Python GPS数据获取全攻略：从硬件接口到Web服务的实战指南398

在当今万物互联的时代，地理位置信息（GPS/GNSS数据）扮演着越来越重要的角色。无论是车辆导航、物联网设备追踪、智能农业、户外探险，还是移动应用中的位置服务，都离不开精确的定位数据。Python以其简洁的语法、丰富的库生态和强大的跨平台能力，成为了处理GPS数据的理想选择。本文将作为一份详尽的指南，带领读者深入探索如何使用Python从各种源头获取GPS数据，包括传统硬件接口、移动设备以及Web服务，并探讨数据处理与应用的最佳实践。

一、GPS/GNSS数据基础：理解定位原理与数据格式

在深入代码之前，我们首先需要理解GPS/GNSS数据的基本概念。全球定位系统（Global Positioning System, GPS）最初由美国开发，是全球最早、最成熟的卫星导航系统。而全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System, GNSS）则是一个更广泛的术语，涵盖了GPS、俄罗斯的GLONASS、欧洲的Galileo、中国的北斗（BDS）等多个系统。这些系统通过接收卫星信号，计算出接收器的精确位置（经度、纬度、高度）、速度和时间。

1.1 核心定位参数

无论通过何种方式获取，我们通常关注的核心定位参数包括：
经度 (Longitude)：地球表面东西方向的度数，通常表示为小数或度分秒。
纬度 (Latitude)：地球表面南北方向的度数，通常表示为小数或度分秒。
高度 (Altitude)：相对于海平面或地球椭球体的高度。
定位精度 (Accuracy)：表示位置的可信赖程度，通常以米为单位。
时间戳 (Timestamp)：数据获取的UTC时间。
速度 (Speed)：运动物体的瞬时速度。
航向 (Course)：运动物体的行进方向。
卫星数量 (Satellites Used)：参与定位计算的卫星数量，通常影响定位精度。

1.2 NMEA 0183协议：GPS数据通用语言

NMEA 0183（National Marine Electronics Association）是GPS设备中最常用的一种标准数据协议。它定义了一系列ASCII文本语句，用于传输各种定位、导航和时间信息。当我们通过串口或USB接口连接GPS模块时，通常会收到这种格式的原始数据。

常见的NMEA语句包括：
$GPGGA：全球定位系统固定数据，包含时间、经纬度、定位质量指示、使用卫星数量、水平精度因子（HDOP）、高度、大地水准面分离值等。这是获取核心定位信息最重要的语句。
$GPRMC：推荐最小特定GPS/GNSS数据，包含时间、有效性、经纬度、地速、航向、日期、磁偏角等。此语句提供了非常全面的导航信息。
$GPVTG：地面速度信息，包含航向（真北和磁北）、地速等。
$GPGSA：当前卫星状态，包括模式、定位类型（2D/3D）、参与定位的卫星PRN号、位置精度因子（PDOP）、水平精度因子（HDOP）、垂直精度因子（VDOP）等。
$GPGSV：可见卫星信息，包含卫星数量、每颗卫星的PRN号、仰角、方位角和信噪比（SNR）。

一条典型的`$GPGGA`语句可能长这样：

`$GPGGA,092708.20,3124.9655,N,12020.3060,E,1,06,1.47,15.6,M,-5.2,M,,*72`

我们需要通过Python解析这些字符串，提取出所需的经纬度、高度等信息。

二、Python获取GPS数据的多种途径

2.1 通过USB/串口GPS模块获取（最直接、经典的方式）

这是获取GPS原始数据最直接的方式，适用于树莓派、PC或其他嵌入式设备连接硬件GPS模块的场景。这些模块通常通过UART（串口）或USB转串口的方式与计算设备通信。

2.1.1 硬件准备

USB GPS模块（例如UBLOX系列）或TTL电平的GNSS模块（如NEO-6M，连接树莓派GPIO）。
对于USB模块，可能需要安装CP210x、CH340等串口驱动。

