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【Python】运动路线记录GPX文件的操作API函数，以及相关GUI界面（支持复制、拼接、数据生成、修改，SRT字幕生成等功能）

news 2025/9/9 17:25:58

更新以gitee为准
gitee

文章目录

效果展示
APIs
GUI界面
附录：列表的赋值类型和py打包
- 列表赋值
- - BUG复现
  - 代码改进
  - 优化
  - 总结
- py打包

效果展示

在这里插入图片描述
拼接数据生成效果：

在这里插入图片描述

APIs

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu May 11 15:33:28 2023@author: ZHOU
"""
import time
import numpy as np
from pandas import DataFrame,notnull
import random
from decimal import Decimaldata_choice_1=[-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_choice_2=[Decimal("-0.000009"),Decimal("-0.000006"),Decimal("-0.000006"),\Decimal("-0.000003"),Decimal("-0.000003"),Decimal("-0.000003"),\Decimal("-0.000001"),Decimal("0.000001"),Decimal("0"),\Decimal("0.000003"),Decimal("0.000003"),Decimal("0.000003"),\Decimal("0.000009"),Decimal("0.000006"),Decimal("0.000006")]# 定义各种GPX文件标志
COROS_GPX_FLAG = '''<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<gpx xmlns="http://www.topografix.com/GPX/1/1" xmlns:gpxdata="http://www.cluetrust.com/XML/GPXDATA/1/0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.topografix.com/GPX/1/1 https://www.topografix.com/GPX/1/1/gpx.xsd http://www.cluetrust.com/XML/GPXDATA/1/0 https://www.cluetrust.com/Schemas/gpxdata10.xsd" creator="COROS Wearables" version="1.1"><metadata><link href="https://www.coros.com"><text>COROS</text></link>'''GARMIN_GPX_FLAG = '''<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<gpx xmlns="http://www.topografix.com/GPX/1/1" xmlns:gpxx="http://www.garmin.com/xmlschemas/GpxExtensions/v3" xmlns:gpxtpx="http://www.garmin.com/xmlschemas/TrackPointExtension/v1" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.topografix.com/GPX/1/1 http://www.topografix.com/GPX/1/1/gpx.xsd http://www.garmin.com/xmlschemas/GpxExtensions/v3 http://www.garmin.com/xmlschemas/GpxExtensionsv3.xsd http://www.garmin.com/xmlschemas/TrackPointExtension/v1 http://www.garmin.com/xmlschemas/TrackPointExtensionv1.xsd" creator="Garmin Connect" version="1.1"><metadata><link href="https://connect.garmin.com"><text>Garmin Connect</text></link>'''STRAVA_GPX_FLAG = '''<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<gpx xmlns="http://www.topografix.com/GPX/1/1" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.topografix.com/GPX/1/1 http://www.topografix.com/GPX/1/1/gpx.xsd" creator="StravaGPX" version="1.1"><metadata><link href="https://www.strava.com"><text>Strava</text></link>'''STANDARD_GPX_FLAG = '''<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<gpx xmlns="http://www.topografix.com/GPX/1/1" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.topografix.com/GPX/1/1 http://www.topografix.com/GPX/1/1/gpx.xsd" creator="GPX Editor" version="1.1"><metadata><link href="https://example.com"><text>GPX Editor</text></link>'''# GPX标志映射字典
GPX_FLAGS = {"COROS": COROS_GPX_FLAG,"Garmin": GARMIN_GPX_FLAG,"Strava": STRAVA_GPX_FLAG,"Standard": STANDARD_GPX_FLAG
}'''gpx文件格式说明
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> # 版本
<gpx xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.topografix.com/GPX/1/1 http://www.topografix.com/GPX/1/1/gpx.xsd http://www.garmin.com/xmlschemas/GpxExtensions/v3 http://www.garmin.com/xmlschemas/GpxExtensionsv3.xsd http://www.garmin.com/xmlschemas/TrackPointExtension/v1 http://www.garmin.com/xmlschemas/TrackPointExtensionv1.xsd" creator="StravaGPX" version="1.1" xmlns="http://www.topografix.com/GPX/1/1" xmlns:gpxtpx="http://www.garmin.com/xmlschemas/TrackPointExtension/v1" xmlns:gpxx="http://www.garmin.com/xmlschemas/GpxExtensions/v3"><metadata><time>2025-08-30T10:55:24Z</time> # 运动时间</metadata><trk><name>傍晚骑行</name> # 名称<type>cycling</type> # 运动类型<trkseg> # 开始轨迹记录# trkpt属性 数据点记录# 每次记录一个点 必须要有坐标信息 ele是海拔 如果没有time 则只能做路书 而不能做运动记录# extensions属性中为额外信息 如心率等<trkpt lat="30.5771990" lon="114.3662630"><ele>30.7</ele> # 海拔<time>2025-08-30T10:55:24Z</time> # 时间<extensions><power>245</power><cadence>80</cadence><heartrate>120</heartrate></extensions></trkpt> # 结束记录一个点# 第二个点记录<trkpt lat="30.5771990" lon="114.3662650"><ele>30.7</ele><time>2025-08-30T10:55:24Z</time><extensions><power>245</power><cadence>80</cadence><heartrate>120</heartrate></extensions></trkpt>#...  # 其他点记录# 最后一个点记录<trkpt lat="30.5860920" lon="114.3705440"><ele>27.4</ele><time>2025-08-30T12:05:35Z</time><extensions><power>245</power><cadence>80</cadence><heartrate>120</heartrate></extensions></trkpt></trkseg>  # 结束轨迹记录</trk>
</gpx>''''''data keywords gpx文件关键字extensions的数据类型说明
心率 "heartrate"
踏频 "cadence"
距离 "distance"
功率 "power"
速度 "speed"基础记录方式：
<extensions><power>245</power><cadence>80</cadence><distance>1000</distance><heartrate>120</heartrate>
</extensions>
或多个extensions属性分开记录：<extensions><power>245</power></extensions><extensions><cadence>80</cadence></extensions><extensions><distance>1000</distance></extensions><extensions><heartrate>120</heartrate></extensions>也有其他的记录方式 如gpxtpx属性的多行记录表示：
<gpxtpx:TrackPointExtension>
<gpxtpx:hr>96</gpxtpx:hr> # 心率
<gpxtpx:cad>80</gpxtpx:cad> # 踏频
</gpxtpx:TrackPointExtension>但这种表示方法并不规范 是某些软件转换后的结果 建议使用第一种基础记录方式
若得到的gpx文件中包含gpxtpx属性的多行记录 则建议进行转换为基础记录方式 或先删除再进行添加删除属性可以调用函数 clean_data() 传参时传入"extensions" 即将所有extensions删除
