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GIS数据获取 | 用Python获取加拿大蒙特利尔BIXI共享单车实时数据

2026-04-16 08:35:25

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加拿大蒙特利尔BIXI是一个覆盖广泛的公共自行车共享系统。BIXI蒙特利尔提供了官方和第三方的公开数据集，主要包括行程记录、实时站点状态、站点空间数据三类。

在GIS数据分享 | 加拿大蒙特利尔BIXI共享单车数据此文中介绍了历史行程记录数据的获取与处理。

本文主要介绍如何应用Python来获取实时数据

官方网站：https://bixi.com/en/open-data

点击后，是这样的信息

这个JSON文件按语言（"en" 英语 / "fr" 法语）组织了数据源，我们看"en" 英语部分，主要是提供了5类数据的获取地址

序号	数据源名称	作用说明
1	system_information	系统基本信息，如名称、网址、邮箱、时区等
2	station_status	最重要的实时数据，包括每个站点当前可用自行车数、空车位数等
3	vehicle_types	车辆类型信息，如人力车、电助力车、货运自行车等
4	system_alerts	系统公告，如某区域临时关闭、恶劣天气影响等
5	station_information	站点的静态信息，如站点ID、名称、地理位置(经纬度)

2、把“GIS应用”翻译为“求职地图”

上图中我们对GIS能解决的交通问题域进行了梳理。但许多同学们仍然困惑：既然GIS的交通应用这么广泛，可以解决这么多交通问题，为什么感觉能去的对应的企业和岗位不多呢？

借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。

一、获取数据

1.导入模块

import jsonimport requestsimport pandas as pdfrom datetime import datetime

2. 找到真实数据源的地址

# 1. 获取数据获取的入口地址
gbfs_url = "https://gbfs.velobixi.com/gbfs/2-2/gbfs.json?_gl=1*1ymwu1o*_gcl_au*MTQ3MzYxNjU3Mi4xNzc0NDI3MTI4*_ga*MTE0MDMzNDUzMy4xNzc0NDI3MTI5*_ga_5DRPF9PX4V*czE3NzU3MDg0MjIkbzEwJGcwJHQxNzc1NzA4NDI4JGo1NCRsMCRoMA.."
def fetch_bixi_data():print("🚴 开始获取蒙特利尔BIXI实时数据...\n")# 2. 获取目录文件，找到真实数据源的地址try:        response = requests.get(gbfs_url)        response.raise_for_status()        gbfs_data = response.json()# 我们使用英文(en)的数据源feeds = gbfs_data['data']['en']['feeds']# 从目录中提取所需数据的URLstation_info_url = Nonestation_status_url = None       for feed in feeds:if feed['name'] == 'station_information':                station_info_url = feed['url']        if feed['name'] == 'station_status':                station_status_url = feed['url']if not station_info_url or not station_status_url:            print("❌ 错误: 无法在目录中找到必要的API地址。")        return    except Exception as e:    print(f"❌ 获取目录文件失败: {e}")return

3.获取并保存站点基本信息

#  获取站点基本信息 (名称, 经纬度, 容量等)try:    info_resp = requests.get(station_info_url)    info_resp.raise_for_status()# 提取数据stations_info = info_resp.json()['data']['stations']    stations_dict = {s['station_id']: s for s in stations_info}    print(f"✅ 成功获取站点基本信息: 共 {len(stations_dict)} 个站点")# 转换为 DataFrame 并保存为 CSVtimestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")    csv_filename = f"station_information_{timestamp}.csv"df_stations = pd.DataFrame(stations_info)    df_stations.to_csv(csv_filename, index=False, encoding='utf-8-sig')    print(f"💾 站点信息已保存到 CSV: {csv_filename}")    except Exception as e:    print(f"❌ 获取站点基本信息失败: {e}")return

