重新启动以进行速率限制的循环

Question

我正在查询Google Maps Roads API，每个请求最多只接受100个坐标对。但是，routes中的一些输入线串包含超过100个段。

我已经编写了一个向API发送请求的示例循环，但它仅限于包含if (nrow(routes$mat) <= 100) {...}的100个细分的行，其中routes$mat是坐标对的矩阵。

for (i in 1:length(routes)) {

  if (nrow(routes$mat) <= 100) {
    mat <- paste(apply(mat, 1, paste, collapse=","), collapse="|")

    a <- "https://roads.googleapis.com/v1/snapToRoads?path="
    b <- mat
    c <- "&interpolate=false&key=YOUR_API_KEY"

    request <- paste(a,b,c, sep="")

    con <- curl(request)
    open(con)
    out <- readLines(con)
    mydf <- fromJSON(out)

    close(con)

output <- cbind(mydf$snappedPoints$location$longitude, mydf$snappedPoints$location$latitude)

}

我的目标是将所有行发送到API - 无论其长度如何，但这意味着将它们逐个发送。

如果> mat超过100，那么如何调整此循环以一次仅发送100个，然后将结果连接到单个output？

例如，如果nrow(mat) = 250，则会有3个输出，第一个为100，第二个为100，第三个为50。

Answer 1

我总觉得做这种循环有点乱，但有时需要它。

对于这个答案，我正在使用我的googleway包来处理API调用。我也在使用它附带的tram_route数据。有55行，所以我每10次迭代一次，但是使用更大的数据集只需增加by = 10值。

library(googleway)

set_key("roads_api_key", api = "roads")

n <- nrow(tram_route)
subsets <- c(seq(1, n, by = 10), n)
iters <- length(subsets) - 1

## set up a data.frame to store the results
df_result <- data.frame(latitude = numeric(n), 
                        longitude = numeric(n))

for (i in 1:(length(subsets)-1) ) {

    if (i == iters[length(iters)]) {
        idx <- subsets[i]:subsets[i+1]
    } else {
        idx <- subsets[i]:(subsets[i+1] -1)
    }
    print(idx)
    res <- google_snapToRoads(df_path = tram_route[idx, ], 
              lat = "shape_pt_lat", 
              lon = "shape_pt_lon")

    df_result[idx, ] <- res$snappedPoints$location
}

head(df_result)
#    latitude longitude
# 1 -37.81436  144.9386
# 2 -37.81330  144.9415
# 3 -37.81274  144.9429
# 4 -37.81268  144.9430
# 5 -37.81314  144.9439
# 6 -37.81351  144.9443

并证明是否需要证明

set_key("map_api_key")

df_result$colour <- "blue"

google_map() %>%
    add_markers(tram_route, lat = "shape_pt_lat", lon = "shape_pt_lon") %>%
    add_markers(df_result, colour = "colour")