也可以只删除gpxtpx:TrackPointExtension或gpxtpx:hr等属性# 注意 distance是累加数据
'''keywords_list=["heartrate","cadence","power","distance","speed"]"""将秒数转换为两位数字符串参数:st (int): 需要格式化的时间数值（0-59）返回:str: 两位数的字符串格式时间
"""
def trans_time(st):if st<10 and st>=0:st="0"+str(st)else:st=str(st)return str(st)"""找出轨迹的极值坐标点参数:gpx (list): 包含GPX原始数据的字符串列表返回:list: 包含四个极值点的二维坐标列表，格式为:[[最北点lat, lon],[最南点lat, lon],[最东点lat, lon],[最西点lat, lon]]
"""
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"""获取GPX轨迹的起点和终点坐标参数:gpx (list): 原始GPX读取后的数据列表，每个元素为字符串行返回:list: 包含起点和终点的二维坐标列表，格式为:[[起点lat, lon],[终点lat, lon]]实现说明:1. 遍历GPX数据，记录第一个<trkpt>节点作为起点2. 持续更新最后一个<trkpt>节点作为终点3. 返回包含起点和终点的列表注意:- 当轨迹点数为0时返回[[0.0,0.0],[0.0,0.0]]- 当只有1个轨迹点时起点和终点坐标相同
"""
def find_start_end_location(gpx):location=[[0.0,0.0],[0.0,0.0]]flag = 0for 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 flag == 0:location[0]=[lat,lon]flag = 1location[1]=[lat,lon]return location"""批量修改轨迹点坐标参数:gpx (list): 原始GPX数据列表，每个元素为字符串行lat_add (float): 纬度增量（十进制度数）lon_add (float): 经度增量（十进制度数）返回:list: 修改后的GPX数据列表功能说明:1. 对每个<trkpt>节点的经纬度进行加减运算2. 自动处理坐标越界：- 纬度超过±90度时反向并调整经度- 经度超过±180度时进行360度循环
"""
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_addif lat>90:lon=lon+180lat = 180 - lat_add - s_list[1]if lat<-90:lon=lon+180lat = -(s_list[1] + 180 + lat_add)if lon>180:lon=lon-360if lon<-180:lon=lon+360s=s_list[0]+'"'+str(lat)+'"'+s_list[2]+'"'+str(lon)+'"'+s_list[4]gpx_list.append(s)return gpx_list"""随机偏移轨迹点坐标参数:gpx (list): 原始GPX数据列表返回:list: 包含随机偏移后坐标的新GPX数据列表说明:使用data_choice_2中的随机小数进行坐标偏移
"""
def change_location_random(gpx):gpx_list=[]s=''data_choice=[]for i in data_choice_2:i=Decimal(str(i))data_choice.append(i)for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]if gpx[i].count('<trkpt'):s_list=gpx[i].split('"')lat=Decimal(s_list[1])+random.choice(data_choice) lon=Decimal(s_list[3])+random.choice(data_choice) s=s_list[0]+'"'+str(lat)+'"'+s_list[2]+'"'+str(lon)+'"'+s_list[4]gpx_list.append(s)return gpx_list"""批量修改海拔高度参数:gpx (list): 原始GPX数据列表coefficient (int): 海拔系数（乘法因子）add (int): 海拔增加值返回:list: 修改后的GPX数据列表
"""
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(float(el))*coefficient+add)s=str(gpx[i].replace(el,str(change_el)))            except:passgpx_list.append(s)return gpx_list"""生成渐进式爬升海拔数据参数:gpx (list): 原始GPX数据列表coefficient (int): 海拔递增系数add (int): 初始海拔值返回:list: 包含渐进爬升海拔的新GPX数据列表
"""
def 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"""生成测试用数据序列参数:n (int): 数据点数量avg (int): 平均值基准ran (int): 随机波动范围返回:list: 生成的数据序列，在avg±ran范围内波动
"""
def data_list_creat(n,avg,ran,coefficient=1):data_list=[]data_list.append(avg)data_choice=data_choice_1.copy()min_data=avg-ranmax_data=avg+ranfor i in range(n-1):  num=data_list[i]+(random.choice(data_choice))*coefficientif num < min_data:num=data_list[i]+1if num > max_data:num=data_list[i]-1data_list.append(num)            return data_list"""清理指定关键字的扩展数据参数:gpx (list): 原始GPX数据列表keywords (str): 要清理的数据关键字（如'extensions'）返回:list: 清理后的GPX数据列表
"""
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"""生成时间序列数据参数:gpx (list): 原始GPX数据列表coefficient (int): 时间间隔系数time_str (str): 起始时间（ISO 8601格式）返回:list: 包含规范时间序列的新GPX数据
"""
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_list"""生成指定类型的模拟运动随机数据参数:gpx (list): 原始GPX数据列表avg (int): 数据基准平均值ran (int): 随机波动范围keywords (str): 数据类型（如'heartrate','cadence'）返回:list: 包含模拟数据的新GPX数据示例:>>> 生成平均180bpm，波动±20的心率数据make_data_random(gpx, 180, 20, 'heartrate')
"""
def make_data_random(gpx,avg,ran,keywords,coefficient=1):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,coefficient)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_list"""生成指定类型的模拟运动随机数据参数:gpx (list): 原始GPX数据列表data_list (list): 数据列表keywords (str): 数据类型（如'heartrate','cadence'）返回:list: 包含模拟数据的新GPX数据示例:make_data_list(gpx, list, 'heartrate')
"""
def make_data_list(gpx,data_list,keywords):gpx_list=[]num_list=[]s=''j=0for i in range(len(gpx)):try:if gpx[i].count('</time>'):j=j+1num_list.append(i)except:passj=0    data=0for i in range(len(gpx)):s=gpx[i]   try:if i==num_list[j]: try:data=data_list[j]                                except:data=datatry:float(data)        except:data = 0if not data or str(data)=="nan":data=0s_list=s.split("</time>")s=s_list[0]+"</time>\n<extensions><"+keywords+">"+str(data)+"</"+keywords+"></extensions>"+s_list[1]j=j+1except:passgpx_list.append(s)return gpx_list"""按系数调整指定类型的数据值参数:gpx (list): 原始GPX数据列表coefficient (float): 调整系数（如0.8表示打八折）keywords (str): 要修改的数据类型返回:list: 调整后的GPX数据列表典型应用:功率打折、心率平滑等场景
"""
def 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"""调整时间轴并添加时间偏移参数:gpx (list): 原始GPX数据列表coefficient (float): 时间缩放系数（1.0保持原速）time_add (int): 时间偏移量（秒）返回:list: 调整时间后的新GPX数据算法说明:1. 保持首个时间点不变2. 后续时间点按系数缩放后偏移3. 自动处理跨日时间戳
"""
def 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"""复制轨迹段并生成连续轨迹参数:gpx (list): 原始GPX数据列表n (int): 复制次数random_flag (int): 是否启用随机偏移（1启用/0禁用）返回:list: 包含重复轨迹段的新GPX文件说明:自动处理时间连续性和坐标偏移问题
"""
