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sag mal, wie ich alle linux user groups LUGs aus den osm-rohdaten exportiere
Nov 12, 3:15pm

Um alle Linux User Groups (LUGs) aus den OpenStreetMap (OSM)-Rohdaten zu exportieren, kannst du wie folgt vorgehen:

1. OSM-Datenquellen verstehen

LUGs werden in OSM meist als Nodes oder Areas mit spezifischen Tags markiert. Typische Tags für LUGs sind:

  • amenity=community_centre + club=computer oder club=linux
  • leisure=hackerspace + club=linux
  • office=ngo + ngo=computer oder ngo=linux
  • name=* (enthält oft "Linux" oder "LUG")

2. Daten exportieren

Option A: Overpass API (empfohlen)

Die Overpass API ist ideal, um gezielt nach OSM-Objekten zu suchen. Nutze folgende Abfrage, um LUGs weltweit zu finden:

xml
[out:json];
(
  node["amenity"="community_centre"]["club"~"linux|computer"];
  node["leisure"="hackerspace"]["club"~"linux"];
  node["office"="ngo"]["ngo"~"linux|computer"];
  node["name"~"Linux|LUG",i];
  way["amenity"="community_centre"]["club"~"linux|computer"];
  way["leisure"="hackerspace"]["club"~"linux"];
  way["office"="ngo"]["ngo"~"linux|computer"];
  way["name"~"Linux|LUG",i];
  relation["amenity"="community_centre"]["club"~"linux|computer"];
  relation["leisure"="hackerspace"]["club"~"linux"];
  relation["office"="ngo"]["ngo"~"linux|computer"];
  relation["name"~"Linux|LUG",i];
);
out body;
>;
out skel qt;

Schritte:

  1. Gehe auf Overpass Turbo.
  2. Füge die Abfrage ein und führe sie aus.
  3. Exportiere die Ergebnisse als GeoJSON, JSON oder CSV.

Option B: OSM-Daten-Dump

Falls du die Rohdaten selbst verarbeiten möchtest:

  1. Lade den aktuellen Planet.osm oder einen Länderextrakt herunter.
  2. Nutze Tools wie osmfilter oder osmium, um die Daten nach den oben genannten Tags zu filtern. Beispiel mit osmium: 
    bash
    osmium tags-filter planet.osm.pbf \
  n/amenity=community_centre,club=linux \
  n/leisure=hackerspace,club=linux \
  n/office=ngo,ngo=linux \
  -o lugs.osm.pbf

3. Daten nachbearbeiten

Die exportierten Daten enthalten Koordinaten, Tags und Metadaten. Du kannst sie mit Python (z. B. geopandas, osmnx) oder QGIS weiterverarbeiten, um z. B. eine Karte zu erstellen oder Adressen zu extrahieren.

4. Beispiel: Python-Skript für Overpass-API-Abfrage

Falls du die Abfrage automatisieren möchtest, nutze die requests-Bibliothek:

python
import requests
import json

overpass_url = "https://overpass-api.de/api/interpreter"
query = """
[out:json];
node["amenity"="community_centre"]["club"~"linux|computer"];
out body;
"""

response = requests.post(overpass_url, data={'data': query})
data = response.json()
with open('lugs.json', 'w') as f:
    json.dump(data, f, indent=2)

5. Wichtige Hinweise

  • Datenqualität: Nicht alle LUGs sind in OSM erfasst. Ergänze ggf. manuell.
  • Lizenz: OSM-Daten unterliegen der ODbL.
  • Aktualität: Nutze aktuelle Daten, da sich LUGs ändern können.

Frage: Möchtest du Hilfe bei der Nachbearbeitung der Daten oder der Visualisierung in einer Karte?

Nov 12, 3:15pm

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[out:json]; ( node["amenity"="community_centre"]["club"~"linux|computer"]; node["leisure"="hackerspace"]["club"~"linux"]; node["office"="ngo"]["ngo"~"linux|computer"]; node["name"~"Linux|LUG",i]; way["amenity"="community_centre"]["club"~"linux|computer"]; way["leisure"="hackerspace"]["club"~"linux"]; way["office"="ngo"]["ngo"~"linux|computer"]; way["name"~"Linux|LUG",i]; relation["amenity"="community_centre"]["club"~"linux|computer"]; relation["leisure"="hackerspace"]["club"~"linux"]; relation["office"="ngo"]["ngo"~"linux|computer"]; relation["name"~"Linux|LUG",i]; ); out body; >; out skel qt;
import requests import json overpass_url = "https://overpass-api.de/api/interpreter" query = """ [out:json]; node["amenity"="community_centre"]["club"~"linux|computer"]; out body; """ response = requests.post(overpass_url, data={'data': query}) data = response.json() with open('lugs.json', 'w') as f: json.dump(data, f, indent=2)