想要分析或备份 iPhone 「健康」应用数据?教你 3 种方法将其导出 |
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自 HealthKit 随着 iOS 8 问世之后,每个人都可以通过 iPhone 将自己的健康数据收集起来了。如果你购买了 Apple Watch 以及第三方的血压仪、体脂秤等硬件设备,又或者锻炼时选择了接入 HealthKit 的应用,那么一年下来收集的数据也不算少了。 目前,查看自己的健康数据主要是通过系统自带的「健康」应用,该应用也针对每一项数据都进行了可视化展示,你可以基于时间维度浏览自己运动量、睡眠、以及体重等数据的变化。临近年末,我开始准备挖掘和分析自己一年来产生的健康数据,而将原始数据导出成为了首要步骤。 苹果一直以来都比较重视的用户数据,所以你的健康数据自然也全部交给了你。目前,通过「健康」应用就可以直接导出自己的全部健康数据。在应用中点击右上角头像图标,下滑到底就可以看到「导出健康数据」的选项。根据数据量的大小,这个导出的过程可能会持续数秒到数分钟不等。 ![]() 在本地解压导出后的压缩包,你会发现数据文件是以 .xml 格式结尾,打开之后将是如下图所示密密麻麻的字符。如果你不会对 XML 进行解析,那么这个数据文件对你基本没有用处。 ![]() 所以,普通人如何将这个文件转换为能看得懂的格式,也就是像 .csv / .xlsx 等传统以行和列组成的数据表的格式呢?下面就提供了 3 种方法。 1. Health Export 在线解析Health Export 是国外一名独立开发者写的在线解析工具,它专门用于将健康应用导出的 XML 文件转换为 CSV 文件。 ![]() 打开网页,选择本地解压好的 导出.xml 或者 export.xml 文件,解析就开始了。等待数分钟后,XML 就会被转换为独立的 CSV 文件用于下载。此时,打开下载好的 CSV 文件,就能看到转换后的数据了。 ![]() 虽然 Health Export 是基于网页的在线工具,但是它并不会上传你的数据,一切都是通过 JavaScript 脚本在本地完成解析,所以隐私安全应该能得到保障。 2. QS Access 应用除了 Health Export 这类直接解析 XML 文件的工具,是否有一类应用可以直接读取 HealthKit 数据并导出呢?于是,我在 App Store 中键入了相应的关键词搜索,的确有不少这类的应用。 浏览下来,发现具备类似功能的应用基本是都有两大特点:长得丑,以及上架之后就基本不更新。经过我试用了数款看起来相对还不错的免费或收费的应用之后,最好的就应该是 QS Access 了。 如下图所示,QS Access 使用起来非常简单。首先,选择按小时,或者每天为导出数据的间隔周期。然后,选择需要导出的数据项和对应的单位。最后,点击右下角「创建表格」选项,应用会提示你完成数据授权,接着就可以导出数据表了。 ![]() QS Access 是由一个叫 Quantified Self Labs 的美国公司开发的产品。准确来讲,这是一个由个人创办的,旨在推行量化自我理念的组织。QS Access 设计简洁,免费且没有广告,应该是健康数据导出的不二之选了(App Store 下载)。 使用 Python 脚本Python 应该是当下用于数据分析最热门的语言了吧,用于解析健康应用产生的 XML 数据可以说非常方便了。编程带来了极高的自由度和灵活性,当然也有一定的门槛。不用担心,下面的内容就算你不熟悉编程也能很轻松地搞明白。 这里使用了 @Radcliffe 提供的开源代码。目前,Github 可以在国内自由访问,所以直接通过此链接下载名称为 applehealthdata.py 的脚本文件。 然后,将之前下载好的 导出.xml 与该脚本文件放置在同一目录下方。为了防止报错,这里需要将 导出.xml 更名为 export.xml。 接下来,在该文件夹下打开终端(macOS & Linux)或者命令行工具(Windows),使用 Python 2 执行该脚本: python applehealthdata.py export.xml![]() 稍等片刻,XML 文件就会被解析为数个 CSV 文件了。 小结文中介绍了 3 种导出「健康」应用数据的方法。其中,最方便的应该是使用 QS Access 应用,但该方法有一个问题在于,你需要自行判断某一项健康指标下是否存在数据,如果选中全部选项就容易导出很多空值。而对 XML 文件进行解析,就可以很好地避免这个问题。所以,我比较推荐使用第一种方法。当然,如果你对 Python 熟悉,那么可以进一步 DIY 的方法 3 应该是最佳选择。 |
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