Flughäfen

Lauffähige Beispiele für Flughafendaten: Eckdaten, Funkfrequenzen und ein Start- und Landebahnvergleich mehrerer Flughäfen über den Endpoint Flughäfen.

#	Frage	Verwendete Daten
1	Welche Eckdaten hat ein bestimmter Flughafen, und welche ist seine längste Start- und Landebahn?	/airports/search
2	Welche Funkfrequenzen veröffentlicht dieser Flughafen?	/airports/search
3	Zwei Flughäfen anhand ihrer Start- und Landebahndaten für die Flugzeugplanung vergleichen	/airports/search

Voraussetzungen

Auth

x-api-key bei jeder Anfrage (Direktabonnement). Mehr erfahren →

Installation

Die folgenden Skripte verwenden requests für API-Aufrufe und rich für die Terminalausgabe. Einmalig installieren:

pip install requests rich

1. Eckdaten des Flughafens und längste Start- und Landebahn

Frage: Welche Eckdaten hat ein bestimmter Flughafen, und welche ist seine längste Start- und Landebahn?

Der Endpoint /airports/search liefert die vollständigen Flughafen-Metadaten einschließlich aller Start- und Landebahnen. Dieses Skript extrahiert das Wesentliche und ermittelt die längste verfügbare Start- und Landebahn.

import os

import requests
from rich.console import Console
from rich.table import Table

console = Console()

HEADERS = {
    "X-RapidAPI-Key": os.getenv("RAPIDAPI_KEY", "YOUR_RAPIDAPI_KEY"),
    "X-RapidAPI-Host": "skylink-api.p.rapidapi.com",
}
BASE = "https://skylink-api.p.rapidapi.com"


def fetch_airport(icao: str) -> dict | None:
    r = requests.get(
        f"{BASE}/airports/search",
        headers=HEADERS,
        params={"icao": icao},
        timeout=(10, 15),
    )
    if r.status_code == 404:
        return None
    r.raise_for_status()
    return r.json()


def main() -> None:
    airport = fetch_airport("KJFK")
    if not airport:
        console.print("[yellow]Airport not found.[/]")
        return

    runways = airport.get("runways") or []
    longest = max((rwy.get("length_ft") or 0 for rwy in runways), default=0)

    table = Table(title=f"Airport Facts — {airport.get('ident', 'N/A')}")
    table.add_column("Field", style="cyan", no_wrap=True)
    table.add_column("Value")

    table.add_row("Name", airport.get("name", "—"))
    table.add_row("ICAO", airport.get("icao_code", "—"))
    table.add_row("IATA", airport.get("iata_code", "—"))
    table.add_row("Type", airport.get("type", "—"))
    table.add_row("Elevation", f"{airport.get('elevation_ft', '—')} ft")
    table.add_row("Municipality", airport.get("municipality", "—"))
    table.add_row("Country", (airport.get("country") or {}).get("name", "—"))
    table.add_row("Runways", str(len(runways)))
    table.add_row("Longest Runway", f"{longest:,} ft" if longest else "—")

    console.print(table)


if __name__ == "__main__":
    main()

Ausgabe: Eine Tabelle mit Name, ICAO-/IATA-Codes, Typ, Höhe, Gemeinde, Anzahl der Start- und Landebahnen und Länge der längsten Start- und Landebahn für KJFK.

2. Funkfrequenzen des Flughafens

Frage: Welche Funkfrequenzen veröffentlicht dieser Flughafen?

ATC-Frequenzen (ATIS, GND, TWR, APP, DEP) sind in der Flughafen-Antwort enthalten. Sie werden nach Typ sortiert, damit Sie sie bei der Flugvorbereitung schnell nachschlagen können.

import os

import requests
from rich.console import Console
from rich.table import Table

console = Console()

HEADERS = {
    "X-RapidAPI-Key": os.getenv("RAPIDAPI_KEY", "YOUR_RAPIDAPI_KEY"),
    "X-RapidAPI-Host": "skylink-api.p.rapidapi.com",
}
BASE = "https://skylink-api.p.rapidapi.com"


def fetch_airport(icao: str) -> dict | None:
    r = requests.get(
        f"{BASE}/airports/search",
        headers=HEADERS,
        params={"icao": icao},
        timeout=(10, 15),
    )
    if r.status_code == 404:
        return None
    r.raise_for_status()
    return r.json()


def main() -> None:
    airport = fetch_airport("EGLL")
    if not airport:
        console.print("[yellow]Airport not found.[/]")
        return

