{"id":331365,"date":"2022-04-01T15:00:11","date_gmt":"2022-04-01T15:00:11","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=331365"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=331365","title":{"rendered":"\u041f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433 FIT \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n
\"Oscar
Oscar Wong \/ Getty Images<\/figcaption><\/figure>\n

\u041c\u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430\u0445 \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u0435\u0442, \u0438 \u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0442\u0438\u043f\u0430 Garmin Connect \u0438\u043b\u0438 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 Strava \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430\u0445 \u0438\u0437 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 Garmin \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432 \u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a python.<\/p>\n

\u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 FIT \u0444\u0430\u0439\u043b \u0438 \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c<\/h3>\n

\u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 \u043d\u043e\u0441\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 (\u0444\u0438\u0442\u043d\u0435\u0441-\u0431\u0440\u0430\u0441\u043b\u0435\u0442\u044b, \u0447\u0430\u0441\u044b, \u0441\u043c\u0430\u0440\u0442\u0444\u043e\u043d\u044b, \u0432\u0435\u043b\u043e\u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u044b) \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a, \u0442\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0430 \u0432 FIT \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/a> \u2013 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0432 \u0444\u0438\u0442\u043d\u0435\u0441-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430\u0445.<\/p>\n

\u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439. \u042f \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0441\u044f \u0441 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438: \u043e\u043d\u0438 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u043e \u0434\u0430\u0442\u0435 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438, \u0435\u0435 \u0442\u0438\u043f\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430, \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u043a\u0440\u0443\u0433\u0430\u0445, GPS-\u0442\u0440\u0435\u043a, \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u0441\u0435\u043d\u0441\u043e\u0440\u043e\u0432 (\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0447\u0438\u043a \u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430, \u0434\u0430\u0442\u0447\u0438\u043a \u043a\u0430\u0434\u0435\u043d\u0441\u0430\/\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043c\u043e\u0449\u0435\u043c\u0435\u0440 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u0435). \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435.<\/p>\n

\n
\n\n\n\n\n\n\n\n\n
\n

\u041d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/td>\n

\n

\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

\n

File Id<\/p>\n<\/td>\n

\n

\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

\n

Activity<\/p>\n<\/td>\n

\n

\u0412\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0434\u0430\u0442\u0435 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u0435\u0441\u0441\u0438\u0439<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

\n

Session<\/p>\n<\/td>\n

\n

\u041e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435, \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u044b, \u0432\u0438\u0434 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0432\u0438\u0434 \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430, \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

\n

Lap<\/p>\n<\/td>\n

\n

\u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e \u043a\u0440\u0443\u0433\u0430\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0430\u0445 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043a\u0440\u0443\u0433\u0430, \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0440\u0443\u0433\u0430, \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u0440\u0443\u0433\u0430 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435). \u041c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u0440\u0443\u0433\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n

\n

Record<\/p>\n<\/td>\n

\n

\u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u0435\u043d\u0441\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 (\u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u044b, \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043a\u0440\u0443\u0433\u0430, \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u0430\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0434\u0430\u0442\u0430 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430, \u043a\u0430\u0434\u0435\u043d\u0441\u0430, \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b \u0432\u043e\u0437\u0434\u0443\u0445\u0430 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n

\u041a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c<\/h3>\n

\u0412\u0441\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430\u0445, \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 Garmin (\u0432 \u043c\u043e\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0439 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u0435\u043b\u043e\u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440), \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 \u0441 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430 Garmin<\/a>. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0432 \u0442\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 48 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0443 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0441\u043b\u0430\u043d\u0430 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0443 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n

\"\u0421\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435
\u0421\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 Garmin \u043e \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/figcaption><\/figure>\n

\u0412 \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0432\u0435 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0446\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 DI_CONNECT\\DI-Connect-Fitness-Uploaded-Files\\UploadedFiles_0-_Part1<\/em>. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n