4. 获取站点实时状态

# 获取站点实时状态try:    status_resp = requests.get(station_status_url)    status_resp.raise_for_status()# 提取数据stations_status = status_resp.json()['data']['stations']    print(f"✅ 成功获取站点实时状态: 共 {len(stations_status)} 个站点有状态更新")# 转换为 DataFrame 并保存为 CSVtimestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")    csv_filename = f"station_status_{timestamp}.csv"df_status = pd.DataFrame(stations_status)    df_status.to_csv(csv_filename, index=False, encoding='utf-8-sig')    print(f"💾 站点状态已保存到 CSV: {csv_filename}")    except Exception as b:    print(f"❌ 获取站点实时状态失败: {e}")return

5.程序入口

if __name__ == "__main__":    fetch_bixi_data()

2、把“GIS应用”翻译为“求职地图”

借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。

2、把“GIS应用”翻译为“求职地图”

借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。

二、站点基本信息数据的处理与查看

在ArcGIS Pro中将station_information.CSV文件转为要素类，并查看

共 979 个站点：

属性表每个字段解释如下：

序号	类别	主要字段
1	基础标识与地理信息	station_id：站点唯一标识符（字符串），用于与其他数据表（如实时状态表）关联。 external_id：外部系统标识符，通常用于数据迁移或与遗留系统对接。 lat：站点的纬度坐标（WGS84坐标系）。 lon：站点的经度坐标（WGS84坐标系），负值表示西经。
2	站点名称与标识	name：站点公共名称，通常以附近两条街道的交叉路口命名。 short_name：站点的简短名称或备选标识符，用于内部管理或小屏幕显示。
3	运营与配置信息	rental_methods：该站点支持的租车支付方式，如 CREDITCARD（信用卡）和 KEY（会员卡/APP扫码）。 capacity：站点总锁车桩（dock）数量，包括可用和不可用的。 electric_bike_surcharge_waiver 布尔值，True 表示在该站点租用电动自行车无需支付额外附加费。 is_charging：布尔值，True 表示此站点支持为电动车辆充电。 eightd_has_key_dispenser：布尔值，True 表示站点配有钥匙分发或激活设备。 has_kiosk：布尔值，True 表示此站点有信息查询或支付功能的终端机（kiosk）。

按容量染色 - 展示站点规模分布，选择 分级色彩

容量分布直方图：右键点图层 → 创建图表 → 直方图

2、把“GIS应用”翻译为“求职地图”

借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。

2、把“GIS应用”翻译为“求职地图”

借助AI的回答，我们试着一起把这些“GIS应用”翻译成具体的“企业”和“岗位”。

三、站点实时数据的处理与查看

在ArcGIS Pro中加载station_information.CSV文件查看

属性表每个字段解释如下：

序号	类别	主要字段
1	基础标识信息	station_id：站点唯一标识符（字符串），用于与 `station_information` 表中的站点基本信息进行关联匹配。 last_reported：最后一次数据更新的Unix时间戳（整数），表示该站点状态数据的最后上报时间。
2	车辆可用信息	num_bikes_available：当前站点可正常租用的自行车总数（整数），包括普通自行车和电动自行车（如有）。 num_bikes_disabled：当前站点故障或损坏、不可租用的自行车数量（整数），需要维修。 num_ebikes_available：当前站点可租用的电动自行车数量（整数），通常包含在 `num_bikes_available` 总量中，是其中的一个子集。
3	车位可用信息	num_docks_available：当前站点空闲可用、可还车的锁车桩（dock）数量（整数）。 num_docks_disabled：当前站点故障或损坏、不可使用的锁车桩数量（整数）。
4	服务状态信息	is_installed：站点设备是否已安装（布尔值，1/True 或 0/False），若为 False 表示站点尚未部署或已拆除。 is_renting：站点当前是否允许租车（出借车辆），若为 False 表示用户无法从该站点取车。 is_returning：站点当前是否允许还车（归还车辆），若为 False 表示用户无法在该站点还车。
5	车辆类型明细	vehicle_types_available：该站点当前可用车辆的详细分类列表（嵌套数据），通常包含每个车型的具体可用数量。例如：[{"vehicle_type_id": "bike", "count": 8}, {"vehicle_type_id": "ebike", "count": 2}]