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使用Python和Perl繪製北京跑步地圖


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作者 | [email protected]部落格園

http://www.cnblogs.com/buptzym/ 


當你在一個城市,穿越大街小巷,跑步跑了幾千公里之後,一個顯而易見的想法是,如果能把在這個城市的所有路線全部畫出來,會是怎樣的景象呢?


文章程式碼比較多,為了不弔人胃口,先看看最終效果,上到北七家,下到南三環,西到大望路,東到首都機場。二環32公里,三環50公里,這是極限,四環先暫時不考慮了。。。。


(本文工程已經託管在Github,https://github.com/ferventdesert/gpx-crawler)



 


1.資料來源:益動GPS

 

首先需要原始位置資訊,手機上有眾多跑步軟體,但它們共同的問題是不允許自由匯入匯出(可能是為了防止使用者脫離吧)。因此有一塊智慧運動手錶應該是不二之選。我的是Garmin Fenix3,推薦一下:



與此同時,益動GPS算是業界良心了,能夠同步咕咚,Garmin手錶,悅跑圈的資料,因此我將其作為一個入口,抓取所有的GPS資料。


至於如何同步,可參考網站上的相關介紹,下面是我登入該網站後的截圖:

http://edooon.com/user/5699607196/record/15414378




隨便點進去以後,就可以看到匯出路線的按鈕:




無比坑爹的是,它不提供批量匯出的按鈕,幾百條記錄,依次匯出都累死了。於是考慮用程式碼來自動化吧。


2. 獲取益動網站上的資料


登入之後,可以看出它是動態載入,當滾輪滾到最下時,自動載入後面的內容。本來是應該嗅探和分析http請求的。後來我懶惰了,採取折中方案,拖到底,全部載入完畢後,儲存了當前的html檔案。


接下來就是解析這個Html,基本上是通過XPath的來做的。有經驗的同學看了下圖就都明白了:



圖中高亮的部分,就是要下載gpx檔案的實際地址。我們將其儲存在urllist中。同時,元資料被儲存在json檔案裡。


folder = u'D:/buptzym的同步盤/百度雲/我的文件/資料分析/datasets/rungps/';
cookie='JSESSIONID=69DF607B71B1F14AFEC090F520B14B55; logincookie=5699607196$6098898D08E533587E82B33DD9D02196; persistent_cookie=5699607196$42C885AD38F59DCA407E09C95BE1A60B; uname_forloginform="
[email protected]
"; __utma=54733311.82935663.1447906150.1447937410.1456907433.7; __utmb=54733311.5.10.1456907433; __utmc=54733311; __utmz=54733311.1456907433.7.3.utmcsr=baidu|utmccn=(organic)|utmcmd=organic; cookie_site=auto'userid='5699607196'; f = codecs.open(folder + 'desert.htm', 'r', 'utf-8'); html = f.read(); f.close(); root = etree.HTML(html) tree = etree.ElementTree(root); listnode=tree.xpath('//*[@id="feedList"]'); numre=re.compile(u'騎行|跑步|公里|,|耗時|消耗|大卡'); urllists=[] records=[];for child in listnode[0].iterchildren():    record={};    temp=child.xpath('div[2]/div[1]/a[2]')    if len(temp)==0:        continue;    source= temp[0].attrib['href'];    record['id']=source.split('/')[-1];    info=temp[0].text;    numinfo= numre.split(info);    if len(numinfo)<6:        continue;    record['type']= info[0:2];    record['distance']= numinfo[1];    record['hot']=numinfo[6];    urllists.append('http://edooon.com/user/%s/record/export?type=gpx&id=%s' % (userid, record['id']));


值得注意的是,因為下載時需要cookie,因此讀者需要將自己在益動GPS的userid和登入的cookie都替換掉(這種網站不值得為它開發自動登入)。


接下來就是下載的過程,獲取匯出資料按鈕的URL的XPath,構造一個帶cookie的請求,然後儲存檔案即可,非常容易。


opener = urllib.request.build_opener()
opener.addheaders.append(('Cookie', cookie));
path='//*[@id="exportList"]/li[1]/a';for everyURL in urllists:
    id = everyURL.split('=')[-1];    print(id);
    url='http://edooon.com/user/%s/record/%s' % (userid, id);
    f = opener.open(url);
    html = f.read();
    f.close();
    root = etree.HTML(html)
    tree = etree.ElementTree(root);
    fs = str(tree.xpath(path)[0]);    if fs is None:        continue;
    furl = 'http://edooon.com/user/%s/record/%s' % (userid, fs);
    f = opener.open(furl);
    html = f.read();
    f.close();
    filename=folder+'id'+'.gpx';
    xmlfile = codecs.open(filename, 'wb');
    xmlfile.write(html);
    xmlfile.close();