\u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n

\u041d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 PostgreSQL \u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b \u043f\u044f\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0438\u0437 FIT \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 — File Id, Activity, Session, Lap, Record<\/strong>. \u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 Activity<\/strong> \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447 (activity_id<\/strong>) \u043a \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043b\u044e\u0447 \u043a\u0430\u043a foreign key<\/em>. \u041f\u0440\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f Activity<\/strong>. \u0421\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0432 PostgreSQL ERD \u0441\u0445\u0435\u043c\u0430 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0438\u0436\u0435.<\/p>\n

\"\u0424\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442
\u0424\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 ERD \u0441\u0445\u0435\u043c\u044b, \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432 PostgreSQL \u0434\u043b\u044f \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439<\/figcaption><\/figure>\n

\u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430<\/h3>\n

\u0414\u043b\u044f \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u0438\u0437 FIT \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b PostgreSQL \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b Jupiter Notebook \u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a python, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 os, pandas, psycopg2, fitdecode \u0438 matplotlib<\/em>.<\/p>\n

\u041a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0438\u0437 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f FIT \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430<\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    \u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043f\u044f\u0442\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439 (File Id, Activity, Session, Lap, Record<\/strong>)<\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 PostgreSQL<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \u042f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b \u0441\u0445\u0435\u043c\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043a\u043e\u0434 \u0438\u0441\u043a\u0430\u043b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b \u0438\u0437 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0438\u0437 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f Activity \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435:<\/p>\n

