python爬取keep跑步运动轨迹数据并可视化分析

<think>好的，用户想用Python爬取Keep应用中的跑步轨迹数据并进行可视化分析。首先，我需要考虑如何实现数据抓取和可视化两个部分。 首先，数据抓取方面。Keep应用的数据可能需要通过API或者网页爬取的方式获取。根据引用[2]，之前有抓取Strava和Nike Run Club的例子，可能类似的方法可以借鉴。但Keep可能有自己的接口，需要先分析其网络请求。可能需要使用Charles或Fiddler抓包工具来分析手机App的请求，找到获取轨迹数据的API接口。然后模拟登录，获取认证信息，比如Cookies或Token。这可能需要处理登录验证，可能包括账号密码登录或OAuth授权。 然后，使用Python的requests库发送HTTP请求，获取JSON格式的数据。可能需要处理反爬机制，比如User-Agent、Headers、频率限制等。此外，用户可能需要处理数据解析，将获取的JSON数据转换为可处理的格式，比如提取经纬度、时间、速度等信息。 接下来是数据可视化部分。引用[1]提到使用Python在Power BI中进行可视化，但用户可能更倾向于使用Python本身的库，比如Matplotlib或Folium。对于轨迹数据，使用Folium生成交互式地图可能更合适，可以在地图上标注跑步路线。同时，可能需要结合Pandas进行数据处理，比如计算距离、速度、时间等统计指标，并用Matplotlib生成图表展示。 需要注意的是，Keep的数据抓取可能涉及法律和隐私问题，必须确保用户有权访问这些数据，并且遵守Keep的服务条款。此外，API的结构可能随时变化，代码需要定期维护更新。 另外，引用[3]中提到的Vue相关插件可能与前端展示有关，但用户的问题集中在Python后端处理，所以可能不需要涉及前端框架。不过如果用户想将可视化结果嵌入到网页中，可以考虑使用Flask或Django搭建简单服务器，结合前端库展示。 总结步骤：分析Keep的数据接口，模拟登录获取权限，发送请求获取数据，解析并存储数据，使用可视化库展示轨迹和统计信息。同时需要考虑反爬措施和合法性问题。</think>要使用Python爬取Keep应用的跑步轨迹数据并进行可视化分析，需按照以下步骤操作： ### 一、数据抓取流程 1. **协议分析** - 使用抓包工具（Charles/Fiddler）分析Keep App的API请求，定位包含轨迹数据的接口，例如轨迹数据接口可能返回JSON格式的经纬度坐标列表[^2] - 示例接口可能为：`https://api.gotokeep.com/runs/{run_id}/gps` 2. **认证模拟** ```python import requests session = requests.Session() # 模拟登录获取Cookies login_url = "https://api.gotokeep.com/login" payload = {"phone": "用户账号", "password": "加密密码"} response = session.post(login_url, json=payload) ``` 3. **数据请求** ```python # 获取运动记录列表 runs_url = "https://api.gotokeep.com/runs" runs_data = session.get(runs_url).json() # 获取具体轨迹数据 run_id = runs_data[0]['id'] gps_url = f"https://api.gotokeep.com/runs/{run_id}/gps" gps_data = session.get(gps_url).json() ``` ### 二、数据处理 ```python import pandas as pd # 解析JSON数据 coordinates = [(p['lat'], p['lng']) for p in gps_data['points']] df = pd.DataFrame(coordinates, columns=['纬度', '经度']) ``` ### 三、可视化实现 1. **轨迹地图** ```python import folium # 创建基础地图 m = folium.Map(location=[df['纬度'].mean(), df['经度'].mean()], zoom_start=13) # 添加轨迹线 folium.PolyLine(coordinates, color='red', weight=3.5).add_to(m) m.save('running_route.html') ``` 2. **运动指标分析 ```python import matplotlib.pyplot as plt # 计算配速曲线 plt.plot(df['时间戳'], df['配速']) plt.title('跑步配速变化曲线') plt.xlabel('时间') plt.ylabel('配速(min/km)') plt.show() ``` ### 四、注意事项 1. 需遵守Keep用户协议，仅抓取个人账户数据 2. 建议设置请求间隔（如添加`time.sleep(1)`） 3. 加密参数可能需要逆向分析App处理