def copy_gpx(gpx,n,random_flag):start_end_location=find_start_end_location(gpx)start_lat = float(start_end_location[0][0])start_lon = float(start_end_location[0][1])end_lat = float(start_end_location[1][0]) end_lon = float(start_end_location[1][1])shift_time = 0delta_lat = (end_lat - start_lat) * 111delta_lon = (end_lon - start_lon) * 111 * np.cos(np.radians(end_lat))distance_km = np.sqrt(delta_lat**2 + delta_lon**2)# 计算延迟时间（每公里2分钟→120秒）shift_time = int(distance_km * 120)gpx_list=[]gpx_trkpt_list=[]gpx_trkpt_list_change=[]s=''first_time=0last_time=0single_time=0flag=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_timeelse:last_time=now_timeexcept:passif flag==0:gpx_list.append(s)if gpx[i].count('<trkseg>'):flag=1else:if gpx[i].count('</trkseg>'):s=gpx[i].split("</trkseg>")[0]gpx_trkpt_list.append(s)breakelse:gpx_trkpt_list.append(s)single_time=last_time-first_time+shift_timefor i in range(n):gpx_trkpt_list_change=change_time(gpx_trkpt_list,1,single_time*i+1)if random_flag==1:gpx_trkpt_list_change=change_location_random(gpx_trkpt_list_change)gpx_list=gpx_list+gpx_trkpt_list_changegpx_list.append("\n</trkseg>\n</trk>\n</gpx>\n")return gpx_list"""拼接轨迹段并生成连续轨迹参数:gpx1/gpx2: 原始GPX数据列表返回:list: 包含重复轨迹段的新GPX文件说明:自动处理时间连续性和坐标偏移问题
"""
def splice_gpx(gpx1,gpx2):start_end_location1=find_start_end_location(gpx1)end_lat1 = float(start_end_location1[1][0]) end_lon1 = float(start_end_location1[1][1])start_end_location2=find_start_end_location(gpx2)start_lat2 = float(start_end_location2[0][0])start_lon2 = float(start_end_location2[0][1])shift_time = 0delta_lat = (start_lat2 - end_lat1) * 111delta_lon = (start_lon2 - end_lon1) * 111 * np.cos(np.radians(start_lat2))distance_km = np.sqrt(delta_lat**2 + delta_lon**2)# 计算延迟时间（每公里2分钟→120秒）shift_time = int(distance_km * 120)single_time=0gpx_list=[]gpx_list1=[]gpx_list2=[]gpx_trkpt_list1=[]gpx_trkpt_list2=[]s=''first_time1=0last_time1=0   flag=0for i in range(len(gpx1)):s=gpx1[i]try:ti=str((gpx1[i].split("<time>")[1]).split("</time>")[0])now_time = time.mktime(time.strptime(ti, "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"))if first_time1==0:first_time1=now_timeelse:last_time1=now_timeexcept:passif flag==0:gpx_list1.append(s)if gpx1[i].count('<trkseg>'):flag=1else:if gpx1[i].count('</trkseg>'):s=gpx1[i].split("</trkseg>")[0]gpx_trkpt_list1.append(s)breakelse:gpx_trkpt_list1.append(s)first_time2=0last_time2=0s=''flag=0for i in range(len(gpx2)):s=gpx2[i]try:ti=str((gpx2[i].split("<time>")[1]).split("</time>")[0])now_time = time.mktime(time.strptime(ti, "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"))if first_time2==0:first_time2=now_timeelse:last_time2=now_timeexcept:passif flag==0:gpx_list2.append(s)if gpx2[i].count('<trkseg>'):flag=1else:if gpx2[i].count('</trkseg>'):s=gpx2[i].split("</trkseg>")[0]gpx_trkpt_list2.append(s)breakelse:gpx_trkpt_list2.append(s)single_time=last_time1 - first_time2 +shift_timegpx_trkpt_list2_change=change_time(gpx_trkpt_list2,1,single_time+1)gpx_list=gpx_list1+gpx_trkpt_list1+gpx_trkpt_list2_changegpx_list.append("\n</trkseg>\n</trk>\n</gpx>\n")return gpx_list# 更改gpx类型
def change_gpx_flag(gpx,gpx_flag):gpx_list = []flag = 0for i in gpx:        if "<metadata>" in i:flag=1if flag:gpx_list.append(i)gpx_list[0] = gpx_flag + gpx_list[0].split("<metadata>")[-1]return gpx_list# 保存文件
def save_lines(lines,path):try:f=open(path, 'w', encoding="utf-8")except:f=open(path, 'a', encoding="utf-8")for i in lines:f.write(i)f.close()'''
读取GPX文件并解析为结构化数据字典参数:gpx (list): GPX文件内容列表，每行字符串为一个元素 需要读取gpx文件后 导入readlines返回:dict: 包含以下键值的结构化数据字典：num (list): 数据点索引列表time (list): ISO 8601时间戳列表lat (list): 纬度值列表（浮点数）lon (list): 经度值列表（浮点数）ele (list): 海拔高度列表（浮点数）key (dict): 扩展数据字典，包含心率/踏频等指标列表说明:1. 自动跳过无法解析的数据行2. 时间戳格式为YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ3. 无效数据点用None填充
'''
def read_gpx(gpx):first_time=0first_str_time=""trkpt_flag=0j=0num_list=[0]time_list=[None]ele_list=[None]lat_list=[None]lon_list=[None]key_list=[]gpx_dict={}key_dict={}for i in keywords_list:key_list.append([None])for i in range(len(gpx)):        try:ti=str((gpx[i].split("<time>")[1]).split("</time>")[0])now_time = time.mktime(time.strptime(ti, "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"))first_time=now_time                first_str_time=time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(first_time))  breakexcept:passtime_list[0]=first_str_timefor i in range(len(gpx)):if gpx[i].count('<trkpt'):trkpt_flag=1      j=j+1num_list.append(j)time_list.append(j)ele_list.append(j)lat_list.append(j)lon_list.append(j)            for k in range(len(keywords_list)):key_list[k].append(0)if trkpt_flag==1:try:ti=str((gpx[i].split("<time>")[1]).split("</time>")[0])now_time = time.mktime(time.strptime(ti, "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"))now_str_time=time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime(now_time))  time_list[j]=now_str_timeexcept:passif gpx[i].count('<trkpt'):lat_list[j]=float(gpx[i].split('"')[1])lon_list[j]=float(gpx[i].split('"')[3])try:ele_list[j]=float(str((gpx[i].split("<ele>")[1]).split("</ele>")[0]))except:passfor k in range(len(keywords_list)):           try:dat=str((gpx[i].split("<"+keywords_list[k]+">")[1]).split("</"+keywords_list[k]+">")[0])key_list[k][j]=float(dat)except:passif gpx[i].count('</trkpt>'):trkpt_flag=0if gpx[i].count('</trkseg>'):breakgpx_dict["num"]=num_list    gpx_dict["time"]=time_list       gpx_dict["lat"]=lat_listgpx_dict["lon"]=lon_listgpx_dict["ele"]=ele_list for k in range(len(keywords_list)):key_dict[keywords_list[k]]=key_list[k]gpx_dict["key"]=key_dictreturn gpx_dict'''