    activity = ['timestamp', 'total_timer_time', 'local_timestamp', 'num_sessions', 'type', 'event', 'event_type', 'event_group']<\/code><\/pre>\n
    \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f<\/h4>\n
    \u041d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044e, \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0438 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0434\u0432\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430, \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u043c ‘_’. \u0414\u043b\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e:<\/p>\n
    def get_user_activity_details(file):     filename = os.path.basename(file)     user_id, activity_id = filename.split('_')[0], filename.split('_')[1]     if '.' in activity_id:         activity_id = activity_id.split('.')[0]          return user_id, activity_id<\/code><\/pre>\n
    \u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c<\/h4>\n
    \u0414\u043b\u044f \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430 FIT \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 fitdecode. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a> \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0443\u044e \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e. \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 PyPI:<\/p>\n
    pip install fitdecode<\/code><\/pre>\n
    \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 FitReader<\/em>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 FIT \u0444\u0430\u0439\u043b \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044e (\u0438\u043b\u0438 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0443) \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f FitHeader, FitDefinitionMessage, FitDataMessage, FitCRC<\/em>. \u041d\u0430\u0441 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e FitDataMessage<\/strong>, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a> \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n
    \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f Activity<\/strong> \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c \u043d\u0438\u0436\u0435:<\/p>\n
    def get_fit_other_data(col, frame: fitdecode.records.FitDataMessage) -> Optional[Dict[str, Union[float, int, str, datetime]]]:         data: Dict[str, Union[float, int, str, datetime]] = {}             for field in col:         if frame.has_field(field):             data[field] = frame.get_value(field)     return data   def get_dataframes(fname: str) -> Tuple[pd.DataFrame]:      activity_data = []          with fitdecode.FitReader(fname) as fit_file:         for frame in fit_file:             if isinstance(frame, fitdecode.records.FitDataMessage):                 if  frame.name == 'activity':                     activity_data.append(get_fit_other_data(activity, frame))           activity_df = pd.DataFrame(activity_data, columns = activity)      df['activity_id'] = activity_id     if activity_df.empty:         activity_df = activity_df.append({'activity_id':activity_id}, ignore_index=True)            return activity_df<\/code><\/pre>\n
    \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n
    \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 PostgreSQL \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 psycopg2<\/em>. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430 Activity<\/strong> \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u043d\u0438\u0436\u0435:<\/p>\n
    def load_dataframe_to_postgres(df, tabl):     if not df.empty:         df = df.fillna(0)         cursor = conn.cursor()         if tabl == 'activity':             df = df.astype({'activity_id': 'int64','timestamp': 'datetime64[ns, UTC]', 'total_timer_time': 'float64', 'local_timestamp': 'datetime64[ns]', 'num_sessions': 'int64', 'type': 'object', 'event': 'object', 'event_type': 'object', 'event_group': 'object'})             for index, row in df.iterrows():                 cursor.execute(\"\"\"insert into activity(activity_id, timestamp, total_timer_time, local_timestamp, num_sessions, type, event, event_type, event_group)                 values (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)\"\"\", [row.activity_id, row.timestamp, row.total_timer_time, row.local_timestamp, row.num_sessions, row.type, row.event, row.event_type, row.event_group])         conn.commit()         cursor.close()<\/code><\/pre>\n
    \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n
    \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044f \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442, \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430\u043c \u0437\u0430 \u0432\u0435\u0441\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 (\u0441 \u0430\u043f\u0440\u0435\u043b\u044f 2014 \u043f\u043e \u0444\u0435\u0432\u0440\u0430\u043b\u044c 2022).<\/p>\n
    \u041c\u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b Session<\/strong> \u2013 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u043e\u043b\u044f \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e \u0434\u0430\u0442\u0435 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435 (timestamp, total_timer_time, sport<\/em>). \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043f\u043e \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430\u043c \u0438 \u0432\u0438\u0434\u0443 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n
    \"\u0424\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442
    \u0424\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0441\u043e \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b Session<\/figcaption><\/figure>\n
    # get session data summary with sport split conn = psycopg2.connect(host=\"localhost\", database=\"garmin_data\", user=\"postgres\", password=\"afande\") df = pd.read_sql_query(\"\"\"select to_char(timestamp, 'YYYY-MM') as stamp, sum(total_timer_time \/ 60) as minutes_spent, sport                          from session                         group by to_char(timestamp, 'YYYY-MM'), sport                         having sum(total_timer_time \/ 60) > 0                         order by to_char(timestamp, 'YYYY-MM') desc\"\"\", conn)<\/code><\/pre>\n
