Strava Insights
Dependency-freies Python-Toolkit, das Strava-Daten per API zieht und ein HTML-Performance-Dashboard plus GPX-Tankstopp-Planer erzeugt.
Das Toolkit holt die komplette Strava-Aktivitätshistorie über OAuth-aufgefrischte API-Calls (nur mit der Standardbibliothek urllib, ohne requests) und berechnet Leistung, Herzfrequenz, Effizienz (W/bpm), TSS und Formtrends, die es als eigenständiges HTML-Dashboard mit Chart.js ausgibt. Eine zweite Pipeline parst eine GPX-Route, sampelt sie etwa alle 800 m und fragt die Overpass-API nach Tankstellen, Trinkwasser, Supermärkten und Kiosken entlang der Strecke ab, dann reverse-geocodiert sie ausgewählte Schlüsselstopps über Nominatim. Alle Daten liegen als lokale JSON-Caches, kein DB, Ausgabe ist statisches HTML.
Highlights
- OAuth-Token-Refresh und paginiertes Fetching from scratch auf urllib gebaut; die aufgefrischten Tokens werden zurück in die .env geschrieben.
- Berechnet Jahres- und YTD-Vergleiche, 4-Wochen-Formdeltas, monatliche Effizienz in W/bpm, geschätzten Wochen-TSS und HF-Zonen aus der beobachteten Max-HF.
- Routen-Pipeline: GPX mit Haversine-Distanz, Downsampling auf einen Punkt pro 800 m, Overpass-Batch-Queries pro POI-Typ und Versorgungslücken-Analyse pro 50-km-Block.