【Python文本处理】基于运动路线记录GPX文件解析，心率、速度、时间、功率、踏频、海拔等参数的生成和更改

GPX文件本身其实就是坐标、海拔、时间、心率等综合性的xml文件
如图：
在这里插入图片描述
海拔：ele
时间：time
心率：heartrate
功率：power
踏频：cadence
距离：distance
一般不用距离distance 但可以根据距离求瞬时速度（前提是时间间隔均匀最小精度不低于1s）不过如果距离和坐标之差相差太远则不太好确定 Strava等软件通过这个来计算瞬时速度和距离但不用于计算赛段速度（赛段时间）

GPX文件读取和保存

def save_gpx(gpx,path):try:f=open(path, 'w', encoding="utf-8")except:f=open(path, 'a', encoding="utf-8")for i in gpx:f.write(i)f.close()path="./test.gpx"f=open(path, 'r', encoding="utf-8")
gpx_lines=f.readlines()
f.close()
save_gpx(gpx_lines,"./test.gpx")

传入一个GPX文件数据列表生成GPX文件

GPX文件生成和更改

一般来说不管是运动记录还是路线图 trkpt后面的经纬度坐标和海拔是一定有的
在这里插入图片描述
如图就是最基本的：

添加和更改时间

def make_time(gpx,coefficient,time_str):gpx_list=[]s=''first_time=time.mktime(time.strptime(time_str, "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"))now_time=first_timeflag=0for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]if gpx[i].count('</time>') and flag==0:s='<time>'+time_str+'</time>\n'flag=1elif gpx[i].count('<trk>') and flag==0:s='<time>'+time_str+'</time>\n'+ gpx[i]flag=1elif flag==1:try:if gpx[i].count('</ele>'):now_time=now_time+1*coefficientchange_time=time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ",time.localtime(now_time))  s_list=s.split("</ele>")s=s_list[0]+'</ele>\n<time>'+change_time+'</time>'+s_list[1]except:passgpx_list.append(s)return gpx_listdef change_time(gpx,coefficient,time_add):gpx_list=[]s=''first_time=0for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]try:ti=str((gpx[i].split("<time>")[1]).split("</time>")[0])now_time = time.mktime(time.strptime(ti, "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"))if first_time==0:first_time=now_timechange_time=now_time+time_addelse:change_time=((now_time-first_time)*coefficient)+first_time+time_addchange_time=time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ",time.localtime(change_time))  s=str(gpx[i].replace(ti,str(change_time)))except:passgpx_list.append(s)return gpx_list

添加时间要传入时间间隔系数（越大时间间隔越长速度越慢）以及初始时间字符串（格式"%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"）
更改时间同样就是要传入时间间隔系数和时间偏移量（单位s）
在这里插入图片描述
效果

添加和更改数据

data_choice=[-5,-4,-4,-3,-3,-3,-2,-2,-2,-1,-1,-1,-1,0,0,0,0,1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,5]
def data_list_creat(n,avg,ran):data_list=[]data_list.append(avg)min_data=avg-ranmax_data=avg+ranfor i in range(n-1):  num=data_list[i]+random.choice(data_choice) if num < min_data:num=data_list[i]+1if num > max_data:num=data_list[i]-1data_list.append(num)            return data_list

以avg为中芯 ran为范围生成n个随机数据的列表随机取值时从data_choice中获取

def make_data(gpx,avg,ran,keywords):gpx_list=[]data_list=[]num_list=[]s=''j=0distance=0for i in range(len(gpx)):try:if gpx[i].count('</time>'):j=j+1num_list.append(i)except:passdata_list=data_list_creat(j,avg,ran)j=0    for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]   try:if i==num_list[j]: s_list=s.split("</time>")                if keywords == "distance":distance=distance+data_list[j]s=s_list[0]+"</time>\n<extensions><"+keywords+">"+str(distance)+"</"+keywords+"></extensions>"+s_list[1]else:s=s_list[0]+"</time>\n<extensions><"+keywords+">"+str(data_list[j])+"</"+keywords+"></extensions>"+s_list[1]j=j+1except:passgpx_list.append(s)return gpx_listdef change_data(gpx,coefficient,keywords):gpx_list=[]s=''for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]try:heart=str((gpx[i].split("<"+keywords+">")[1]).split("</"+keywords+">")[0])change=int(int(heart)*coefficient)                s=str(gpx[i].replace(heart,str(change)))except:passgpx_list.append(s)return gpx_list

传入GPX列表、数据中心值和范围、数据关键词
更改时则传入系数和关键词
关键词有：

'''data keywords
心率 "heartrate"
踏频 "cadence"
距离 "distance"
功率 "power"
'''

其中距离"distance"在进行make时是累加起来的其他的则是在时间点随机选取
在这里插入图片描述
删除数据也要传入关键词

def clean_data(gpx,keywords):gpx_list=[]s=''clean_flag=0for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]   if clean_flag==0:if gpx[i].count("<"+keywords+">"):clean_flag=1s_list=gpx[i].split("<"+keywords+">")if gpx[i].count("</"+keywords+">"):clean_flag=0                    s2_list = s_list[1].split("</"+keywords+">")s_list[1]=s2_list[1]s=s_list[0]+s_list[1]else:if gpx[i].count("</"+keywords+">"):clean_flag=0s_list=gpx[i].split("</"+keywords+">")s=s_list[1]else:s=''            gpx_list.append(s)return gpx_list

