WpBHrwT_L7rm44f8A', 'geometry': {'location': {'lng': 121.5647292, 'lat': 25.0334375}}}]} |
*線上 json editor 的版本很多，我就用我習慣的平台來做。
顧名思義，就是以某個特定地點為中心，在設定的半徑範圍內，找尋特定類型的地點（店家）例如：台北 101 半徑 100 公尺內的咖啡店、台大附近 100 公尺內的餐廳。
設定好「中心點經緯度」與「地點類型」以及「半徑長度(公尺)」三個參數之後，執行place_radar函數，會回傳「半徑範圍內」被 Google 標記該「類型」的地點(店家)資料。
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