# Блочное время Интеграция ML-прогнозов времени полёта: оценки от гейта до гейта с учётом типа ВС и доверительными границами. Готовые к запуску примеры оценки блочного времени (от гейта до гейта) с помощью ML-модели SkyLink. Подробности о модели, метриках точности и поддерживаемых типах ВС см. на странице [ML-оценка времени полёта](/docs/v31/flight-time). | # | Вопрос | Используемые данные | | - | -------------------------------------------- | ------------------- | | 1 | Оценить блочное время KJFK → KLAX на B738 | GET /ml/flight-time | | 2 | Сравнить время полёта по 4 маршрутам из EGLL | GET /ml/flight-time | ### Установка [#install] Приведённые ниже скрипты используют `requests` для вызовов API и `rich` для вывода в терминал. Установите один раз: ```bash pip install requests rich ``` *** ### 1. Оценка блочного времени: KJFK → KLAX на B738 [#1-block-time-estimate-kjfk--klax-on-b738] **Вопрос:** каково расчётное блочное время (от гейта до гейта) для 737-800 на маршруте KJFK–KLAX? Модель возвращает расчётное время и диапазон min/max, полученный на основе исторических данных (GradientBoosting, R²≈0.98). Ветер не моделируется — фактическое время будет отличаться в зависимости от маршрутизации и условий. ```python import os import requests from rich.console import Console from rich.panel import Panel 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_flight_time( origin: str, destination: str, aircraft: str | None = None ) -> dict | None: params: dict[str, str] = {"from": origin, "to": destination} if aircraft: params["aircraft"] = aircraft r = requests.get( f"{BASE}/ml/flight-time", headers=HEADERS, params=params, timeout=(10, 15), ) if r.status_code == 404: return None r.raise_for_status() return r.json() def fmt_mins(minutes: int | None) -> str: if minutes is None: return "—" return f"{minutes // 60}h {minutes % 60:02d}m" def main() -> None: data = fetch_flight_time("KJFK", "KLAX", aircraft="B738") if not data: console.print("[red]No estimate returned.[/red]") return origin = data.get("origin", "KJFK") dest = data.get("destination", "KLAX") aircraft = data.get("aircraft_type", "B738") est_display = data.get("estimated_hours_display") or fmt_mins( data.get("estimated_minutes") ) min_m = data.get("min_minutes") max_m = data.get("max_minutes") distance = data.get("distance_nm") range_str = f"{fmt_mins(min_m)} – {fmt_mins(max_m)}" body = ( f"Route: [bold]{origin} → {dest}[/bold]\n" f"Aircraft: {aircraft}\n" f"Estimated: [bold green]{est_display}[/bold green]\n" f"Range: {range_str}\n" f"Distance: {distance:,.1f} nm" if distance else "" ) console.print(Panel(body, title="Block Time Estimate", style="blue")) console.print( "[dim]Estimate is statistical average for this route/type — " "actual time varies with winds and routing.[/dim]" ) if __name__ == "__main__": main() ``` **Результат:** панель с маршрутом, типом ВС, расчётным блочным временем (в формате для отображения), диапазоном min–max и [расстоянием по ортодромии](https://en.wikipedia.org/wiki/Great-circle_distance) в морских милях. *** ### 2. Сравнение маршрутов из EGLL [#2-route-comparison-from-egll] **Вопрос:** как соотносится время полёта из лондонского Хитроу по четырём дальнемагистральным направлениям? Запросите все четыре маршрута параллельно и отсортируйте по расчётному времени по возрастанию. Полезно для специалистов по расписаниям, выявляющих короткие окна для стыковок. ```python 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" ROUTES = [ ("EGLL", "KJFK"), ("EGLL", "OMDB"), ("EGLL", "YSSY"), ("EGLL", "RJTT"), ] def fetch_flight_time(origin: str, destination: str) -> tuple[str, str, dict | None]: try: r = requests.get( f"{BASE}/ml/flight-time", headers=HEADERS, params={"from": origin, "to": destination}, timeout=(10, 15), ) if r.status_code == 404: return origin, destination, None r.raise_for_status() return origin, destination, r.json() except Exception as exc: # noqa: BLE001 console.print(f"[red]{origin}→{destination}: {exc}[/red]") return origin, destination, None def fmt_mins(minutes: int | None) -> str: if minutes is None: return "—" return f"{minutes // 60}h {minutes % 60:02d}m" def main() -> None: with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as pool: results = list(pool.map(lambda r: fetch_flight_time(*r), ROUTES)) valid = [ (orig, dest, d) for orig, dest, d in results if d and d.get("estimated_minutes") is not None ] valid.sort(key=lambda x: x[2].get("estimated_minutes", 0)) table = Table( title="EGLL Long-haul Route Comparison (model default aircraft)", show_lines=True, ) table.add_column("Route", style="cyan", no_wrap=True) table.add_column("Distance (nm)", justify="right") table.add_column("Est. Time", justify="center", style="bold") table.add_column("Min", justify="center") table.add_column("Max", justify="center") for orig, dest, d in valid: distance = d.get("distance_nm") dist_str = f"{distance:,.0f}" if distance else "—" table.add_row( f"{orig} → {dest}", dist_str, fmt_mins(d.get("estimated_minutes")), fmt_mins(d.get("min_minutes")), fmt_mins(d.get("max_minutes")), ) console.print(table) console.print( "[dim]Statistical estimates — wind not modelled. " "Routes sorted by estimated time ascending.[/dim]" ) if __name__ == "__main__": main() ``` **Результат:** таблица, отсортированная от самого короткого маршрута к самому длинному, с маршрутом, расстоянием в морских милях, расчётным временем и историческим диапазоном min/max для каждой пары городов.