Entfernung

Lauffähige Beispiele für Berechnungen der Großkreisentfernung mit dem Endpoint Entfernung. Behandelt werden Messungen einzelner Routen und Vergleiche mehrerer Routen für die Netzplanung.

#	Frage	Verwendete Daten
1	Großkreisentfernung zwischen zwei Flughäfen für die Routenplanung	Entfernung
2	Entfernungsvergleich mehrerer Routen: Routen ab EGLL nach Entfernung ordnen	Entfernung

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. Routenentfernung zwischen zwei Flughäfen

Frage: Wie groß ist die Großkreisentfernung zwischen KJFK und KLAX, und wie lautet der Anfangskurs?

import os

import requests
from rich.console import Console
from rich.panel import Panel
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_distance(from_icao: str, to_icao: str) -> dict | None:
    r = requests.get(
        f"{BASE}/distance",
        headers=HEADERS,
        params={"from_icao": from_icao, "to_icao": to_icao},
        timeout=(10, 15),
    )
    if r.status_code == 404:
        return None
    r.raise_for_status()
    return r.json()


def main() -> None:
    data = fetch_distance("KJFK", "KLAX")
    if not data:
        console.print("[yellow]No distance data returned.[/]")
        return

    table = Table(title="Route Distance")
    table.add_column("Field", style="cyan", min_width=22)
    table.add_column("Value")

    table.add_row("Origin", data.get("from_airport_name", data.get("from_icao", "—")))
    table.add_row("Destination", data.get("to_airport_name", data.get("to_icao", "—")))
    table.add_row("Distance (nm)", f"{data.get('distance_nm', '—')} nm")
    table.add_row("Distance (km)", f"{data.get('distance_km', '—')} km")
    table.add_row("Distance (mi)", f"{data.get('distance_mi', '—')} mi")
    table.add_row("Initial bearing", f"{data.get('bearing_deg', '—')}° true")

    console.print(table)
    console.print(Panel(
        "Distance shown is great-circle (shortest path on a sphere). "
        "Actual filed routes are typically longer due to airways, wind routing, and restricted airspace.",
        title="Note",
        style="dim",
    ))


if __name__ == "__main__":
    main()

Ausgabe: Eine Tabelle mit den Namen von Abflug- und Zielflughafen, der Entfernung in Seemeilen, Kilometern und Landmeilen sowie dem rechtweisenden Anfangskurs. Ein Hinweis stellt klar, dass die Großkreisentfernung von tatsächlich aufgegebenen Flugrouten abweicht.

2. Entfernungsrangliste mehrerer Routen ab EGLL

Frage: Welche von vier Routen ab London Heathrow sind die kürzesten und welche die längsten?

Ruft alle Routen parallel ab und sortiert sie anschließend aufsteigend nach Seemeilen.

import os
import concurrent.futures

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"

ORIGIN = "EGLL"
DESTINATIONS: list[tuple[str, str]] = [
    ("KJFK", "New York"),
    ("OMDB", "Dubai"),
    ("YSSY", "Sydney"),
    ("RJTT", "Tokyo"),
]


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


def main() -> None:
    results: list[tuple[str, str, dict]] = []

    with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as ex:
        futures = {
            ex.submit(fetch_distance, ORIGIN, icao): (icao, city)
            for icao, city in DESTINATIONS
        }
        for fut, (icao, city) in futures.items():
            data = fut.result()
            if data:
                results.append((icao, city, data))

    results.sort(key=lambda x: x[2].get("distance_nm", float("inf")))

    table = Table(title=f"Routes from {ORIGIN} — sorted by distance")
    table.add_column("Destination", style="cyan")
    table.add_column("City")
    table.add_column("Distance (nm)", justify="right")
    table.add_column("Distance (km)", justify="right")
    table.add_column("Bearing", justify="right")

    for icao, city, data in results:
        table.add_row(
            icao,
            city,
            str(data.get("distance_nm", "—")),
            str(data.get("distance_km", "—")),
            f"{data.get('bearing_deg', '—')}°",
        )

    console.print(table)


if __name__ == "__main__":
    main()

Ausgabe: Eine Tabelle mit vier Routen ab EGLL, aufsteigend nach Seemeilen sortiert, mit ICAO-Code des Ziels, Stadtname, Entfernung in nm und km sowie Anfangskurs.

Installation

1. Routenentfernung zwischen zwei Flughäfen

2. Entfernungsrangliste mehrerer Routen ab EGLL

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