    frequencies = airport.get("frequencies") or []
    if not frequencies:
        console.print(f"[yellow]No frequencies published for {airport.get('ident')}.[/]")
        return

    frequencies.sort(key=lambda f: f.get("type", ""))

    table = Table(title=f"Radio Frequencies — {airport.get('name', 'N/A')}")
    table.add_column("Type", style="cyan", no_wrap=True)
    table.add_column("Description")
    table.add_column("Frequency (MHz)", justify="right")

    for freq in frequencies:
        table.add_row(
            freq.get("type", "—"),
            freq.get("description", "—"),
            str(freq.get("frequency_mhz", "—")),
        )

    console.print(table)
    console.print(
        "\n[dim]Tip: chain to [bold]/weather/metar/EGLL[/bold] for live wind and altimeter to "
        "cross-check ATIS readback.[/]"
    )


if __name__ == "__main__":
    main()

Ausgabe: Eine sortierte Tabelle der ATIS-, GND-, TWR-, APP- und DEP-Frequenzen für London Heathrow (EGLL) sowie ein Hinweis auf den METAR-Endpoint für aktuelle Bedingungen.

3. Zwei Flughäfen anhand ihrer Start- und Landebahndaten vergleichen

Frage: Wie unterscheiden sich zwei Flughäfen in ihrer Start- und Landebahnkonfiguration für die Flugzeugplanung?

Ruft KLAX und KJFK parallel ab und gibt eine Gegenüberstellung aus. Für Startleistungsberechnungen übergeben Sie die ICAO-Codes an /weather/metar/{icao}, um aktuelle Temperatur und aktuellen Luftdruck zu erhalten.

import os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed

import requests
from rich.console import Console
from rich.table import Table

console = Console()

HEADERS = {
    "X-RapidAPI-Key": os.getenv("RAPIDAPI_KEY", "YOUR_RAPIDAPI_KEY"),
    "X-RapidAPI-Host": "skylink-api.p.rapidapi.com",
}
BASE = "https://skylink-api.p.rapidapi.com"

AIRPORTS = ["KLAX", "KJFK"]


def fetch_airport(icao: str) -> tuple[str, dict | None]:
    r = requests.get(
        f"{BASE}/airports/search",
        headers=HEADERS,
        params={"icao": icao},
        timeout=(10, 15),
    )
    if r.status_code == 404:
        return icao, None
    r.raise_for_status()
    return icao, r.json()


def main() -> None:
    results: dict[str, dict | None] = {}
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=2) as pool:
        futures = {pool.submit(fetch_airport, icao): icao for icao in AIRPORTS}
        for future in as_completed(futures):
            icao, data = future.result()
            results[icao] = data

    table = Table(title="Runway Comparison")
    table.add_column("Field", style="cyan", no_wrap=True)
    for icao in AIRPORTS:
        table.add_column(icao, justify="right")

    def runway_stat(data: dict | None, stat: str) -> str:
        if not data:
            return "—"
        runways = data.get("runways") or []
        if stat == "count":
            return str(len(runways))
        if stat == "longest":
            longest = max((r.get("length_ft") or 0 for r in runways), default=0)
            return f"{longest:,} ft" if longest else "—"
        return "—"

    def field(data: dict | None, key: str) -> str:
        if not data:
            return "—"
        val = data.get(key, "—")
        return str(val) if val is not None else "—"

    rows = [
        ("Airport Name", lambda d: field(d, "name")),
        ("Municipality", lambda d: field(d, "municipality")),
        ("Elevation", lambda d: f"{field(d, 'elevation_ft')} ft"),
        ("Runways", lambda d: runway_stat(d, "count")),
        ("Longest Runway", lambda d: runway_stat(d, "longest")),
    ]

    for label, getter in rows:
        table.add_row(label, *[getter(results.get(icao)) for icao in AIRPORTS])

    console.print(table)
    console.print(
        "\n[dim]For takeoff performance: fetch [bold]/weather/metar/{icao}[/bold] "
        "to get current OAT and QNH for density altitude calculation.[/]"
    )


if __name__ == "__main__":
    main()

Ausgabe: Eine Gegenüberstellung von KLAX und KJFK nach Name, Gemeinde, Höhe, Anzahl der Start- und Landebahnen und Länge der längsten Start- und Landebahn.

Installation

1. Eckdaten des Flughafens und längste Start- und Landebahn

2. Funkfrequenzen des Flughafens

3. Zwei Flughäfen anhand ihrer Start- und Landebahndaten vergleichen

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