之後,我們便儲存了大約300多個gpx檔案。


3. 解析gpx資料


所謂gpx資料,是一種通用規範的GPS資料格式,詳細的資料可自行搜尋。

我們需要使用python的gpx解析器, gpxpy是個好選擇,使用

pip3 install gpxpy 即可安裝。

gpxpy提供了豐富的介面,當然為了統計,我們只需要提取一部分資料:


def readgpx(x):
     
    file= open(dir+x+'.gpx','r')
    txt=file.read()
    gpx=gpxpy.parse(txt)
    mv=gpx.get_moving_data()
    dat= {'移動時間':mv.moving_time,'靜止時間':mv.stopped_time,'移動距離':mv.moving_distance,'暫停距離':mv.stopped_distance,'最大速度':mv.max_speed};
    dat['總時間']=(gpx.get_duration())
    dat['id']=str(x)
    updown=gpx.get_uphill_downhill()
    dat['上山']=(updown.uphill);
    dat['下山']=(updown.downhill)
    timebound=gpx.get_time_bounds();
    dat['開始時間']=(timebound.start_time)
    dat['結束時間']=(timebound.end_time)
    p=gpx.get_points_data()[0]
    dat['lat']=p.point.latitude
    dat['lng']=p.point.longitude
    file.close()    return dat


readgpx函式會讀取檔名x,並將一個字典返回。並得到類似下面的一張表:



因為我們只需要繪製北京的區域,因此需要一個座標表示式篩掉北京之外的地區。篩選程式碼使用了pandas,在附件裡有更詳細的程式碼。


exceptids=詳細[(詳細.lng<116.1)|(詳細.lng>116.7)|(詳細.lat<39.9)|(詳細.lat>40.1)].id


def filtercity(r):    
sp=r.split('/')[-1].split('.')    
if sp[1]!='gpx':        
return False;    
if sp[0] in exceptids.values:        
return False;    
return True;
bjids= [r for r in gpxs if filtercity(r)]


這樣,我們就將所有在北京完成的運動資料篩選了出來。


4.繪製GPS資料


反覆造輪子是不好玩的,繪製gpx已經有比較強大的庫,地址在

http://avtanski.net/projects/gps/


很不幸,這個庫使用Perl作為開發語言,並使用了GD作為視覺渲染庫。我花費了大量的時間,在安裝GD上面。


Ubuntu預設安裝Perl, GD是需要libgd的,libgd卻在官網上極難下載,下載後卻又發現版本不對,這讓我在國外網際網路上遨遊了好幾個小時,都要死掉了。。。到最後,我才發現,安裝libgd庫只要下面這一步就可以了:


apt-get install libgd-gd2-perl


我覺得這就是apt-get方式坑爹的地方,apt get gd 或者libgd根本找不到,如果不去查,誰知道這麼寫啊! 至於Perl的CPan管理工具,哎,不說了都是淚。

接下來下載gd 2.56,解壓之後,


perl ./Makefile.PL

make

make install


即可

這份gpx繪製庫是這麼介紹自己的:


This folder contains several Perl scripts for processing and plottin  GPS track data in .GPX format.


當然我們不廢話,把所有的gpx資料拷貝到sample_gpx資料夾下,然後華麗麗的執行


./runme.sh


如果沒有問題的話,應該是下面這樣:


 

我假設各位讀者對bash都已經很熟悉了,更多的需求可以檢視runme.sh。


最後得到的結果如下圖:


 


當時看到這個結果,我都驚呆了!這是自己跑了2000公里左右的結果,北京三環內(主要集中在長安街以北)主要的道路都跑遍了,朝陽公園,天壇公園,尤其北三環和北土城路(10號線北段)被我各種虐。每一段白線都是一段故事,每一個點都是我的一個腳印啊!


5.總結


這文章寫得顯然不夠詳細,遠遠沒有hand by hand。而且並沒有提供更多的資料分析(顯然這些工作我都做了)不過相信跑步的程式設計師一定都很厲害,我這就權作拋磚引玉了。


其實完全可以做成一個web服務,跑友們上傳自己的跑步軟體的id,就可以自動渲染出各種漂亮的跑步路徑和分析圖,應該會很有意義吧!


這件事情花費了我七八個小時,簡直吐血,大量的時間用在瞭如何安裝GD上,而不是下載資料上。教訓告訴我,一定要讀安裝包裡自帶的說明文件,因為庫和庫之間的版本不同,因此可能造成版本地獄,到時候新版本解除安裝不了,老版本沒法用的時候可別說我沒提醒啊!


值得一提的是,益動gps下載的gpx檔案不帶換行符,這導致gpx_disualization庫無法解析它(這貨正則表示式寫錯了),我懶得再去動perl正則,於是通過替換增加了換行符。


—  End —