    \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0445 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 (\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u043d\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438). \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0440\u0430\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0434\u043d\u0438\u0439 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d range \u0441 \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u0432 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446 \u0438 \u044d\u0442\u0438\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n
    # get min and max dates from the dataframe min_date = datetime.strptime(min(df.stamp), '%Y-%m') max_date = datetime.strptime(max(df.stamp), '%Y-%m') n_max_date = max_date + pd.DateOffset(months=1)  # create a table with all months from min to max date data = pd.DataFrame() data['Dates'] = pd.date_range(start=min_date, end=n_max_date, freq='M') data['Dates'] = data['Dates'].dt.strftime('%Y-%m')  # merge datasets df_main = pd.merge(data, df, left_on='Dates', right_on='stamp', how='left', indicator=True) df_main = df_main[['Dates', 'minutes_spent','sport']] df_main = df_main.fillna(0)<\/code><\/pre>\n
    \u0421\u0432\u043e\u0434\u043d\u0430\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 stacked bar<\/strong> \u0438\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 matplotlib<\/em>. \u041d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0433\u0440\u0430\u0444\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0433\u043e\u0434\u0430\u043c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n
    # pivot table df_pivot = pd.pivot_table(df_main, index='Dates', columns='sport', values='minutes_spent').reset_index() df_pivot = df_pivot.fillna(0) df_pivot = df_pivot[['Dates', 'cross_country_skiing', 'cycling', 'running', 'swimming', 'walking']]  # create stacked bar chart for monthly sports df_pivot.plot(x='Dates', kind='bar', stacked=True, color=['r', 'y', 'g', 'b', 'k'])   # labels for x & y axis plt.xlabel('Months', fontsize=20) plt.ylabel('Minutes Spent', fontsize=20) plt.legend(loc='upper left', fontsize=20)  for num in [69, 57, 45, 33, 21, 9]:     plt.axvline(linewidth=2, x=num, linestyle=':', color = 'grey')   # title of plot plt.title('Minutes spent by Sport', fontsize=20) plt.rcParams['figure.figsize'] = [24, 10]<\/code><\/pre>\n
    \"\u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a
    \u0413\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0441 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e\u043c \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442, \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u044b \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u043f\u043e \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430\u043c<\/figcaption><\/figure>\n
    \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u043e\u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442 \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434\u044b \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u2013 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0443\u043c \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442 \u043d\u0430 \u0432\u0435\u043b\u043e\u0441\u0438\u043f\u0435\u0434\u0435 \u0432 \u0430\u043f\u0440\u0435\u043b\u0435-\u043c\u0430\u0435 2019 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0432\u0435\u043b\u043e\u0442\u0443\u0440\u0443 \u043f\u043e \u0421\u043a\u0430\u043d\u0434\u0438\u043d\u0430\u0432\u0438\u0438, \u043e\u0442\u0441\u0443\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0435 \u0432\u0435\u043b\u043e\u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u0432 \u0430\u0432\u0433\u0443\u0441\u0442\u0435-\u0441\u0435\u043d\u0442\u044f\u0431\u0440\u0435 2021 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0438\u0437-\u0437\u0430 \u0442\u0440\u0430\u0432\u043c\u044b \u0438 \u0438\u0445 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044b \u043d\u0430 \u0437\u0430\u043d\u044f\u0442\u0438\u044f \u043f\u043e \u043f\u043b\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438 \u043f\u0435\u0448\u0438\u043c\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0443\u043b\u043a\u0430\u043c\u0438, \u043f\u043e\u044f\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043b\u044b\u0436\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a \u0441 \u0434\u0435\u043a\u0430\u0431\u0440\u044f 2021 \u0433\u043e\u0434\u0430 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u043e\u0431\u043a\u0430\u0442\u043a\u0435 \u043d\u043e\u0432\u043e\u0439 \u043f\u0430\u0440\u044b \u043b\u044b\u0436.<\/p>\n
    \u0418\u0442\u043e\u0433\u0438<\/h3>\n
    \u0412\u0441\u0435\u0433\u043e \u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u043b \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a 5,300 FIT \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c, \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u0438\u043d \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0441\u044f \u0431\u0438\u0442\u044b\u043c \u0438 \u043d\u0435 \u0432\u044b\u0434\u0430\u0432\u0430\u043b \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c. \u041f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439 FIT \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b PostgreSQL DB \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a>.<\/p>\n
    \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0434\u0430\u043b\u044c\u043d\u0435\u0439\u0448\u0438\u0439 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437 \u0432 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0435.<\/p>\n
    \u0421\u0442\u043e\u0438\u0442 \u043e\u0442\u043c\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c, \u0447\u0442\u043e \u0441\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0443\u0435\u0442 \u0441\u043f\u043e\u0441\u043e\u0431 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 Activity API<\/a>, \u043e\u043d \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c \u043f\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c\u044b\u043c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n
    <\/div>\n<\/div>\n
      
