Ik heb OVspot gebouwd: een live kaart van al het openbaar vervoer in Nederland. Het project draait al een tijdje live en ik ben benieuwd naar feedback van mensen die met dit soort data werken.
De kern is een Python/Flask backend die de KV6-livestream van alle Nederlandse vervoerders verwerkt via ZeroMQ.
Posities worden elke seconde bijgewerkt en gecombineerd met GTFS-dienstregeling en InfoPlus voor actuele treindata. Technische stack:
- Python/Flask backend met SQLite (GTFS 3GB, runtime DB)
- ZeroMQ voor KV6-livestream van alle vervoerders
- Leaflet met DivIcon-labels en smooth movement guards
- Internationale treinen volledig gevolgd tot buiten NL
- Shape-distance interpolatie voor geschatte posities zonder GPS
- PWA met offline fallback
De grootste uitdaging was de KV17-verwerking die de KV6-stroom blokkeerde. Opgelost met een debounce die hooguit eens per 5 seconden naar schijf schrijft. https://ovspot.nl
Feedback welkom over de technische aanpak, de datafeed-kwaliteit per vervoerder, wat er ontbreekt of wat je zelf anders zou hebben opgelost met NDOV-data.
De kern is een Python/Flask backend die de KV6-livestream van alle Nederlandse vervoerders verwerkt via ZeroMQ.
Posities worden elke seconde bijgewerkt en gecombineerd met GTFS-dienstregeling en InfoPlus voor actuele treindata. Technische stack:
- Python/Flask backend met SQLite (GTFS 3GB, runtime DB)
- ZeroMQ voor KV6-livestream van alle vervoerders
- Leaflet met DivIcon-labels en smooth movement guards
- Internationale treinen volledig gevolgd tot buiten NL
- Shape-distance interpolatie voor geschatte posities zonder GPS
- PWA met offline fallback
De grootste uitdaging was de KV17-verwerking die de KV6-stroom blokkeerde. Opgelost met een debounce die hooguit eens per 5 seconden naar schijf schrijft. https://ovspot.nl
Feedback welkom over de technische aanpak, de datafeed-kwaliteit per vervoerder, wat er ontbreekt of wat je zelf anders zou hebben opgelost met NDOV-data.
:strip_icc():strip_exif()/u/999619/crop5a1727e096a48_cropped.jpeg?f=community)