计算轨迹点移动速度
计算的速度与距离 与原本GPX中的distance和speed无关参数:gpx_dict (dict): 包含GPX数据的字典，需包含"time","lat","lon","ele"use_ele_flag (bool): 是否考虑海拔高度影响use_curvature_flag (bool): 是否考虑曲率影响内部参数：time_list (list): 时间戳列表（ISO 8601格式）lat_list (list): 纬度值列表lon_list (list): 经度值列表ele_list (list): 海拔高度列表key_dict (dict): 扩展数据字典，包含心率/踏频等指标列表返回:pandas.DataFrame: 包含以下列的数据框：time: 原始时间戳lat/lon/ele: 原始坐标数据arclength: 相邻点间弧长（米）velocity: 计算速度（km/h）算法说明:1. 使用Haversine公式计算地球表面弧长2. 考虑海拔高度对地球半径的影响（R = 6371393 + 当前海拔）3. 自动处理时间戳相同/乱序的特殊情况4. 速度单位转换为km/h（1m/s = 3.6km/h）注意:需安装pandas和numpy库才能正常使用
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def calculate_velocity(gpx_dict,use_ele_flag = True,use_curvature_flag = False):time_list=gpx_dict["time"]lat_list=gpx_dict["lat"]lon_list=gpx_dict["lon"]ele_list=gpx_dict["ele"]key_dict=gpx_dict["key"]key_list = []for i in keywords_list:key_list.append(key_dict[i])if len(time_list)==len(lat_list) and len(time_list)==len(lon_list) and len(time_list)==len(ele_list):passelse:return if len(key_list)==5:df = DataFrame({'time': time_list, 'lat': lat_list, 'lon': lon_list, 'ele': ele_list, keywords_list[0]:key_list[0],keywords_list[1]:key_list[1],keywords_list[2]:key_list[2],keywords_list[3]:key_list[3],keywords_list[4]:key_list[4]})else:df = DataFrame({'time': time_list, 'lat': lat_list, 'lon': lon_list, 'ele': ele_list})columns = df.columns.tolist()if use_curvature_flag:df['r'] = 6371393+df['ele'] # radius of the Earth in metersdf['theta'] = np.deg2rad(df['lon'])df['phi'] = np.deg2rad(df['lat'])df['theta2']=df['theta'].shift()df['phi2']=df['phi'].shift()try:cos_angle = np.cos(df['phi']) * np.cos(df['phi2']) * np.cos(df['theta2']-df['theta']) + np.sin(df['phi'])*np.sin(df['phi2'])df['arclength'] = df['r'] * np.arccos(np.clip(cos_angle, -1.0, 1.0))except Exception as e:print(f"计算异常：{e}")df['arclength'] = df['r'] * np.sqrt((df['theta2']-df['theta'])**2 * np.cos(df['phi'])**2+ (df['phi2']-df['phi'])**2)   else:# 不考虑曲率 考虑ele的变化 经纬度直接转距离 纬度1度≈111km 经度1度≈111km*cos(纬度)# 删除地球半径和球面坐标转换df['lat_diff'] = df['lat'].diff() * 111000  # 纬度差转米(1度≈111km)df['lon_diff'] = df['lon'].diff() * 111000 * np.cos(np.deg2rad(df['lat']))  # 经度差转米# 计算平面距离（勾股定理）df['arclength'] = np.sqrt(df['lat_diff']**2 + df['lon_diff']**2)if use_ele_flag:df['ele_diff'] = df['ele'].diff()  # 获取海拔变化量（米）df['arclength'] = np.sqrt(df['arclength']**2 + df['ele_diff']**2)elapsed_time_list=[]stamp_list=[]velocity_list=[]stamp_same_list=[]same_flag=0enable_flag=0exit_same_list=[]for i in range(len(time_list)):try:stamp_list.append(time.mktime(time.strptime(time_list[i], "%Y-%m-%d %H:%M:%S")))enable_flag=1if i>0 and enable_flag==1:if stamp_list[i]>stamp_list[i-1]:elapsed_time_list.append(stamp_list[i]-stamp_list[i-1]) if same_flag==1:same_flag=0exit_same_list.append(i)else:if same_flag==0:stamp_same_list.append(i)same_flag=1elapsed_time_list.append(0.0)else:elapsed_time_list.append(None)except:if enable_flag==0:elapsed_time_list.append(None)else:if same_flag==0:stamp_same_list.append(i)same_flag=1elapsed_time_list.append(0.0)if len(stamp_same_list)>len(exit_same_list):exit_same_list.append(0)  j=0displacement=0.0displacement_time=0.0end_displacement=0.0same_flag=0end_elapsed_time=0.0stamp_same_in_1st_flag=0if len(stamp_same_list)==0:for i in range(len(elapsed_time_list)):try:try:velocity_list.append((df['arclength'][i]+df['arclength'][i+1])/ (elapsed_time_list[i]+elapsed_time_list[i+1]))  # km/hexcept:velocity_list.append(df['arclength'][i]/ elapsed_time_list[i])  # m/sexcept:velocity_list.append(None)else:  for i in range(len(elapsed_time_list)):try:if i>0:try:if i==stamp_same_list[j]-1:same_flag=1if stamp_same_list[0]==1 and stamp_same_in_1st_flag==0:stamp_same_in_1st_flag=1same_flag=1except:passif same_flag==0:try:velocity_list.append((df['arclength'][i]+df['arclength'][i+1])/ (elapsed_time_list[i]+elapsed_time_list[i+1]))  # m/sexcept:velocity_list.append(df['arclength'][i]/ elapsed_time_list[i])  # m/selse:   try:displacement=displacement+df['arclength'][i]except:displacement=displacement+0.0try:displacement_time=displacement_time+elapsed_time_list[i]except:displacement_time=displacement_time+0.0if j==len(stamp_same_list)-1 and exit_same_list[j]==0:if end_elapsed_time==0.0:end_elapsed_time=elapsed_time_list[i]                                end_displacement=end_displacement+df['arclength'][i]if end_elapsed_time>0.0:velocity_list.append(end_displacement/end_elapsed_time)else:velocity_list.append(end_displacement/1.0)else:velocity_list.append(None)if i==exit_same_list[j]: avg_velocity=displacement/displacement_timefor k in range(stamp_same_list[j]-1,i+1):velocity_list[k]=avg_velocity       j=j+1try:if elapsed_time_list[j]-end_elapsed_time[j-1]<=1:passelse:same_flag=0displacement=0.0displacement_time=0.0except:same_flag=0displacement=0.0displacement_time=0.0else:velocity_list.append(None)except:velocity_list.append(None)df['elapsed_time'] = elapsed_time_listdf['velocity'] = velocity_list  # m/sdf['velocity'] = 3.6*df['velocity'] # km/hdf = df[columns + ['arclength']+['velocity']]return df"""将GPX数据转换为SRT字幕格式 直接转 不进行速度计算等参数:gpx (list): 包含GPX原始数据的字符串列表 读取gpx文件后的readlines返回:list: 包含完整SRT字幕内容的列表，每个元素代表一个字幕段落