     \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438      https:\/\/habr.com\/ru\/post\/658675\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
    <\/div>\n
    \n
    \n
    \n
    \n
    Oscar Wong \/ Getty Images<\/figcaption><\/figure>\n
    \u041c\u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043e \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430\u0445 \u0437\u0430 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043b\u0435\u0442, \u0438 \u044f \u043f\u043e\u043d\u044f\u043b, \u0447\u0442\u043e \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0442\u0438\u043f\u0430 Garmin Connect \u0438\u043b\u0438 \u0431\u0435\u0441\u043f\u043b\u0430\u0442\u043d\u043e\u0439 \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0438 Strava \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u044f \u0440\u0430\u0441\u0441\u043a\u0430\u0436\u0443 \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0441\u0432\u043e\u0438 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430\u0445 \u0438\u0437 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 Garmin \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0432 \u0440\u0435\u043b\u044f\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0431\u0430\u0437\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a python.<\/p>\n
    \u0427\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0435 FIT \u0444\u0430\u0439\u043b \u0438 \u0447\u0442\u043e \u043e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c<\/h3>\n
    \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442\u0435 \u043d\u043e\u0441\u0438\u043c\u044b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 (\u0444\u0438\u0442\u043d\u0435\u0441-\u0431\u0440\u0430\u0441\u043b\u0435\u0442\u044b, \u0447\u0430\u0441\u044b, \u0441\u043c\u0430\u0440\u0442\u0444\u043e\u043d\u044b, \u0432\u0435\u043b\u043e\u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u044b) \u0434\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439 \u0438\u043b\u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043e\u043a, \u0442\u043e \u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u0435 \u0432\u0441\u0435\u0433\u043e \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0430 \u0432 FIT \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/a> \u2013 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0432 \u0444\u0438\u0442\u043d\u0435\u0441-\u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430\u0445.<\/p>\n
    \u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439. \u042f \u0440\u0430\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u043b\u0441\u044f \u0441 \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438: \u043e\u043d\u0438 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0438 \u043e \u0434\u0430\u0442\u0435 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438, \u0435\u0435 \u0442\u0438\u043f\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430, \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u043a\u0440\u0443\u0433\u0430\u0445, GPS-\u0442\u0440\u0435\u043a, \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u0441\u0435\u043d\u0441\u043e\u0440\u043e\u0432 (\u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u0434\u0430\u0442\u0447\u0438\u043a \u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430, \u0434\u0430\u0442\u0447\u0438\u043a \u043a\u0430\u0434\u0435\u043d\u0441\u0430\/\u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043c\u043e\u0449\u0435\u043c\u0435\u0440 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0447\u0435\u0435). \u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435 \u043e \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0438\u0436\u0435 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435.<\/p>\n
    \n
    \n\n\n\n\n\n\n\n\n
    \n
    \u041d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    File Id<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0441\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    Activity<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u0412\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0434\u0430\u0442\u0435 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441\u0435\u0441\u0441\u0438\u0439<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    Session<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u041e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044f \u043e\u0431 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c, \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435, \u043e\u0431\u0449\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u044b, \u0432\u0438\u0434 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0432\u0438\u0434 \u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0430, \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f \u0438 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0447\u0430\u0441\u0442\u043e\u0442\u0430 \u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    Lap<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u041e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e \u043a\u0440\u0443\u0433\u0430\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0432\u0430\u043b\u0430\u0445 \u0432 \u0440\u0430\u043c\u043a\u0430\u0445 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 (\u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043a\u0440\u0443\u0433\u0430, \u043e\u0431\u0449\u0435\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u0442\u043e\u044f\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0440\u0443\u0433\u0430, \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u044c \u043a\u0440\u0443\u0433\u0430 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435). \u041c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u0440\u0443\u0433\u043e\u0432 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n
    \n
    Record<\/p>\n<\/td>\n
    		\n
