项目实训——大数据租房推荐智能体——地图通勤评分（一）
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第一篇博客主要记录一些准备工作
1.在vscode创建文件夹安装并安装依赖库
由于目前只考虑功能实现，先暂时命名为projec_renting_qxc(map_service.py;scoring_model.py;main.py)
pip install requests # 用于发送HTTP请求调用地图API
pip install pandas # 数据处理，用于存储POI数据
pip install numpy # 数值计算，用于权重计算
2.获取地图密钥 (API Key)(任务2.3）
访问高德开放平台：https://lbs.amap.com/，注册登录后前往控制台，前往应用管理，创建新应用“大数据租房推荐智能体”，添加Key(服务平台暂定为Web端JsApi)
3.在 VS Code 的扩展商店里搜索 SQLite，安装插件例如 SQLite Viewer，用于直接在 VS Code 里看表
4.后续开始编写map_service.py，包括数据库创建以及POI数据封存等
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