od-ms/converter-scripts

Skripte zum Konvertieren von Dateien

Open Data Münster Skript Repo

Skripte zum Konvertieren von Dateien. Diese Skripte werden derzeit 1x im Jahr manuell ausgeführt.

---

Elektroauto Ladesäulen

Siehe Unterverzeichnis ladesaeulen/

---

Tischtennisplatten Standorte

Siehe Unterverzeichnis tischtennisplatten/

---

AWM Container Standorte

Vorbereitung

Die Container Standort-JSON-Dateien müssen manuell über die AWM-Webseite heruntergeladen werden, und ins Verzeichnis data/ abgelegt werden. Anleitung dazu: Siehe Kommentare in der Sourcecode-Datei.

Ausführung

python3 awm-container2023.py

---

Kalender politische Gremiensitzungen

Liest die Gremientermine aus der OParl Schnittstelle des Ratsinformationssystems der Stadt Münster aus und schreibt sie in eine ical-Datei.

Läuft relativ lange, da die Sitzungstermine Seitenweise zurückgegeben werden, und auch ur-alte Termine drin sind, die automatisch rausgefiltert werden.

Vorbereitung

Die Variable CONFIG_EXPORT_YEAR muss im Sourcecode auf das aktuelle Jahr gesetzt werden.

Ausführung

# Virtuelles Environment mit dem Namen "venv" initialisieren falls noch kein venv-Unterverzeichnis da ist:
python3 -m venv venv

# venv fürs aktuelle Projekt aktivieren
source venv/bin/activate

python3 oparl_generate_gremienkalender_ical.py

---

Refill-Stationen in Münster

Liest die Refill-Stationen-POIs von der OpenFairDB API aus und speichert sie als GeoJSON und als CSV.

Siehe Unterverzeichnis refill-stationen/

---

Stadtwerke ÖPNV POIs

Liest die verschiedenen POIs ein (Barrierefreie Haltestellen, Park&Ride, Bike&Ride, ...) und speichert sie als GeoJSON und als CSV.

Siehe Unterverzeichnis stadtwerke/

---

Solaranlagen und Windräder im Stadtgebiet

Die Daten werden vom Marktstammdatenregister "MaStR" der Bundesnetzagentur ausgelesen.

Im Unterverzeichnis marktstammdatenregister/ muss dazu das Folgende ausgeführt werden:

python3 load_data_from_mstr.py

---

Klimadashboard

Vorher müssen die Marktstammdatenregister-Dateien aktualisiert werden (s.o.), da sie von diesem Skript als Input genutzt werden.

Die Datendatei wird 1x im Monat per Cronjob neu generiert und eingecheckt. Auf folgender Url werden die Metadaten der aktuellen Datei zurückgeliefert: https://opendata.stadt-muenster.de/api/3/action/resource_show?id=klimadashboard

Skript siehe Unterverzeichnis klimadashboard/

Schritte zum Ausführen:

• Inputdatei abglegen als 05515000_csv_klimarelevante_daten.csv
• Skript starten python3 split_datafile.py
• Aktuelle Datei im Repository einchecken git add klimadata.csv;git commit ...;git push;

converter-scripts's Issues

Fehler-Mailing

Gut wäre eine automatische Info-Mail wenn eins der Skripte beim täglichen Update-Cronjob nicht funktioniert hat.