"""    
def gpx_to_srt(gpx):     srt_list=[]first_time=0srt_time=0srt=""j=1trkpt_flag=0trkpt_first_flag=0for i in range(len(gpx)):        try:ti=str((gpx[i].split("<time>")[1]).split("</time>")[0])now_time = time.mktime(time.strptime(ti, "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"))first_time=now_time                srt_time=0str_now_time=time.strftime("<i>%Y-%m-%d %H:%M:%S</i>\n",time.localtime(now_time))  srt=str(j)+"\n00:00:00,000 --> 00:00:01,000\n"+str_now_time+"<u>BEGIN</u>\n\n"srt_list.append(srt)breakexcept:passsrt=""srt_str_time=""last_distance=0srt_time=0last_srt_time=0for i in range(len(gpx)):if gpx[i].count('<trkpt'):trkpt_flag=1trkpt_first_flag=1j=j+1if trkpt_flag==1:try:ti=str((gpx[i].split("<time>")[1]).split("</time>")[0])now_time = time.mktime(time.strptime(ti, "%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ"))                srt_time=now_time-first_timeh=int(srt_time/3600)m=int(srt_time/60)s=int(srt_time%60)s2=s+1h=trans_time(h)m=trans_time(m) s=trans_time(s)s2=trans_time(s2)srt_str_time=str(h+":"+m+":"+s+",000 --> "+h+":"+m+":"+s2+",000\n")str_now_time=time.strftime("<i>%Y-%m-%d %H:%M:%S</i>\n",time.localtime(now_time))  srt=srt+str_now_timeexcept:passif gpx[i].count('<trkpt'):srt=srt+"lat:"+gpx[i].split('"')[1]+" lon:"+gpx[i].split('"')[3]+"\n"try:el=str((gpx[i].split("<ele>")[1]).split("</ele>")[0]) srt=srt+"ele:"+el+"\n"except:passfor key in keywords_list:                try:dat=str((gpx[i].split("<"+key+">")[1]).split("</"+key+">")[0]) srt=srt+"<i>"+key+":"+dat+"</i>\n"if key=="distance":    velocity_time=srt_time-last_srt_timevelocity=(int(dat)-last_distance)/velocity_time*3.6                        srt=srt+"<b>"+"velocity"+":"+str(velocity)+"</b>\n"                        except:passtry:dat=str((gpx[i].split("<velocity>")[1]).split("</velocity>")[0]) srt=srt+"<b>"+"velocity"+":"+dat+"</b>\n"except:passtry:dat=str((gpx[i].split("<arclength>")[1]).split("</arclength>")[0]) srt=srt+"<i>"+"arclength"+":"+dat+"</i>\n"except:passif gpx[i].count('</trkpt>'):trkpt_flag=0if trkpt_first_flag==1 and trkpt_flag==0:if not srt=="":                last_srt_time=int(srt_time)last_distance=int(dat)srt=str(j)+"\n"+srt_str_time+srt+"\n"srt_list.append(srt)srt=""if gpx[i].count('</trkseg>'):j=j+1trkpt_first_flag=2if trkpt_first_flag==2:h=int((last_srt_time+1)/3600)m=int((last_srt_time+1)/60)s=int((last_srt_time+1)%60)s2=s+1h=trans_time(h)m=trans_time(m) s=trans_time(s)s2=trans_time(s2)srt_str_time=str(h+":"+m+":"+s+",000 --> "+h+":"+m+":"+s2+",000\n")srt=str(j)+"\n"+srt_str_time+"<u>END</u>\n"+"\n"srt_list.append(srt)srt=""breakreturn srt_list"""将包含速度计算的DataFrame转换为SRT字幕格式 需要首先经过速度计算得到DataFrame的GPX数据参数:df (DataFrame): 包含轨迹数据的DataFrame，需包含以下列：time: 时间戳（与原函数相同格式）lat/lon/ele: 坐标和海拔heartrate/cadence/power/velocity: 传感器数据返回:list: 包含完整SRT字幕内容的列表
"""
def gpx_df_to_srt(df):srt_list = []if df.empty:return srt_listtotal_arclength = 0.0# 初始化首条字幕first_time = df.iloc[0]['time']srt_list.append(f"1\n00:00:00,000 --> 00:00:01,000\n<i>{first_time}</i>\n<u>BEGIN</u>\n\n")# 生成数据点字幕for i in range(len(df)):row = df.iloc[i]        # 时间计算start_sec = iend_sec = i + 1time_str = f"{start_sec//3600:02}:{(start_sec%3600)//60:02}:{start_sec%60:02},000 --> " \f"{end_sec//3600:02}:{(end_sec%3600)//60:02}:{end_sec%60:02},000\n"# 构建内容content = f"<i>{row['time']}</i>\n" \f"lat:{row['lat']:.7f} lon:{row['lon']:.7f}\n" \f"ele:{row['ele']:.1f}\n" \f"<u>total arclength:{total_arclength/1000:.2f}</u>\n"# 添加传感器数据for key in keywords_list:if key in row and notnull(row[key]):content += f"<i>{key}:{row[key]:.0f}</i>\n"# 添加速度数据if 'velocity' in row and notnull(row['velocity']):content += f"<b>velocity:{row['velocity']:.1f}</b>\n"# 总距离计算if 'arclength' in row and notnull(row['arclength']):total_arclength += row['arclength']# 构建字幕srt_list.append(f"{i+2}\n{time_str}{content}\n")# 添加结束标记srt_list.append(f"{len(df)+2}\n{time_str}<u>END</u>\n\n")return srt_listdef demo():passpath="C:/Users/ZHOU/Desktop/1.gpx"save_path="C:/Users/ZHOU/Desktop/2.gpx"f=open(path, 'r', encoding="utf-8")gpx=f.readlines()f.close()    gpx=change_location(gpx,7.867624,0.011124)#gpx=make_time(gpx,1,"2025-08-27T15:05:04Z")gpx=change_ele(gpx,1,-185)gpx=change_ele_climb(gpx,1,100)gpx=make_data_random(gpx,160,20,"heartrate")gpx=make_data_random(gpx,250,50,"power")gpx=clean_data(gpx,"extensions")gpx=make_data_random(gpx,90,20,"cadence")gpx=change_data(gpx,1.5,"power")gpx = change_gpx_flag(gpx,COROS_GPX_FLAG)gpx=change_time(gpx,1,-1800*24*8)gpx=change_location_random(gpx)gpx=copy_gpx(gpx,3,1)gpx_dict=read_gpx(gpx)#print(gpx_dict)df=calculate_velocity(gpx_dict)print(df)srt_list=gpx_df_to_srt(df)gpx=make_data_list(gpx,df["velocity"],"velocity")save_lines(srt_list,"C:/Users/ZHOU/Desktop/1.srt")save_lines(gpx,save_path)f=open("C:/Users/ZHOU/Desktop/a.gpx", 'r', encoding="utf-8")gpx1=f.readlines()f.close()    f=open("C:/Users/ZHOU/Desktop/b.gpx", 'r', encoding="utf-8")gpx2=f.readlines()f.close()    gpx=splice_gpx(gpx1,gpx2)gpx = change_time(gpx,1,10000)gpx = change_gpx_flag(gpx,COROS_GPX_FLAG)save_lines(gpx,"C:/Users/ZHOU/Desktop/c.gpx")