2.1.2 Python库：`pyserial`

`pyserial`是Python用于串口通信的标准库。它支持Windows、Linux、macOS等多种操作系统。

安装：

`pip install pyserial`

代码示例：读取NMEA数据并简单解析
import serial
import time
import re
def parse_nmea_gga(nmea_sentence):
"""
解析GPGGA语句，提取经纬度、高度等信息。
"""
if not ('$GPGGA'):
return None
try:
parts = (',')
if len(parts) < 15: # 检查字段数量
return None
# 检查定位质量指示（0=无效，1=GPS定位，2=差分GPS，等）
fix_quality = int(parts[6])
if fix_quality == 0:
return None # 无效定位
timestamp = parts[1] # UTC时间
lat_raw = parts[2]
lat_dir = parts[3]
lon_raw = parts[4]
lon_dir = parts[5]
num_satellites = int(parts[7])
hdop = float(parts[8])
altitude = float(parts[9]) # 海拔高度
# 转换经纬度格式 ( -> )
def convert_to_decimal(raw_coord, direction):
if not raw_coord:
return None

dot_index = ('.')
if dot_index == -1 or dot_index < 2: # 确保至少有两位度数
return None
degrees = float(raw_coord[:dot_index-2])
minutes = float(raw_coord[dot_index-2:])
decimal_coord = degrees + minutes / 60
if direction in ['S', 'W']:
decimal_coord *= -1
return decimal_coord
latitude = convert_to_decimal(lat_raw, lat_dir)
longitude = convert_to_decimal(lon_raw, lon_dir)
if latitude is None or longitude is None:
return None
return {
'timestamp': timestamp,
'latitude': latitude,
'longitude': longitude,
'altitude': altitude,
'fix_quality': fix_quality,
'num_satellites': num_satellites,
'hdop': hdop
}
except (ValueError, IndexError) as e:
print(f"Error parsing NMEA GGA: {e} - Sentence: {nmea_sentence}")
return None
# 根据你的操作系统和设备，设置正确的串口号
# Windows: 'COMx' (例如 'COM3')
# Linux/macOS: '/dev/ttyUSBx' 或 '/dev/ttyACMx' (例如 '/dev/ttyUSB0')
serial_port = '/dev/ttyUSB0' # 请根据实际情况修改
baud_rate = 9600 # 大多数GPS模块默认9600或115200
try:
ser = (serial_port, baud_rate, timeout=1)
print(f"成功打开串口: {serial_port} @ {baud_rate}bps")
while True:
line = ().decode('ascii', errors='ignore').strip()
if line:
# print(f"原始NMEA: {line}") # 调试用，打印所有NMEA语句
if ('$GPGGA'):
gps_data = parse_nmea_gga(line)
if gps_data:
print(f"获取到GPS数据：")
print(f" 时间: {gps_data['timestamp']}")
print(f" 纬度: {gps_data['latitude']:.6f} {gps_data['lat_dir']}")
print(f" 经度: {gps_data['longitude']:.6f} {gps_data['lon_dir']}")
print(f" 高度: {gps_data['altitude']:.2f} 米")
print(f" 卫星数量: {gps_data['num_satellites']}")
print(f" 精度因子(HDOP): {gps_data['hdop']:.2f}")
print("-" * 30)
(0.1) # 避免CPU占用过高
except as e:
print(f"串口错误: {e}")
print("请检查串口是否正确连接，以及串口号和波特率是否匹配。")
except KeyboardInterrupt:
print("程序已停止。")
finally:
if 'ser' in locals() and ser.is_open:
()
print("串口已关闭。")

注意事项：
确保串口权限：在Linux系统上，可能需要将当前用户添加到`dialout`或`uucp`组（`sudo usermod -a -G dialout $USER`），然后重新登录。
错误处理：NMEA数据有时会不完整或损坏，解析时需加入健壮的错误处理。
性能：`readline()`会阻塞，`timeout`参数很重要。`()`控制读取频率，防止CPU空转。

