晨阳
周末的风裹着深冬的清冽，虽寒意浸骨，却挡不住奔赴乡镇骑行的兴致。提前规划好穿梭村落与田间的环线，裹紧防风装备，踩着单车驶离城区，一头扎进乡镇的静谧里。耳机里放着喜欢的歌，沿途是落尽枝叶的老槐树、田埂上的薄霜，偶尔掠过炊烟袅袅的农家小院，远处的麦田与村落轮廓在冷风中格外清晰。冷风掠过耳畔，吹散了所有杂念，反倒让骑行的畅快更添几分。全程35公里，节奏快慢适中，既有逆风穿梭村道的较劲，也有放缓车速打量冬日乡野的惬意，抵达既定终点时，寒意与成就感交织，浑身都透着酣畅。
按照惯例，骑行结束后我习惯折返到几个标志性点位拍几张照片，配上骑行数据发个朋友圈，算是给这次出行画上圆满句号。停好车后，我对着乡镇的老槐树、田埂远景拍了好几张，拍得尽兴时，手指又习惯性地滑向手机后台——常年清理后台的毛病一犯，没多想就把小米运动APP划掉了，当时只想着腾出内存让拍照更流畅，压根没顾及数据还在后台记录。等我拍完最后一张照、收拾好东西准备回家时，打开APP导出数据，屏幕上的数据像一盆冷水浇了下来：骑行数据异常，大部分数据无法正常显示。
那一刻我脑子“嗡”了一下，35KM的骑行轨迹、配速、心率这些数据，是这次骑行最直观的记录，就这么没了？我反复重启APP、刷新数据，甚至卸载重装，都无济于事。系统提示数据文件可能已损坏，尝试手动导出备份文件后，我找到存储目录下的TCX文件，用文本编辑器打开一看，里面的部分数据确实出现了错乱和缺失，关键的统计字段一片空白。
沮丧过后，我强迫自己冷静下来——既然文件还在，说不定只是部分结构损坏，核心数据还完好。我逐行查看TCX文件的内容，这是一种常见的运动数据交换格式，基于XML语法，存储着骑行的GPS轨迹、时间节点、心率、配速等信息。一番排查后，我惊喜地发现：GPS轨迹数据（经纬度、海拔）竟然完好无损，每个时间节点对应的位置信息都清晰可查；时间戳数据也没有丢失，从出发到结束的每一个时间片段都完整保留。唯一受损的是汇总统计部分，以及部分关联字段的映射关系，而心率数据则因为文件结构错乱，直接无法识别。
既然核心的轨迹和时间数据还在，那是不是可以通过计算重新生成完整的TCX文件？这个念头一出，我立刻来了精神。作为一名略懂Python的爱好者，处理这种结构化数据正是Python的强项。我决定写一个脚本，从损坏的TCX文件中提取有效数据，重新计算关键指标，再按照TCX的标准格式生成新的文件。
首先，我用Python的xml.etree.ElementTree模块解析损坏的TCX文件，定位到轨迹点（Trackpoint）节点，批量提取每个节点的时间戳、纬度、经度、海拔数据，将这些数据存储为列表字典结构，方便后续处理。接着，根据相邻两个轨迹点的时间差和距离，计算出每一段的配速和平均速度——这里需要用到haversine公式计算两点间的球面距离，再结合时间差换算成速度单位，确保数据的准确性。
然后，我按照TCX文件的标准架构，重新构建XML树：从根节点开始，依次创建活动（Activity）、运动类型（Sport）、轨迹（Track）、轨迹段（Trackseg）等节点，再将之前提取并计算好的轨迹点数据逐一写入对应的节点中，补充上总距离、总时长、平均速度等统计字段。整个过程中，我需要严格遵循TCX的语法规范，比如时间格式、单位标识等，否则生成的文件无法被运动APP识别。
脚本编写完成后，我运行程序处理损坏的文件，很快就生成了一个新的TCX文件。将新文件导入到KEEP，屏幕上终于正常显示出这次35KM骑行的完整数据：轨迹路线与实际骑行完全一致，时间节点、配速、海拔变化等数据都准确无误。看着熟悉的骑行轨迹重新出现在屏幕上，那种失而复得的喜悦难以言表。
当然，这次修复也留下了一点小遗憾：心率数据因为原始文件中对应的字段完全错乱且无法关联，最终没能恢复。虽然心率数据对整体骑行记录的完整性有一定影响，但相比于完全丢失所有数据，能挽回核心的轨迹和配速信息，已经足够让我满意。
这次意外的经历，不仅让我学会了用技术手段解决运动数据损坏的问题，也让我对运动数据的存储格式有了更深入的了解。习惯带来便利的同时，也可能引发小意外，但好在每一个意外背后，都可能藏着解决问题的新方法。35KM的骑行收获了风景与畅快，而数据修复的过程，则收获了成就感与新技能，这趟出行，终究是圆满的。