    \u0421\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u0435\u043d\u0441\u043e\u0440\u043e\u0432 \u0432 \u043c\u043e\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 (\u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442\u044b, \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u043a\u0440\u0443\u0433\u0430, \u0430\u0431\u0441\u043e\u043b\u044e\u0442\u043d\u0430\u044f \u0432\u044b\u0441\u043e\u0442\u0430 \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0434\u0430\u0442\u0430 \u0438 \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0443\u043b\u044c\u0441\u0430, \u043a\u0430\u0434\u0435\u043d\u0441\u0430, \u0441\u043a\u043e\u0440\u043e\u0441\u0442\u0438, \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0442\u0435\u043c\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u0443\u0440\u044b \u0432\u043e\u0437\u0434\u0443\u0445\u0430 \u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435)<\/p>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n
    \u041a\u0430\u043a \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c<\/h3>\n
    \u0412\u0441\u0435 \u043f\u0435\u0440\u0441\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0430\u0445, \u0441\u043e\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0443\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432 Garmin (\u0432 \u043c\u043e\u0435\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u0439 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0438 \u0432\u0435\u043b\u043e\u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440), \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u043e \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0443 \u0441 \u043e\u0444\u0438\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u0430\u0439\u0442\u0430 Garmin<\/a>. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0437\u0430\u043f\u0440\u043e\u0441\u0430 \u0432 \u0442\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 48 \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0432\u0430\u043c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0443 \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u0430 \u0431\u044b\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u0441\u043b\u0430\u043d\u0430 \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0443 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445.<\/p>\n
    \u0421\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0442 Garmin \u043e \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430 \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043a\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f<\/figcaption><\/figure>\n
    \u0412 \u0441\u043a\u0430\u0447\u0430\u043d\u043d\u043e\u043c \u0430\u0440\u0445\u0438\u0432\u0435 \u043d\u0430\u0438\u0431\u043e\u043b\u0435\u0435 \u0446\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0441 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 DI_CONNECT\\DI-Connect-Fitness-Uploaded-Files\\UploadedFiles_0-_Part1<\/em>. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0438\u044e \u043e\u0431 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0441\u043e\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n
    \u0421\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h3>\n
    \u041d\u0430 \u0431\u0430\u0437\u0435 PostgreSQL \u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043b \u043f\u044f\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c \u0438\u0437 FIT \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 — File Id, Activity, Session, Lap, Record<\/strong>. \u0422\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 Activity<\/strong> \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u043a\u043b\u044e\u0447 (activity_id<\/strong>) \u043a \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0432\u0441\u0435 \u043e\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043b\u044e\u0447 \u043a\u0430\u043a foreign key<\/em>. \u041f\u0440\u0438 \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0437\u0430\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u0441 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f Activity<\/strong>. \u0421\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u0432 PostgreSQL ERD \u0441\u0445\u0435\u043c\u0430 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0438\u0436\u0435.<\/p>\n
    \u0424\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 ERD \u0441\u0445\u0435\u043c\u044b, \u0441\u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432 PostgreSQL \u0434\u043b\u044f \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0435\u0439<\/figcaption><\/figure>\n
    \u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430<\/h3>\n
    \u0414\u043b\u044f \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f, \u0447\u0442\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043e\u0431 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u0438\u0437 FIT \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b PostgreSQL \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b Jupiter Notebook \u0438 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a python, \u0432 \u0442\u043e\u043c \u0447\u0438\u0441\u043b\u0435 os, pandas, psycopg2, fitdecode \u0438 matplotlib<\/em>.<\/p>\n
    \u041a\u043e\u0434 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0438\u0437 \u0443\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0448\u0435 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438:<\/p>\n
      \n
    1. \n
      \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0443\u043d\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440\u0430 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f FIT \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430<\/p>\n<\/li>\n
    2. \n
      \u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0438\u0437 \u043f\u044f\u0442\u0438 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439 (File Id, Activity, Session, Lap, Record<\/strong>)<\/p>\n<\/li>\n
    3. \n
      \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u043e\u0432 \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 PostgreSQL<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n
      \u042f \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u043b \u0441\u0445\u0435\u043c\u0443 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043a\u043e\u0434 \u0438\u0441\u043a\u0430\u043b \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0442\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u043c\u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b \u0438\u0437 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440, \u0438\u0437 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f Activity \u043c\u043d\u0435 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435:<\/p>\n
