地理資訊系統其中一個有趣的應用，就是取得各路段的高度表。這種高度表在爬山、修築鐵公路時非常重要。雖然這次文章的標題叫做路段，但我想用在自然地理上的另一個地方，即河川（從源頭）到入海口大致的高度表。這在水利資源開發，例如航道規劃、水庫設計都有他的工程需求。

資料來源

雖然我國政府資料有河川河道的開放資料，提供了非常詳細的行水區的面（polygon）資料。但是高度表需要的是線段資料，把面轉成線的步驟也非常繁瑣。因此我這次使用的是第三方Geofabrik從OpenStreetMap弄下來的台灣圖資。但我這次決定不用以前常用的Shapefile格式，而是較罕見的pbf格式。

雖然Geofabrik抓下來的Shapefile檔案，編排與格式都符合一般人在GIS的日常習慣，但是它把很多河川上下游的關係的資料都去掉了。這樣在釐清上下游水系和支流的關係時會非常麻煩。

續前篇，既然可以在Python用命令列讀取資料，還有各線段的經緯度座標，那我何不乾脆一起把修正後的座標帶進去？比起在QGIS點放個老半天也比較簡單。

我仔細看了一下圖資裡的內容，得知資料裡每一列貯存經緯度的欄位叫做

hangzhou_wenzhou_hs2.iloc[n].geometry.wkt

OpenStreetMap最大的好處是與其他商用圖資比，其圖資的使用條款與費用沒有那麼苛刻。但是其缺點也是資料品質良莠不齊。這種情況在編輯者少的地方特別嚴重。

以中國杭溫高速鐵路為例，在溫州北站東邊這一段，就很容易發現中間斷了一節，這錯誤顯然是必須修的。

原始圖資請到這裡下載；後製與篩選的Python語法請參考我的Github：

我們可以用很多第三方程式去擷取OpenStreetMap的圖資，但是地理範圍較大的資料容量也很大。若直接匯入QGIS不僅浪費資源也影響程式穩定度，宜在Python用命令列做預處理。

用極端點的例子，我想製作中國的高速公路網圖，可以在人道救援資料集找到擷取OSM中國所有道路的資料集，你再從中篩選出高速公路資料集即可。說來容易，但是檔案抓下來就1.8GB，直接匯入QGIS是不會當掉，但是快七百萬個Features是要等到天荒地老？

若用Python先做預處理，把資料篩選到約56萬筆再匯入QGIS，事情顯然就簡單得多。拜AI之賜，Google很快就能給你基礎的語法下去修。

LibreOffice Conference 2025 已經落幕一個月了，陸續有許多精彩的議程紀錄釋出。其中有一場特別引人注目的分享，來自一個意想不到的組織——奧地利軍隊（Bundesheer）！他們在會議中說明了如何將 16,000 台電腦從 Microsoft Office 遷移到 LibreOffice 的歷程。

為何選擇 LibreOffice？

根據奧地利軍隊第 6 局 ICT 與網路安全部門的 Michael Hillebrand 表示，這次轉換的主要考量並非節省軟體授權費用，而是基於三個更根本的理由：強化數位主權、維持 IT 基礎設施的獨立性，以及確保資料只在內部處理。

讀法規考古題，不外乎是要記法條。但是一條一條從全國法規資料庫慢慢複製貼上會很繁瑣。最便捷的方式無非是寫支爬蟲，逐條寫進檔案（本例是csv）。但是請留意，爬蟲請避免用在有著作權或流量限制的網站上以免觸法。在合理使用的前提下，使用政府的開放資料還是比較妥當。（以下語法可至我的Github下載）

網路上常見如阿摩、MOSME等線上題庫，讓使用者在上面做考古題、做完對答案...諸如此類。但是這種網站畢竟是套裝軟體，若想自己修改參數，例如題目考啥、考幾題、答對得幾分、答錯倒扣幾分、甚至答題紀錄等不甚方便。有時還需要付錢+登入才能使用。最近肥貓在準備轉職的考試，想說這些功能如果網站沒有，自己弄一個不就得了嗎？於是用Python做出一支簡單的考試程式來用。

1. 題庫建立

   為避免版權爭議，我就不提供原始的題庫，就隨便出幾題來demo。

In the fediverse, the platform "Misskey" developed by Japanese developers has a brand image closely tied to anime subculture. Its largest instance, "misskey.io," boasts an impressive 500,000 users. Taking advantage of a family visit to Indonesia, I had the opportunity to interview Sandy Corzeta, the administrator of the "misskey.id" instance.