GUI界面

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Mon Jun  5 10:29:48 2023@author: ZHOU
"""import gpx_function as gf
import tkinter as tk
from tkinter import filedialog, messagebox, ttk
import osclass GPXEditor:def __init__(self, root):self.root = rootself.root.title("GPX文件编辑器")self.root.geometry("900x750")self.center_window(self.root)self.gpx_file = Noneself.gpx_data = Noneself.secondary_gpx_file = None  # 新增次级文件属性self.secondary_gpx_data = Noneself.create_widgets()def center_window(self, window):"""使窗口居中显示"""window.update_idletasks()width = window.winfo_width()height = window.winfo_height()x = (window.winfo_screenwidth() // 2) - (width // 2)y = (window.winfo_screenheight() // 2) - (height // 2)window.geometry(f"{width}x{height}+{x}+{y}")def create_widgets(self):# 文件选择区域file_frame = tk.LabelFrame(self.root, text="文件操作", padx=10, pady=10)file_frame.pack(fill="x", padx=10, pady=5)tk.Button(file_frame, text="选择GPX文件", command=self.select_gpx_file).grid(row=0, column=0, padx=5, pady=5)tk.Button(file_frame, text="取消选择", command=self.clear_gpx_file, width=10).grid(row=0, column=1, padx=5, pady=5)self.file_label = tk.Label(file_frame, text="未选择文件")self.file_label.grid(row=1, column=0, columnspan=2, padx=5, pady=5, sticky="w")self.full_path_label = tk.Label(file_frame, text="", fg="gray", font=("Arial", 8))self.full_path_label.grid(row=2, column=0, columnspan=2, padx=5, pady=2, sticky="w")# 输出路径设置output_frame = tk.LabelFrame(self.root, text="输出设置", padx=10, pady=10)output_frame.pack(fill="x", padx=10, pady=5)tk.Label(output_frame, text="输出文件名:").grid(row=0, column=0, padx=5, pady=5)self.output_entry = tk.Entry(output_frame, width=50)self.output_entry.grid(row=0, column=1, padx=5, pady=5)tk.Button(output_frame, text="浏览", command=self.select_output_file).grid(row=0, column=2, padx=5, pady=5)tk.Label(output_frame, text="SRT文件名:").grid(row=1, column=0, padx=5, pady=5)self.srt_entry = tk.Entry(output_frame, width=50)self.srt_entry.grid(row=1, column=1, padx=5, pady=5)tk.Button(output_frame, text="浏览", command=self.select_srt_file).grid(row=1, column=2, padx=5, pady=5)# 功能按钮区域 - 重新分组main_func_frame = tk.Frame(self.root)main_func_frame.pack(fill="both", expand=True, padx=10, pady=5)# 第一组：扩展数据操作ext_data_frame = tk.LabelFrame(main_func_frame, text="扩展数据操作", padx=10, pady=10)ext_data_frame.pack(fill="both", expand=True, side="left", padx=5, pady=5)ext_buttons = [("生成心率数据", lambda: self.make_data_random("心率")),("修改心率数据", lambda: self.change_data_type("心率")),("生成踏频数据", lambda: self.make_data_random("踏频")),("修改踏频数据", lambda: self.change_data_type("踏频")),("生成功率数据", lambda: self.make_data_random("功率")),("修改功率数据", lambda: self.change_data_type("功率")),("生成距离数据", lambda: self.make_data_random("距离")),("修改距离数据", lambda: self.change_data_type("距离")),("生成速度数据", lambda: self.make_data_random("速度")),("修改速度数据", lambda: self.change_data_type("速度")),("清理扩展数据", self.clean_data)]for i, (text, command) in enumerate(ext_buttons):btn = tk.Button(ext_data_frame, text=text, command=command, width=15)btn.grid(row=i//2, column=i%2, padx=5, pady=5, sticky="ew")# 自定义关键词功能custom_frame = tk.Frame(ext_data_frame)custom_frame.grid(row=6, column=0, columnspan=2, sticky="ew", padx=5, pady=5)tk.Label(custom_frame, text="自定义关键词:").pack(side="left")self.custom_keyword_entry = tk.Entry(custom_frame, width=10)self.custom_keyword_entry.pack(side="left", padx=2)tk.Button(custom_frame, text="修改数据", command=self.change_custom_data, width=8).pack(side="left", padx=2)tk.Button(custom_frame, text="生成数据", command=self.make_custom_data, width=8).pack(side="left", padx=2)# 第二组：基础数据操作base_data_frame = tk.LabelFrame(main_func_frame, text="基础数据操作", padx=10, pady=10)base_data_frame.pack(fill="both", expand=True, side="left", padx=5, pady=5)base_buttons = [("修改坐标", self.change_location),("随机偏移坐标", self.change_location_random),("修改海拔", self.change_ele),("渐进爬升", self.change_ele_climb),("生成时间序列", self.make_time),("调整时间轴", self.change_time),("读取GPX数据", self.read_gpx),  # 移到基础数据操作("计算速度", self.calculate_velocity),  # 移到基础数据操作("整合数据", self.integrate_data)  # 新增整合数据按钮]for i, (text, command) in enumerate(base_buttons):btn = tk.Button(base_data_frame, text=text, command=command, width=15)btn.grid(row=i//2, column=i%2, padx=5, pady=5, sticky="ew")# 第三组：文件操作file_ops_frame = tk.LabelFrame(main_func_frame, text="文件操作", padx=10, pady=10)file_ops_frame.pack(fill="both", expand=True, side="left", padx=5, pady=5)# GPX标志选择gpx_flag_frame = tk.Frame(file_ops_frame)gpx_flag_frame.pack(fill="x", pady=5)tk.Label(gpx_flag_frame, text="GPX类型:").pack(side="left")self.gpx_flag_var = tk.StringVar(value="COROS")self.gpx_flag_combo = ttk.Combobox(gpx_flag_frame, textvariable=self.gpx_flag_var, values=list(gf.GPX_FLAGS.keys()), width=8)self.gpx_flag_combo.pack(side="left", padx=2)tk.Button(gpx_flag_frame, text="修改标志", command=self.change_gpx_flag, width=10).pack(side="left")# 文件操作按钮file_ops_buttons = [("生成SRT", self.generate_srt),("生成最终SRT", self.generate_final_srt),  # 新增生成最终SRT按钮("复制轨迹段", self.copy_gpx),("保存文件", self.save_files)]for i, (text, command) in enumerate(file_ops_buttons):btn = tk.Button(file_ops_frame, text=text, command=command, width=15)btn.pack(pady=3)# 次级文件选择和拼接功能secondary_frame = tk.Frame(file_ops_frame)secondary_frame.pack(fill="x", pady=5)tk.Button(secondary_frame, text="选择次级GPX文件", command=self.select_secondary_file, width=15).pack(pady=3)tk.Button(secondary_frame, text="取消选择次级文件", command=self.clear_secondary_file, width=15).pack(pady=3)self.secondary_file_label = tk.Label(secondary_frame, text="未选择次级文件", fg="gray")self.secondary_file_label.pack(pady=2)self.secondary_full_path_label = tk.Label(secondary_frame, text="", fg="gray", font=("Arial", 7))self.secondary_full_path_label.pack(pady=1)tk.Button(secondary_frame, text="拼接文件", command=self.splice_files, width=15).pack(pady=3)# 状态显示self.status_label = tk.Label(self.root, text="就绪", bd=1, relief=tk.SUNKEN, anchor=tk.W)self.status_label.pack(side=tk.BOTTOM, fill=tk.X)def integrate_data(self):"""整合数据：先计算速度，再将速度和弧长数据写入GPX"""if not self.gpx_data:messagebox.showwarning("警告", "请先选择并加载GPX文件")returntry:# 先进行速度计算gpx_dict = gf.read_gpx(self.gpx_data)df = gf.calculate_velocity(gpx_dict)# 将速度数据写入GPXself.gpx_data = gf.make_data_list(self.gpx_data, df["velocity"], "velocity")# 将弧长数据写入GPX（如果存在arclength列）if "arclength" in df.columns:self.gpx_data = gf.make_data_list(self.gpx_data, df["arclength"], "arclength")messagebox.showinfo("整合数据", "数据整合完成！