      activity = ['timestamp', 'total_timer_time', 'local_timestamp', 'num_sessions', 'type', 'event', 'event_type', 'event_group']<\/code><\/pre>\n
      \u0418\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0430 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f<\/h4>\n
      \u041d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0432\u0430\u0440\u044c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043f\u043e \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u043d\u0438\u044e, \u043d\u043e \u0432\u0441\u0435\u0433\u0434\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0430\u0442 \u0438\u0434\u0435\u043d\u0442\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0442\u043e\u0440 \u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u0435\u043b\u044f \u0438 \u043d\u043e\u043c\u0435\u0440 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0434\u0432\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0432\u044b\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u0430, \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0438\u043c\u0432\u043e\u043b\u043e\u043c ‘_’. \u0414\u043b\u044f \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u0432 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0443\u044e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u044e:<\/p>\n
      def get_user_activity_details(file):     filename = os.path.basename(file)     user_id, activity_id = filename.split('_')[0], filename.split('_')[1]     if '.' in activity_id:         activity_id = activity_id.split('.')[0]          return user_id, activity_id<\/code><\/pre>\n
      \u0427\u0442\u0435\u043d\u0438\u0435, \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u044c \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c<\/h4>\n
      \u0414\u043b\u044f \u043f\u0430\u0440\u0441\u0438\u043d\u0433\u0430 FIT \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 fitdecode. \u0417\u0434\u0435\u0441\u044c<\/a> \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u0443\u044e \u0434\u043e\u043a\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044e. \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 PyPI:<\/p>\n
      pip install fitdecode<\/code><\/pre>\n
      \u0411\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 FitReader<\/em>, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0441\u0447\u0438\u0442\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 FIT \u0444\u0430\u0439\u043b \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f \u043a \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c\u0443 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044e (\u0438\u043b\u0438 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0443) \u0432 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435. \u041a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0435\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f FitHeader, FitDefinitionMessage, FitDataMessage, FitCRC<\/em>. \u041d\u0430\u0441 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e FitDataMessage<\/strong>, \u0442\u0430\u043a \u043a\u0430\u043a \u043e\u043d \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0432 \u0441\u0435\u0431\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0412 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435<\/a> \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435.<\/p>\n
      \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0438\u0437\u0432\u043b\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0441\u043e\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f Activity<\/strong> \u0432 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c \u043d\u0438\u0436\u0435:<\/p>\n
      def get_fit_other_data(col, frame: fitdecode.records.FitDataMessage) -> Optional[Dict[str, Union[float, int, str, datetime]]]:         data: Dict[str, Union[float, int, str, datetime]] = {}             for field in col:         if frame.has_field(field):             data[field] = frame.get_value(field)     return data   def get_dataframes(fname: str) -> Tuple[pd.DataFrame]:      activity_data = []          with fitdecode.FitReader(fname) as fit_file:         for frame in fit_file:             if isinstance(frame, fitdecode.records.FitDataMessage):                 if  frame.name == 'activity':                     activity_data.append(get_fit_other_data(activity, frame))           activity_df = pd.DataFrame(activity_data, columns = activity)      df['activity_id'] = activity_id     if activity_df.empty:         activity_df = activity_df.append({'activity_id':activity_id}, ignore_index=True)            return activity_df<\/code><\/pre>\n
      \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0430 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430 \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u0431\u0430\u0437\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n
      \u0414\u043b\u044f \u043f\u043e\u0434\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 PostgreSQL \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u0443\u044e \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0443 psycopg2<\/em>. \u041f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u043a\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0430 Activity<\/strong> \u0432 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0443 \u043d\u0438\u0436\u0435:<\/p>\n
      def load_dataframe_to_postgres(df, tabl):     if not df.empty:         df = df.fillna(0)         cursor = conn.cursor()         if tabl == 'activity':             df = df.astype({'activity_id': 'int64','timestamp': 'datetime64[ns, UTC]', 'total_timer_time': 'float64', 'local_timestamp': 'datetime64[ns]', 'num_sessions': 'int64', 'type': 'object', 'event': 'object', 'event_type': 'object', 'event_group': 'object'})             for index, row in df.iterrows():                 cursor.execute(\"\"\"insert into activity(activity_id, timestamp, total_timer_time, local_timestamp, num_sessions, type, event, event_type, event_group)                 values (%s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s, %s)\"\"\", [row.activity_id, row.timestamp, row.total_timer_time, row.local_timestamp, row.num_sessions, row.type, row.event, row.event_type, row.event_group])         conn.commit()         cursor.close()<\/code><\/pre>\n
      \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/h4>\n
