滑动轨迹 曲线 python_Python 模拟真实运动轨迹，轻松完成长跑和打卡
硬件环境：
MacBook Pro (15-inch, 2017)
iPhone 8 Plus
macOS Mojave 10.14.5
iOS 12.4
Xcode 10.2.1
Python 3.7.0
sublime text 3.1.1
打开Xcode -> Preferences 添加Apple ID
在Xcode上创建新项目，打开Xcode -> create a new Xcode project
选择ios菜单 -> Single View App，填写项目名 推荐非中文，在事先准备好的文件夹内存放 文件夹推荐非中文
此时将iPhone连接mac 左上角显示连接设备
出现如下结果即为成功：
2.使用Xcode创建一个含有gpx的文件
GPX（GPS eXchange Format，GPS交换格式）是一个XML格式，为应用软件设计的通用GPS数据格式，专门用来存储地理信息
一个GPX文件内包含一些经纬度点组成的轨迹，包含了时间、名字等信息
回到Xcode 打开Xcode -> File -> New -> File...
在IOS菜单下选择GPX File
选择一个位置并命名GPX文件 例：fake_loc.gpx
自动生成如下gpx文件即为成功
分析该gpx文件，格式类似标签语言风格
在 标签内包含经纬度（lat、lon）、该点名称以及时间
第一段注释内容大意为：
“提供一个或多个包含纬度/经度对的点_
如果提供一个点，Xcode将模拟那个特定的点_
如果提供多个点，Xcode将依次模拟每一个点”_
第二段注释内容大意为：
“可以选择为每一个坐标点添加一个时间标签_可，Xcode可以根据时间标签的顺序依次移动到每一个坐标点，并根据时间点来插入速度X
如果不提供一个时间标签，那么Xcode将使用一个固定的速度_
航路点必须按时间升序排序_”
因此，可以通过输入一系列点来模拟位置，让Xcode来依次定为每一个点来模拟人的跑动行为
3.使用Python来自动生成一系列轨迹点
mac下python与sublime text3的环境配置在第一篇随笔中有记录
分析gpx文件结构可以得到目标gpx文件结构应该为：
<?xml version="1.0"?>
#......
#以此类推
在地图经纬度查询网站可以得到指定地点的经纬度信息：http://www.gpsspg.com/maps.htm
我们选择西安市某211高校作为实验地点：
该网站提供多个公司的定位标准下的经纬度信息
由于每一家公司的定位标准不同，经纬度就会存在偏差，这时候就要看用来模拟的APP使用哪家的地图了
我们以某跑步打卡APP 步道乐跑 作为实验对象，在该高校实现水平移动与竖直移动
经过验证该APP使用的是 谷歌地球标准，通过该网站首先得到一段直线的首尾经纬度点：
开始点：
lat：34.3752989239lon：108.9080291565
中间点：
lat：34.3740193255lon：108.9085977848
结束点：
lat：34.3733728774lon：108.9064091023
在该网站可以通过经纬度获得距离信息：http://www.hhlink.com/经纬度/
计算得到距离约为78米
后续可根据需求，通过测距来得到相应距离 从而计算得到水平与竖直移动速度
可以得出结论：
在该高校相对从北到南 经度减少，纬度增加
在该高校相对从东到西 经度减小，纬度减小
在符合跑步打卡APP步道乐跑的配速要求：3～9 min/km，例如从北到南生成100个点
经度依次减少 纬度依次增加，并使得这100个点散布在路径上
每个点之间减少或者增加的距离可以通过乘以指定范围内的随机数，使得点之间呈现左右略为摇摆的路径
在点数量较多的情况下近似为人的跑动轨迹
根据该高校的位置情况编写相应的python程序：
import random #初始点信息
a1 = 34.3752989239;
b1 = 108.9080291565; #中间点信息
a2 = 34.3740193255;
b2 = 108.9085977848; for i in range( 1,1000 ): while( a1 >= a2 ): # 循环条件 经度未到达中间点时执行
xa = round( random.uniform(0.2, 7) ) # 随机数，用于模拟人跑动
xb = round( random.uniform(12, 15) ) # 竖直移动
a1 = round( a1 - 0.0000072 * xa , 10 )
b1 = round( b1 + 0.0000008 * xb , 10 ) # 输出信息
print( '' ) print( '' ) for i in range( 1,1000 ):
xa = round( random.uniform(2, 8) )
xb = round( random.uniform(1, 3) ) # 水平移动
a2 = round( a2 - 0.000003 * xa, 10 )
b2 = round( b2 - 0.000025 * xb, 10 ) print( '' ) print( '' )
得到输出（节选）：
将该输出复制并粘贴在gpx文件里
并 command + s 保存
可以在xcode项目目录内找到并打开该文件：
4.开始位置模拟
确保手机连接上电脑，并解锁保持屏幕常亮
点击Xcode右上角开始图标：
第一次会提示iPhone未信任开发者
在设置 -> 通用 -> 设备管理 点击该开发者并选择信任
再次在Xcode上点击右上角图标
一分钟左右手机上会多出一个灰色的app图标
点击后按home键退出，进入步道乐跑
在Xcode下方多出一栏功能，点击位置图标并选择你的fake_loc
此时APP就已经按照gpx文件内的路径开始移动了
总结
在模拟时没有考虑速度的因素，按照默认的Xcode对gpx的点的更新速度来实现的
在控制整体的移动速度时完全是按照点的密集程度，即点的位置变化程度来实现的
后期可以根据时间标签来改进获得更精确的速度
根据步道乐跑后台数据，检测作弊主要依靠平均配速、每公里的步数、设备uuid、设备序列号来检测的
文章的方法可以解决平均配速、uudi、序列号等问题（因为就是使用真机来实现的）
但是对于步数只能依靠在模拟时通过摇晃手机来实现
原文：https://www.cnblogs.com/Joeric07/p/11173651.html
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