更改海拔


def change_ele(gpx,coefficient,add):gpx_list=[]s=''for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]try:el=str((gpx[i].split("<ele>")[1]).split("</ele>")[0])change_el=int(int(el)*coefficient+add)s=str(gpx[i].replace(el,str(change_el)))except:passgpx_list.append(s)return gpx_listdef change_ele_climb(gpx,coefficient,add):gpx_list=[]s=''j=0for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]try:el=str((gpx[i].split("<ele>")[1]).split("</ele>")[0])change_el=int(j*coefficient+add)j=j+1s=str(gpx[i].replace(el,str(change_el)))except:passgpx_list.append(s)return gpx_list

第一个同更改时间一样填入系数和偏移
第二个是更改为爬坡（海拔逐渐上升）
在这里插入图片描述

更改坐标

def change_location(gpx,lat_add,lon_add):gpx_list=[]s=''lat_add=Decimal(str(lat_add))lon_add=Decimal(str(lon_add))for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]if gpx[i].count('<trkpt'):s_list=gpx[i].split('"')lat=Decimal(s_list[1])+lat_addlon=Decimal(s_list[3])+lon_adds=s_list[0]+'"'+str(lat)+'"'+s_list[2]+'"'+str(lon)+'"'+s_list[4]gpx_list.append(s)return gpx_list

传入偏移即可
在这里插入图片描述

找坐标极点

def find_pole(gpx):south=-90north=90west=-180east=180location=[[0.0,0.0],[0.0,0.0],[0.0,0.0],[0.0,0.0]]for i in range(len(gpx)):if gpx[i].count('<trkpt'):s_list=gpx[i].split('"')lat=Decimal(s_list[1])lon=Decimal(s_list[3])if lat>south:  #最北south=latlocation[0]=[lat,lon]if lat<north:  #最南north=latlocation[1]=[lat,lon]if lon>west:  #最东west=lonlocation[2]=[lat,lon]if lon<east:  #最西east=lonlocation[3]=[lat,lon]return location