已将速度和弧长数据写入GPX文件")self.status_label.config(text="数据整合完成")except Exception as e:messagebox.showerror("错误", f"数据整合失败: {e}")self.status_label.config(text="数据整合失败")def generate_final_srt(self):if not self.gpx_data:messagebox.showwarning("警告", "请先选择并加载GPX文件")returntry:# 先进行速度计算gpx_dict = gf.read_gpx(self.gpx_data)df = gf.calculate_velocity(gpx_dict)# 使用速度计算结果生成SRTsrt_list = gf.gpx_df_to_srt(df)srt_path = self.srt_entry.get()if srt_path:gf.save_lines(srt_list, srt_path)messagebox.showinfo("最终SRT生成", f"最终SRT文件已保存: {srt_path}\n包含速度计算结果")self.status_label.config(text="最终SRT生成完成")else:messagebox.showwarning("警告", "请先设置SRT输出路径")except Exception as e:messagebox.showerror("错误", f"最终SRT生成失败: {e}")self.status_label.config(text="最终SRT生成失败")def change_data_type(self, data_type):mapping = {"心率": "heartrate", "踏频": "cadence", "功率": "power", "距离": "distance", "速度": "speed"}keyword = mapping[data_type]self.show_param_dialog(f"修改{data_type}数据", [("调整系数", "1.0")], lambda params: gf.change_data(self.gpx_data, float(params[0]), keyword))def change_custom_data(self):keyword = self.custom_keyword_entry.get().strip()if not keyword:messagebox.showwarning("警告", "请输入自定义关键词")returnself.show_param_dialog(f"修改{keyword}数据", [("系数", "1")], lambda params: gf.change_data(self.gpx_data, float(params[0]), keyword))def make_custom_data(self):keyword = self.custom_keyword_entry.get().strip()if not keyword:messagebox.showwarning("警告", "请输入自定义关键词")returnself.show_param_dialog(f"生成{keyword}数据", [("平均值", "100"), ("波动范围", "20")], lambda params: gf.make_data_random(self.gpx_data, int(params[0]), int(params[1]), keyword))def change_gpx_flag(self):if not self.gpx_data:messagebox.showwarning("警告", "请先选择并加载GPX文件")returnselected_flag = self.gpx_flag_var.get()if selected_flag in gf.gf.GPX_FLAGS:self.gpx_data = gf.change_gpx_flag(self.gpx_data, gf.gf.GPX_FLAGS[selected_flag])self.status_label.config(text=f"GPX标志已修改为: {selected_flag}")else:messagebox.showerror("错误", "选择的GPX类型不存在")def clear_gpx_file(self):self.gpx_file = Noneself.gpx_data = Noneself.file_label.config(text="未选择文件")self.full_path_label.config(text="")self.output_entry.delete(0, tk.END)self.srt_entry.delete(0, tk.END)self.status_label.config(text="已取消文件选择")def select_gpx_file(self):file_path = filedialog.askopenfilename(title="选择GPX文件",filetypes=[("GPX files", "*.gpx"), ("All files", "*.*")])if file_path:self.gpx_file = file_pathself.file_label.config(text=os.path.basename(file_path))self.full_path_label.config(text=file_path)# 自动设置输出文件名，保持与选择文件相同的目录base_name = os.path.splitext(os.path.basename(file_path))[0]file_dir = os.path.dirname(file_path)self.output_entry.delete(0, tk.END)self.output_entry.insert(0, os.path.join(file_dir, f"{base_name}_new.gpx"))self.srt_entry.delete(0, tk.END)self.srt_entry.insert(0, os.path.join(file_dir, f"{base_name}_new.srt"))self.load_gpx_data()def select_output_file(self):if self.gpx_file:initial_file = self.output_entry.get() or "output.gpx"file_path = filedialog.asksaveasfilename(title="选择输出GPX文件",initialfile=initial_file,filetypes=[("GPX files", "*.gpx"), ("All files", "*.*")])if file_path:self.output_entry.delete(0, tk.END)self.output_entry.insert(0, file_path)def select_secondary_file(self):file_path = filedialog.askopenfilename(title="选择次级GPX文件",filetypes=[("GPX files", "*.gpx"), ("All files", "*.*")])if file_path:self.secondary_gpx_file = file_pathself.secondary_file_label.config(text=os.path.basename(file_path))self.secondary_full_path_label.config(text=file_path)self.status_label.config(text="次级文件选择成功")def clear_secondary_file(self):self.secondary_gpx_file = Noneself.secondary_gpx_data = Noneself.secondary_file_label.config(text="未选择次级文件")self.secondary_full_path_label.config(text="")self.status_label.config(text="已取消次级文件选择")def splice_files(self):if not self.gpx_data:messagebox.showwarning("警告", "请先选择并加载主GPX文件")returnif not self.secondary_gpx_file:messagebox.showwarning("警告", "请先选择次级GPX文件")returntry:# 加载次级文件数据with open(self.secondary_gpx_file, 'r', encoding="utf-8") as f:secondary_data = f.readlines()# 调用拼接函数self.gpx_data = gf.splice_gpx(self.gpx_data, secondary_data)self.status_label.config(text="文件拼接完成")messagebox.showinfo("成功", "GPX文件拼接完成")except Exception as e:messagebox.showerror("错误", f"文件拼接失败: {e}")self.status_label.config(text="文件拼接失败")def select_srt_file(self):if self.gpx_file:initial_file = self.srt_entry.get() or "output.srt"file_path = filedialog.asksaveasfilename(title="选择输出SRT文件",initialfile=initial_file,filetypes=[("SRT files", "*.srt"), ("All files", "*.*")])if file_path:self.srt_entry.delete(0, tk.END)self.srt_entry.insert(0, file_path)def load_gpx_data(self):if self.gpx_file:try:with open(self.gpx_file, 'r', encoding="utf-8") as f:self.gpx_data = f.readlines()self.status_label.config(text="GPX文件加载成功")except Exception as e:messagebox.showerror("错误", f"读取文件失败: {e}")self.status_label.config(text="文件读取失败")def change_location(self):self.show_param_dialog("修改坐标", [("纬度增量", "0.0"), ("经度增量", "0.0")], lambda params: gf.change_location(self.gpx_data, float(params[0]), float(params[1])))def change_location_random(self):self.gpx_data = gf.change_location_random(self.gpx_data)self.status_label.config(text="坐标随机偏移完成")def change_ele(self):self.show_param_dialog("修改海拔", [("系数", "1"), ("增加值", "0")], lambda params: gf.change_ele(self.gpx_data, int(params[0]), int(params[1])))def change_ele_climb(self):self.show_param_dialog("渐进爬升", [("递增系数", "1"), ("初始海拔", "100")], lambda params: gf.change_ele_climb(self.gpx_data, int(params[0]), int(params[1])))def make_time(self):self.show_param_dialog("生成时间序列", [("时间间隔系数", "1"), ("起始时间", "2023-01-01T00:00:00Z")], lambda params: gf.make_time(self.gpx_data, int(params[0]), params[1]))def clean_data(self):self.show_param_dialog("清理数据", [("关键字", "extensions")], lambda params: gf.clean_data(self.gpx_data, params[0]))def change_time(self):self.show_param_dialog("调整时间轴", [("时间缩放系数", "1.0"), ("时间偏移量(秒)", "0")], lambda params: gf.change_time(self.gpx_data, float(params[0]), int(params[1])))def copy_gpx(self):self.show_param_dialog("复制轨迹段", [("复制次数", "3"), ("随机偏移(0/1)", "0")], lambda params: gf.copy_gpx(self.gpx_data, int(params[0]), int(params[1])))def make_data_random(self, data_type):mapping = {"心率": "heartrate", "踏频": "cadence", "功率": "power", "距离": "distance", "速度": "speed"}keyword = mapping[data_type]self.show_param_dialog(f"生成{data_type}数据", [("平均值", "120"), ("波动范围", "20")], lambda params: gf.make_data_random(self.gpx_data, int(params[0]), int(params[1]), keyword))def read_gpx(self):if self.gpx_data:gpx_dict = gf.read_gpx(self.gpx_data)messagebox.showinfo("GPX数据", f"成功读取{len(gpx_dict['time'])}个数据点")def calculate_velocity(self):if self.gpx_data:gpx_dict = gf.read_gpx(self.gpx_data)df = gf.calculate_velocity(gpx_dict)messagebox.showinfo("速度计算", f"速度计算完成，平均速度: {df['velocity'].mean():.1f} km/h")def generate_srt(self):if self.gpx_data:srt_list = gf.gpx_to_srt(self.gpx_data)srt_path = self.srt_entry.get()if srt_path:gf.save_lines(srt_list, srt_path)messagebox.showinfo("SRT生成", f"SRT文件已保存: {srt_path}")def save_files(self):if self.gpx_data and self.output_entry.get():gf.save_lines(self.gpx_data, self.output_entry.get())messagebox.showinfo("保存", f"GPX文件已保存: {self.output_entry.get()}")def show_param_dialog(self, title, fields, callback):if not self.gpx_data:messagebox.showwarning("警告", "请先选择并加载GPX文件")returndialog = tk.Toplevel(self.root)dialog.title(title)dialog.geometry("300x200")self.center_window(dialog)  # 添加子窗口居中dialog.transient(self.root)dialog.grab_set()entries = []for i, (label, default) in enumerate(fields):tk.Label(dialog, text=label).grid(row=i, column=0, padx=10, pady=5, sticky="e")entry = tk.Entry(dialog)entry.insert(0, default)entry.grid(row=i, column=1, padx=10, pady=5)entries.append(entry)def apply_changes():try:params = [entry.get() for entry in entries]self.gpx_data = callback(params)dialog.destroy()self.status_label.config(text=f"{title}操作完成")except Exception as e:messagebox.showerror("错误", f"操作失败: {e}")tk.Button(dialog, text="确定", command=apply_changes).grid(row=len(fields), column=1, columnspan=2, pady=10)tk.Button(dialog, text="取消", command=dialog.destroy).grid(row=len(fields), column=2, columnspan=2, pady=10)if __name__ == "__main__":root = tk.Tk()app = GPXEditor(root)root.mainloop()