2.1.3 `gpsd`服务与`python-gps`库 (Linux/嵌入式系统)

`gpsd`是一个在Linux系统（尤其是嵌入式设备如树莓派）上运行的守护进程，它能自动检测和配置连接的GPS设备，并将原始NMEA数据解析成结构化的JSON格式，通过TCP端口（默认2947）提供给多个客户端。这极大地简化了应用程序与GPS硬件的交互。

优势：
硬件抽象：应用程序无需关心具体的串口设备和NMEA解析。
多客户端：多个应用程序可以同时访问同一个GPS数据流。
统一接口：提供了统一的JSON数据格式。

安装与配置`gpsd` (以树莓派为例)：

`sudo apt update`

`sudo apt install gpsd gpsd-clients`

编辑`/etc/default/gpsd`，配置连接的串口设备：

`DEVICES="/dev/ttyUSB0"` (或 `/dev/ttyAMA0` for Pi's hardware UART)

`GPSD_OPTIONS="-n"` (不启动D-BUS)
`USBAUTO="true"` (自动检测USB设备)

重启服务：`sudo systemctl restart gpsd`

Python客户端：`python-gps`

安装：

`pip install gpsd-py3` (或 `pip install python-gps` for older versions)

代码示例：
import gpsd
import time
try:
# 连接到gpsd服务，默认端口2947
()
print("成功连接到gpsd服务。")
while True:
# 获取当前GPS报告
report = gpsd.get_current()

# 检查报告类型，确保是定位数据
if report['class'] == 'TPV': # TPV (Time-Position-Velocity) 报告包含定位信息
if >= 2: # 2D fix (2) 或 3D fix (3)
print(f"时间: {}")
print(f"纬度: {}")
print(f"经度: {}")
if == 3: # 3D定位才有高度
print(f"高度: {:.2f} 米")
print(f"速度: {:.2f} m/s")
print(f"航向: {:.2f} 度")
# 还可以获取其他信息如 epx, epy, epv (位置误差估计)
print("-" * 30)
else:
print("等待有效GPS信号...")
else:
print(f"接收到未知报告类型: {report['class']}")
(1) # 每秒获取一次
except ConnectionRefusedError:
print("错误: 无法连接到gpsd服务。请确保gpsd服务正在运行。")
print("在Linux上，尝试运行 'sudo systemctl status gpsd' 检查服务状态。")
except KeyboardInterrupt:
print("程序已停止。")
except Exception as e:
print(f"发生其他错误: {e}")

2.2 从图片EXIF数据中提取GPS信息

许多智能手机和数码相机在拍摄照片时，如果GPS功能开启，会将地理位置信息嵌入到照片的EXIF（Exchangeable Image File Format）元数据中。Python可以通过图像处理库轻松读取这些信息。

2.2.1 Python库：`Pillow`或`exifread`

`Pillow`是PIL（Python Imaging Library）的一个分支，功能强大，是图像处理的首选。`exifread`库则更专注于EXIF数据的读取。

安装：

`pip install Pillow`

`pip install exifread` (如果需要更精细的EXIF控制)

代码示例 (使用Pillow)：
from PIL import Image
from import GPSTAGS, TAGS
def get_gps_info(image_path):
"""
从图片EXIF数据中提取GPS信息。
"""
try:
with (image_path) as img:
exif_data = img._getexif()
if not exif_data:
return "图片没有EXIF数据"
gps_info = {}
for tag, value in ():
tag_name = (tag, tag)
if tag_name == "GPSInfo":
for gps_tag, gps_value in ():
gps_tag_name = (gps_tag, gps_tag)
gps_info[gps_tag_name] = gps_value