      \u0414\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0438 \u0430\u0434\u0435\u043a\u0432\u0430\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u044f \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u043e\u0432\u0430\u043b \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043c\u0438\u043d\u0443\u0442, \u043f\u043e\u0442\u0440\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u0432\u0438\u0434 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043e \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430\u043c \u0437\u0430 \u0432\u0435\u0441\u044c \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0438\u043e\u0434 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 (\u0441 \u0430\u043f\u0440\u0435\u043b\u044f 2014 \u043f\u043e \u0444\u0435\u0432\u0440\u0430\u043b\u044c 2022).<\/p>\n
      \u041c\u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0442\u043e\u0447\u043d\u043e \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b Session<\/strong> \u2013 \u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043b \u043f\u043e\u043b\u044f \u0441 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u043e \u0434\u0430\u0442\u0435 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, \u0435\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0432\u0438\u0434\u0435 (timestamp, total_timer_time, sport<\/em>). \u0418\u0442\u043e\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u044b \u043f\u043e \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430\u043c \u0438 \u0432\u0438\u0434\u0443 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n
      \u0424\u0440\u0430\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b \u0441\u043e \u0441\u0433\u0440\u0443\u043f\u043f\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0438\u0437 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u044b Session<\/figcaption><\/figure>\n
      # get session data summary with sport split conn = psycopg2.connect(host=\"localhost\", database=\"garmin_data\", user=\"postgres\", password=\"afande\") df = pd.read_sql_query(\"\"\"select to_char(timestamp, 'YYYY-MM') as stamp, sum(total_timer_time \/ 60) as minutes_spent, sport                          from session                         group by to_char(timestamp, 'YYYY-MM'), sport                         having sum(total_timer_time \/ 60) > 0                         order by to_char(timestamp, 'YYYY-MM') desc\"\"\", conn)<\/code><\/pre>\n
      \u0414\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0431\u044b\u043b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d \u0434\u0430\u0442\u0430\u0444\u0440\u0435\u0439\u043c \u0441\u043e \u0432\u0441\u0435\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430\u043c\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0438\u0445 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0435 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438 \u043d\u0443\u043b\u0435\u0432\u043e\u043c \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438 (\u043a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u043d\u0435 \u0431\u044b\u043b\u043e \u043d\u0438 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438). \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u044b \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u0440\u0430\u043d\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u0441\u0430\u043c\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0437\u0434\u043d\u0438\u0439 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u044b, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0435\u0441\u0442\u044c \u0432 \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0435. \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d range \u0441 \u0448\u0430\u0433\u043e\u043c \u0432 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446 \u0438 \u044d\u0442\u0438\u043c\u0438 \u043c\u0435\u0441\u044f\u0446\u0430\u043c\u0438 \u043a\u0430\u043a \u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438.<\/p>\n
      # get min and max dates from the dataframe min_date = datetime.strptime(min(df.stamp), '%Y-%m') max_date = datetime.strptime(max(df.stamp), '%Y-%m') n_max_date = max_date + pd.DateOffset(months=1)  # create a table with all months from min to max date data = pd.DataFrame() data['Dates'] = pd.date_range(start=min_date, end=n_max_date, freq='M') data['Dates'] = data['Dates'].dt.strftime('%Y-%m')  # merge datasets df_main = pd.merge(data, df, left_on='Dates', right_on='stamp', how='left', indicator=True) df_main = df_main[['Dates', 'minutes_spent','sport']] df_main = df_main.fillna(0)<\/code><\/pre>\n
      \u0421\u0432\u043e\u0434\u043d\u0430\u044f \u0442\u0430\u0431\u043b\u0438\u0446\u0430 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a\u0430 stacked bar<\/strong> \u0438\u0437 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 matplotlib<\/em>. \u041d\u0430 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u043a \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u0433\u0440\u0430\u0444\u043a\u0430 \u043f\u043e \u0433\u043e\u0434\u0430\u043c \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0432\u0435\u0440\u0442\u0438\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0430\u0437\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043b\u0438\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n
      # pivot table df_pivot = pd.pivot_table(df_main, index='Dates', columns='sport', values='minutes_spent').reset_index() df_pivot = df_pivot.fillna(0) df_pivot = df_pivot[['Dates', 'cross_country_skiing', 'cycling', 'running', 'swimming', 'walking']]  # create stacked bar chart for monthly sports df_pivot.plot(x='Dates', kind='bar', stacked=True, color=['r', 'y', 'g', 'b', 'k'])   # labels for x & y axis plt.xlabel('Months', fontsize=20) plt.ylabel('Minutes Spent', fontsize=20) plt.legend(loc='upper left', fontsize=20)  for num in [69, 57, 45, 33, 21, 9]:     plt.axvline(linewidth=2, x=num, linestyle=':', color =<\/code><\/pre>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-331365","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/331365","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=331365"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/331365\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=331365"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=331365"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=331365"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}