一般配合更改坐标使用
在这里插入图片描述
分别输出最北点最南点最东点和最西点

GPX总结

在这里插入图片描述

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu May 11 15:33:28 2023@author: ZHOU
"""
import time
import random
from decimal import Decimaldata_choice=[-5,-4,-4,-3,-3,-3,-2,-2,-2,-1,-1,-1,-1,0,0,0,0,1,1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,5]'''data keywords
心率 "heartrate"
踏频 "cadence"
距离 "distance"
功率 "power"
'''
def find_pole(gpx):south=-90north=90west=-180east=180location=[[0.0,0.0],[0.0,0.0],[0.0,0.0],[0.0,0.0]]for i in range(len(gpx)):if gpx[i].count('<trkpt'):s_list=gpx[i].split('"')lat=Decimal(s_list[1])lon=Decimal(s_list[3])if lat>south:  #最北south=latlocation[0]=[lat,lon]if lat<north:  #最南north=latlocation[1]=[lat,lon]if lon>west:  #最东west=lonlocation[2]=[lat,lon]if lon<east:  #最西east=lonlocation[3]=[lat,lon]return locationdef change_location(gpx,lat_add,lon_add):gpx_list=[]s=''lat_add=Decimal(str(lat_add))lon_add=Decimal(str(lon_add))for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]if gpx[i].count('<trkpt'):s_list=gpx[i].split('"')lat=Decimal(s_list[1])+lat_addlon=Decimal(s_list[3])+lon_adds=s_list[0]+'"'+str(lat)+'"'+s_list[2]+'"'+str(lon)+'"'+s_list[4]gpx_list.append(s)return gpx_listdef change_ele(gpx,coefficient,add):gpx_list=[]s=''for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]try:el=str((gpx[i].split("<ele>")[1]).split("</ele>")[0])change_el=int(int(el)*coefficient+add)s=str(gpx[i].replace(el,str(change_el)))except:passgpx_list.append(s)return gpx_listdef change_ele_climb(gpx,coefficient,add):gpx_list=[]s=''j=0for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]try:el=str((gpx[i].split("<ele>")[1]).split("</ele>")[0])change_el=int(j*coefficient+add)j=j+1s=str(gpx[i].replace(el,str(change_el)))except:passgpx_list.append(s)return gpx_listdef data_list_creat(n,avg,ran):data_list=[]data_list.append(avg)min_data=avg-ranmax_data=avg+ranfor i in range(n-1):  num=data_list[i]+random.choice(data_choice) if num < min_data:num=data_list[i]+1if num > max_data:num=data_list[i]-1data_list.append(num)            return data_listdef clean_data(gpx,keywords):gpx_list=[]s=''clean_flag=0for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]   if clean_flag==0:if gpx[i].count("<"+keywords+">"):clean_flag=1s_list=gpx[i].split("<"+keywords+">")if gpx[i].count("</"+keywords+">"):clean_flag=0                    s2_list = s_list[1].split("</"+keywords+">")s_list[1]=s2_list[1]s=s_list[0]+s_list[1]else:if gpx[i].count("</"+keywords+">"):clean_flag=0s_list=gpx[i].split("</"+keywords+">")s=s_list[1]else:s=''            gpx_list.append(s)return gpx_listdef make_time(gpx,coefficient,time_str):gpx_list=[]s=''first_time=time.mktime(time.strptime(time_str, "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"))now_time=first_timeflag=0for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]if gpx[i].count('</time>') and flag==0:s='<time>'+time_str+'</time>\n'flag=1elif gpx[i].count('<trk>') and flag==0:s='<time>'+time_str+'</time>\n'+ gpx[i]flag=1elif flag==1:try:if gpx[i].count('</ele>'):now_time=now_time+1*coefficientchange_time=time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ",time.localtime(now_time))  s_list=s.split("</ele>")s=s_list[0]+'</ele>\n<time>'+change_time+'</time>'+s_list[1]except:passgpx_list.append(s)return gpx_listdef make_data(gpx,avg,ran,keywords):gpx_list=[]data_list=[]num_list=[]s=''j=0distance=0for i in range(len(gpx)):try:if gpx[i].count('</time>'):j=j+1num_list.append(i)except:passdata_list=data_list_creat(j,avg,ran)j=0    for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]   try:if i==num_list[j]: s_list=s.split("</time>")                if keywords == "distance":distance=distance+data_list[j]s=s_list[0]+"</time>\n<extensions><"+keywords+">"+str(distance)+"</"+keywords+"></extensions>"+s_list[1]else:s=s_list[0]+"</time>\n<extensions><"+keywords+">"+str(data_list[j])+"</"+keywords+"></extensions>"+s_list[1]j=j+1except:passgpx_list.append(s)return gpx_listdef change_data(gpx,coefficient,keywords):gpx_list=[]s=''for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]try:heart=str((gpx[i].split("<"+keywords+">")[1]).split("</"+keywords+">")[0])change=int(int(heart)*coefficient)                s=str(gpx[i].replace(heart,str(change)))except:passgpx_list.append(s)return gpx_listdef change_time(gpx,coefficient,time_add):gpx_list=[]s=''first_time=0for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]try:ti=str((gpx[i].split("<time>")[1]).split("</time>")[0])now_time = time.mktime(time.strptime(ti, "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"))if first_time==0:first_time=now_timechange_time=now_time+time_addelse:change_time=((now_time-first_time)*coefficient)+first_time+time_addchange_time=time.strftime("%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ",time.localtime(change_time))  s=str(gpx[i].replace(ti,str(change_time)))except:passgpx_list.append(s)return gpx_listdef save_gpx(gpx,path):try:f=open(path, 'w', encoding="utf-8")except:f=open(path, 'a', encoding="utf-8")for i in gpx:f.write(i)f.close()if __name__ == '__main__':path="./test.gpx"f=open(path, 'r', encoding="utf-8")gpx_lines=f.readlines()f.close()    gpx=change_data(gpx_lines,2,"distance")gpx=change_time(gpx,1,-1416165)save_gpx(gpx,path)

py打包

Pyinstaller打包exe（包括打包资源文件绝不出错版）

依赖包及其对应的版本号

PyQt5 5.10.1
PyQt5-Qt5 5.15.2
PyQt5-sip 12.9.0

pyinstaller 4.5.1
pyinstaller-hooks-contrib 2021.3

Pyinstaller -F setup.py 打包exe

Pyinstaller -F -w setup.py 不带控制台的打包

Pyinstaller -F -i xx.ico setup.py 打包指定exe图标打包

打包exe参数说明：

-F：打包后只生成单个exe格式文件；

-D：默认选项，创建一个目录，包含exe文件以及大量依赖文件；

-c：默认选项，使用控制台(就是类似cmd的黑框)；

-w：不使用控制台；

-p：添加搜索路径，让其找到对应的库；

-i：改变生成程序的icon图标。

如果要打包资源文件
则需要对代码中的路径进行转换处理
另外要注意的是如果要打包资源文件则py程序里面的路径要从./xxx/yy换成xxx/yy 并且进行路径转换
但如果不打包资源文件的话最好路径还是用作./xxx/yy 并且不进行路径转换

def get_resource_path(relative_path):if hasattr(sys, '_MEIPASS'):return os.path.join(sys._MEIPASS, relative_path)return os.path.join(os.path.abspath("."), relative_path)

而后再spec文件中的datas部分加入目录
如：

a = Analysis(['cxk.py'],pathex=['D:\\Python Test\\cxk'],binaries=[],datas=[('root','root')],hiddenimports=[],hookspath=[],hooksconfig={},runtime_hooks=[],excludes=[],win_no_prefer_redirects=False,win_private_assemblies=False,cipher=block_cipher,noarchive=False)