if not gps_info:
return "图片EXIF中没有GPS信息"
# 提取并转换经纬度
lat_ref = ('GPSLatitudeRef')
lat_deg = ('GPSLatitude')
lon_ref = ('GPSLongitudeRef')
lon_deg = ('GPSLongitude')
alt_ref = ('GPSAltitudeRef')
altitude = ('GPSAltitude')
timestamp = ('GPSTimeStamp')
datestamp = ('GPSDateStamp')
def convert_to_degrees(value):
# value 格式通常为 (度数, 分数, 秒数)
d = float(value[0])
m = float(value[1])
s = float(value[2])
return d + (m / 60.0) + (s / 3600.0)
latitude = None
longitude = None
if lat_deg and lat_ref:
latitude = convert_to_degrees(lat_deg)
if lat_ref == 'S':
latitude *= -1
if lon_deg and lon_ref:
longitude = convert_to_degrees(lon_deg)
if lon_ref == 'W':
longitude *= -1

result = {
'latitude': latitude,
'longitude': longitude,
'altitude': float(altitude[0]) / float(altitude[1]) if altitude else None,
'altitude_ref': '海平面下' if alt_ref == 1 else '海平面上',
'timestamp': f"{datestamp} {':'.join(str(int(t)) for t in timestamp)}" if datestamp and timestamp else None
}
return result
except FileNotFoundError:
return f"文件未找到: {image_path}"
except Exception as e:
return f"处理图片时发生错误: {e}"
# 示例使用
image_file = '' # 替换为你的图片路径
gps_data = get_gps_info(image_file)
if isinstance(gps_data, dict):
print(f"图片 '{image_file}' 的GPS信息:")
for key, value in ():
print(f" {key}: {value}")
else:
print(gps_data)

2.3 通过Web浏览器或移动应用获取位置并传给Python后端

Python无法直接访问用户设备的GPS硬件（除非构建Native应用）。但在Web或移动应用场景中，我们可以利用浏览器或操作系统的地理定位API获取位置，然后通过HTTP请求发送到Python后端进行处理。

2.3.1 Web浏览器前端（JavaScript）

现代浏览器都支持`` API。以下是一个简单的JavaScript示例，用于获取用户位置并发送到后端：
<script>
function getLocation() {
if () {
(sendPosition, showError);
} else {
alert("您的浏览器不支持地理定位。");
}
}
function sendPosition(position) {
const latitude = ;
const longitude = ;
const accuracy = ;
(`纬度: ${latitude}, 经度: ${longitude}, 精度: ${accuracy}m`);
// 使用Fetch API将数据发送到Python后端
fetch('/receive_gps_data', {
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json'
},
body: ({
latitude: latitude,
longitude: longitude,
accuracy: accuracy,
timestamp: new Date().toISOString()
})
})
.then(response => ())
.then(data => {
('后端响应:', data);
})
.catch(error => {
('发送数据到后端失败:', error);
});
}
function showError(error) {
switch() {
case error.PERMISSION_DENIED:
alert("用户拒绝了地理定位请求。");
break;
case error.POSITION_UNAVAILABLE:
alert("位置信息不可用。");
break;
case :
alert("获取用户位置超时。");
break;
case error.UNKNOWN_ERROR:
alert("发生未知错误。");
break;
}
}
// 在页面加载后立即获取位置，或者绑定到按钮点击事件
= getLocation;
</script>

2.3.2 Python后端（Flask/Django）

Python Web框架如Flask或Django可以轻松接收前端发送过来的JSON数据。

代码示例 (使用Flask)：
from flask import Flask, request, jsonify
import json
app = Flask(__name__)
@('/')
def index():
# 简单的HTML页面，包含JavaScript获取位置的代码
return '''

