企业官网建设流程全解析

黄金周第二天，入境处数字刷屏：首日截至晚上 9 时全港 89.7 万人次出入境，官方预计 129 万内地客陆续到访。所有人都在拍尖沙咀的人山人海——但同一时刻，新界西北的轻铁轨道上是什么光景？我照旧把 68 个站的到站预报扫了一遍：周五上午 10 点半，494 班列车正在网络上朝某站开。比周二上午多 15 班，比周一少 44 班；更值得看的是结构——发车最多的头名换线了，一条从上周就没上过班的线继续缺席，还有一个站连续三次截面空无一班。68 个请求、63 秒扫完，这篇把四次截面摆在一起，说清楚「快照对比」里最容易被忽略的三个变量。

一、口径先钉死：494 数的是什么

老读者知道这个系列的口径：rt.data.gov.hk的轻铁getSchedule接口，零鉴权，按站查询。对 68 个站各请求一次，把每个站台route_list里「3 mins / 即将到站」的记录计数加总。它不是车队规模：同一班车会依次经过多个站，在每一站的预报里各出现一次——所以 494 的真实含义是「班次 × 剩余站数的加总」，衡量的是网络此刻的供给厚度，不是物理列车数。这个口径今天依然成立，四次快照全部可比。

importjson,collectionsdefagg(name):d=json.load(open(f"原始返回/{name}"))assertlen(d)==68,len(d)# 68 站一个不少per_route=collections.Counter(rtforvind.values()forrt,_inv)total=sum(len(v)forvind.values())assertsum(per_route.values())==total# 恒等式：分线计数=总量empty=[kfork,vind.items()ifnotv]returntotal,per_route,empty t_mon,r_mon,e_mon=agg("lrt_census_0907.json")# 09-07 周一 14:24t_tue,r_tue,e_tue=agg("lrt_census_0908_am.json")# 09-08 周二 10:44t_fri,r_fri,e_fri=agg("lrt_census_1002_am.json")# 10-02 周五 10:30assert(t_mon,t_tue)==(538,479)asserte_mon==e_tue==e_fri==["385"]# 备用站三次恒空print(f"周一{t_mon}/ 周二{t_tue}/ 周五{t_fri}；恒空站{e_fri}")

扫描本身还是老三样：站清单 + 按站接口 + 断点续扫缓存。这次把间隔调到 0.4 秒后，68 个站 63 秒扫完——三个月前第一次扫用了 12 分钟，快的不是网，是重试策略从「遇错傻等」改成了「短退避、失败站补扫」。补一句系列背景：这份 68 站清单是 9 月初从三个来源交叉核对后定稿的，此后没改过一站；三次历史快照用的同一份清单、同一套计数规则，所以 538、479、494 三个数字可以放进同一个坐标系。这也是长系列快照的第一原则——仪器先冻结，再谈观测：清单或参数改一次，整条序列就得作废重录。

二、头名换线：751 从 82 班的霸主到被反超 7 班

周一那次截面，751 一条线 82 班、占全网 15%，无人能撼。两次快照之后，格局变了：

delta={rt:r_fri.get(rt,0)-r_tue.get(rt,0)forrtinset(r_fri)|set(r_tue)}assertr_fri["610"]==73andr_fri["751"]==66# 周五：610 第一assertr_mon["751"]==82# 周一：751 82 班霸主assert"751P"notinr_friand"751P"notinr_mon# 高峰线三次缺席up={rt:dforrt,dindelta.items()ifd>0}print("今日AM vs 周二AM 分线变化：",dict(sorted(delta.items(),key=lambdakv:-kv[1])))

610 以 73 班连续第二次坐上头名，对 751 的优势从周二的 2 班拉开到 7 班；751 自己停在 66 班，两期不动。分线看周五上午 vs 周二上午：6 条线回升（610 +5、615 +5、761P +4、505 +4）、3 条持平、2 条回落（507 −3、705 −2）——回升的几乎全是屯门方向的干线，回落的是天水围环线，跟上周二「屯门回落、天水围坚挺」的方向正好对调。轻铁的地理结构在每个上午都不一样，这是排班表读不出来的部分。

另一个连续成立的观察：751P 三次截面全部缺席。它是高峰特别班次，周一下午 2 点不在班、周五上午 10 点半也不在班——不是故障，是时刻表属性。写进文里是想提醒：做快照对比时，「某条线不见了」要先查时刻表定义，再谈异常。

地理上这也不难解释：610 是屯门码头到元朗的干线，751 的主阵地在天水围；上午时段屯门各站的过站车更多，头名自然往干线漂。但把话说满之前要记住——三次截面只是三个点，等这条序列攒到十几个点，「头名轮换」是不是周期现象才值得下判断。

三、复扫：25 分钟里供给厚度漂了多少

单时刻普查最大的软肋是「你扫完的那一刻就过期了」。所以今天在同一上午拍了两张：第一张 10:30，第二张 10:56。两次之间，总量从 494 变到 494——纹丝不动：

t2,r2,e2=agg("lrt_census_1002_pm.json")# 同一上午第二扫assertlen(e2)==1ande2==["385"]assertt2==t_fri==494# 25 分钟总量零漂移drift={rt:r2.get(rt,0)-r_fri.get(rt,0)forrtinset(r2)|set(r_fri)}assertmax(abs(d)fordindrift.values())<=2# 分线抖动全部 ≤2print(f"复扫总量{t2}（第一扫{t_fri}，漂移{t2-t_fri:+d}）")print("分线漂移：",dict(sorted(drift.items(),key=lambdakv:-kv[1])))

总量零漂移，不代表网络静止了：7 条线在 ±2 班内各自抖动（507 +2、705 +1、706 +1，751/610/615/615P 各 −1），68 个站里 37 个站的计数变了，「即将到站」从 14 班变成 16 班。列车在网络上流动，各站计数此消彼长，加总恰好抵消——一次复扫不足以下规律结论（样本只有 1），但它给了一个实打实的验收经验：跨期对比别只盯总量，分线漂移才是检验两次扫描可比性的显微镜；总量巧合地相等时，更要看结构有没有动。

四、快照对比的三个变量

三次同系列扫描做下来，把最容易翻车的三件事钉在这里：

1. 星期是隐藏变量。周二 10:44 的 479 和周五 10:29 的 494「同为上午」，但一个是普通工作日、一个是黄金周里的周五——把 15 班的差全部归因给黄金周是过度解读，只能说到「周五上午的供给与周二基本持平、略偏厚」为止。
2. 到站预报有截断半径。接口只返回未来若干分钟内的班次，离站太远的车不出现——「供给厚度」的绝对值受这个半径影响，跨期对比必须用同一脚本同一参数。
3. 恒空站要先排除再计数。385（Hung Tin Road）是紧急备用站台，三次截面都是 0 班——把它算进「班次异常」就是假警报，68 站的分母要先剔除它再谈覆盖率。

这段对比代码和四次快照的口径说明可以直接搬走，收藏备用；如果这篇帮你省掉一次「快照对比翻车」，收藏+点赞。你做双时点对比时被哪个隐藏变量坑过——星期、时段还是缓存？评论区聊聊。这类「同一脚本第 N 次快照」会持续拍下去，关注不迷路。

参考链接

1. https://rt.data.gov.hk/v1/transport/mtr/lrt/getSchedule?station_id=280
2. https://www.mtr.com.hk/en/business/partnerships/open_data_index.html