附录：列表的赋值类型和py打包

列表赋值

BUG复现

闲来无事写了个小程序代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Nov 19 19:47:01 2021@author: 16016
"""a_list = ['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14','15']
#print(len(a_list))
#b_list = ['','','','','','','','','','','','','','','','']
c_list = [[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[]]
#for i in range(16):
if len(a_list):for j in range(16):a_list[j]=str(a_list[j])+'_'+str(j)print("序号:",j)print('a_list:\n',a_list)c_list[j]=a_listprint('c_list[0]:\n',c_list[0])print('\n')
#        b_list[j]=a_list[7],a_list[8]
#        print(b_list[j])# 写入到Excel：
#print(c_list,'\n')

我在程序中做了一个16次的for循环把列表a的每个值后面依次加上"_"和循环序号
比如循环第x次就是把第x位加上_x 这一位变成x_x 我在输出测试中列表a的每一次输出也是对的
循环16次后列表a应该变成[‘0_0’, ‘1_1’, ‘2_2’, ‘3_3’, ‘4_4’, ‘5_5’, ‘6_6’, ‘7_7’, ‘8_8’, ‘9_9’, ‘10_10’, ‘11_11’, ‘12_12’, ‘13_13’, ‘14_14’, ‘15_15’] 这也是对的

同时我将每一次循环时列表a的值写入到空列表c中比如第x次循环就是把更改以后的列表a的值写入到列表c的第x位
第0次循环后 c[0]的值应该是[‘0_0’, ‘1’, ‘2’, ‘3’, ‘4’, ‘5’, ‘6’, ‘7’, ‘8’, ‘9’, ‘10’, ‘11’, ‘12’, ‘13’, ‘14’, ‘15’] 这也是对的
但是在第1次循环以后 c[0]的值就一直在变变成了c[x]的值
相当于把c_list[0]变成了c_list[1]…以此类推最后得出的列表c的值也是每一项完全一样
我不明白这是怎么回事
我的c[0]只在第0次循环时被赋值了但是后面它的值跟着在改变

如图：
在这里插入图片描述
第一次老出bug 赋值以后每次循环都改变c[0]的值搞了半天都没搞出来
无论是用appen函数添加还是用二维数组定义或者增加第三个空数组来过渡都无法解决

代码改进

后来在我华科同学的指导下突然想到赋值可以赋的是个地址地址里面的值一直变化导致赋值也一直变化于是用第二张图的循环套循环深度复制实现了

代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Nov 19 19:47:01 2021@author: 16016
"""a_list = ['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14','15']
#print(len(a_list))
#b_list = ['','','','','','','','','','','','','','','','']
c_list = [[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[]]
#for i in range(16):
if len(a_list):for j in range(16):a_list[j]=str(a_list[j])+'_'+str(j)print("序号:",j)print('a_list:\n',a_list)for i in range(16):c_list[j].append(a_list[i])print('c_list[0]:\n',c_list[0])print('\n')
#        b_list[j]=a_list[7],a_list[8]
#        print(b_list[j])# 写入到Excel：
print(c_list,'\n')

解决了问题

在这里插入图片描述

优化

第三次是请教了老师用copy函数来赋真值

代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Fri Nov 19 19:47:01 2021@author: 16016
"""a_list = ['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12','13','14','15']
#print(len(a_list))
#b_list = ['','','','','','','','','','','','','','','','']
c_list = [[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[],[]]
#for i in range(16):
if len(a_list):for j in range(16):a_list[j]=str(a_list[j])+'_'+str(j)print("序号:",j)print('a_list:\n',a_list)c_list[j]=a_list.copy()print('c_list[0]:\n',c_list[0])print('\n')
#        b_list[j]=a_list[7],a_list[8]
#        print(b_list[j])# 写入到Excel：
#print(c_list,'\n')

同样能解决问题
在这里插入图片描述
最后得出问题就是指针惹的祸！

a_list指向的是个地址而不是值 a_list[i]指向的才是单个的值 copy()函数也是复制值而不是地址

如果这个用C语言来写就直观一些了难怪C语言是基础光学Python不学C 遇到这样的问题就解决不了

C语言yyds Python是什么垃圾弱智语言

总结

由于Python无法单独定义一个值为指针或者独立的值所以只能用列表来传送
只要赋值是指向一个列表整体的那么就是指向的一个指针内存地址解决方法只有一个那就是将每个值深度复制赋值（子列表内的元素提取出来重新依次连接）或者用copy函数单独赋值

如图测试：
在这里插入图片描述

部分代码：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sat Nov 20 16:45:48 2021@author: 16016
"""def text1():A=[1,2,3]B=[[],[],[]]for i in range(len(A)):A[i]=A[i]+iB[i]=Aprint(B)def text2():A=[1,2,3]B=[[],[],[]]A[0]=A[0]+0B[0]=Aprint(B)A[1]=A[1]+1B[1]=Aprint(B)A[2]=A[2]+2B[2]=Aprint(B)if __name__ == '__main__':text1()print('\n')text2()

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)