获取GPS数据

请允许浏览器获取您的位置。

三、GPS数据处理与高级应用

3.1 数据存储

获取到的GPS数据通常需要存储起来。常用的方法有：
CSV/JSON文件：简单易用，适合小规模数据或临时存储。
SQLite数据库：轻量级关系型数据库，无需独立服务，适合嵌入式设备或桌面应用。
PostgreSQL/MySQL等：功能强大的关系型数据库，适合大规模数据和Web应用，PostGIS扩展更是地理空间数据处理的利器。
MongoDB等NoSQL数据库：适合存储非结构化或半结构化的地理数据。

3.2 数据可视化

将GPS轨迹或点位在地图上可视化，是理解数据最直观的方式。
`Folium`：基于``的Python地图库，可以在Jupyter Notebook或HTML页面中生成交互式地图，轻松添加标记、路径、热力图等。
`Matplotlib`：可以绘制简单的二维散点图或折线图，用于展示轨迹。
`Plotly`：交互式图表库，支持地理散点图、轨迹图。

Folium示例：
import folium
# 假设你有一系列GPS点 (纬度, 经度)
gps_points = [
(31.2304, 121.4737), # 上海
(30.2874, 120.1536), # 杭州
(29.8718, 121.5498), # 宁波
(32.0603, 118.7969) # 南京
]
# 创建一个地图对象，中心点为第一个GPS点
m = (location=gps_points[0], zoom_start=7)
# 添加标记点
for lat, lon in gps_points:
([lat, lon]).add_to(m)
# 添加路径
(gps_points, color="red", weight=2.5, opacity=1).add_to(m)
# 保存地图为HTML文件
("")
print("地图已保存到 ")

3.3 误差处理与数据平滑

GPS数据不可避免地存在误差。可以通过以下方法提高数据质量：
平均/中值滤波：对连续获取的多个点进行平均或取中值，减少随机误差。
卡尔曼滤波：更复杂的算法，适用于实时系统，能够根据前一时刻的状态预测当前状态，并结合当前测量值进行优化。
检查HDOP/VDOP：只使用精度因子（HDOP, VDOP）低于某个阈值的数据。
剔除异常值：去除明显跳变的异常点，例如速度过高或位置距离上次太远。

3.4 逆地理编码与POI检索

将经纬度转换为人类可读的地址信息（逆地理编码），或查找附近兴趣点（POI），是GPS数据的重要应用。可以通过调用第三方Web API来实现，例如高德地图API、百度地图API、Google Maps API（需付费或有调用限制）或OpenStreetMap的Nominatim服务。

示例 (使用Nominatim - 需安装`geopy`)：

`pip install geopy`
from import Nominatim
from import GeocoderTimedOut, GeocoderServiceError
geolocator = Nominatim(user_agent="my-gps-app") # 请替换为你的应用名称
def reverse_geocode(latitude, longitude):
try:
location = ((latitude, longitude), exactly_one=True, timeout=10)
if location:
return
else:
return "未能找到地址信息"
except GeocoderTimedOut:
return "地理编码服务超时"
except GeocoderServiceError as e:
return f"地理编码服务错误: {e}"
except Exception as e:
return f"发生未知错误: {e}"
# 示例
lat = 31.2304
lon = 121.4737
address = reverse_geocode(lat, lon)
print(f"({lat}, {lon}) 对应的地址是: {address}")

四、总结与展望

Python在获取和处理GPS数据方面展现出极大的灵活性和强大的能力。从直接的串口通信到利用成熟的`gpsd`服务，再到从图像EXIF中挖掘信息，乃至通过Web前端与后端交互，Python都能提供高效的解决方案。结合数据存储、可视化和高级分析库，Python可以帮助开发者构建从数据采集到智能决策的完整地理信息系统。

未来的发展趋势将继续围绕更高精度（RTK/PPK）、多GNSS融合、室内定位（Wi-Fi/蓝牙/UWB）以及与AI/机器学习的结合，以实现更智能、更精准的位置感知与服务。掌握本文介绍的Python GPS数据获取技能，将为您在这些前沿领域打下坚实的基础。

2025-11-11

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