开源 Rust 工具链，用于记录、可视化、查询并流式输出随时间变化的多模态机器人与传感器数据。
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theOehrly/Fast-F1
用于获取和分析 F1 赛果、赛程、计时数据与遥测的 Python 包，数据以 pandas DataFrame 形式返回。
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这是什么？
FastF1 是一个 Python 包，用于获取 F1 数据并纳入分析流程。它可以访问计时数据、赛车遥测、正赛与排位赛成绩以及赛程信息，并支持兼容 Ergast 的 jolpica-f1 API，用于查询当前及历史锦标赛数据。
所有数据均以扩展后的 pandas DataFrame 形式返回，并针对常见 F1 操作提供了辅助函数。项目还集成了 Matplotlib 用于绘图，并对所有 API 请求进行缓存，脚本重复运行时无需再次拉取相同数据。
可通过 pip 或 conda-forge 安装。项目声明其为非官方项目，与 Formula 1 相关公司无关联。
核心功能
- 01获取 F1 计时数据、遥测、赛事成绩与赛程
- 02支持兼容 Ergast 的 jolpica-f1 API 查询历史数据
- 03数据以扩展的 pandas DataFrame 返回，并附带 F1 专用辅助方法
- 04集成 Matplotlib 进行数据可视化
- 05对所有 API 请求进行缓存，加快重复运行的脚本
适用场景
- 分析一个大奖赛周末的圈速与车手节奏
- 对比不同车手的速度、油门等遥测数据
- 在 Jupyter Notebook 中构建 F1 历史统计或数据看板
快速上手
- 1
使用 pip 安装 FastF1
pip install fastf1 - 2
或使用 conda 安装
conda install -c conda-forge fastf1 - 3
阅读官方文档了解用法
使用前须知
- 这是非官方项目，与 Formula 1 相关公司没有关联。
- 在 Pyodide/WASM 等环境中安装和使用需要额外手动步骤，且测试不够充分。
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常见问题
- Fast-F1 是什么？
- 用于获取和分析 F1 赛果、赛程、计时数据与遥测的 Python 包，数据以 pandas DataFrame 形式返回。 FastF1 是一个 Python 包，用于获取 F1 数据并纳入分析流程。它可以访问计时数据、赛车遥测、正赛与排位赛成绩以及赛程信息，并支持兼容 Ergast 的 jolpica-f1 API，用于查询当前及历史锦标赛数据。
- Fast-F1 可以免费使用吗？用的什么许可证？
- Fast-F1 以 MIT 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
- Fast-F1 还在维护吗？
- 活跃维护中。Fast-F1 最近一次提交是在 2026年10月18日。
- Fast-F1 适合用来做什么？
- 分析一个大奖赛周末的圈速与车手节奏 对比不同车手的速度、油门等遥测数据 在 Jupyter Notebook 中构建 F1 历史统计或数据看板
- Fast-F1 怎么安装和运行？
- 使用 pip 安装 FastF1: pip install fastf1 或使用 conda 安装: conda install -c conda-forge fastf1 阅读官方文档了解用法
- 在哪里获取 Fast-F1？
- 源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/theOehrly/Fast-F1
概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。
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