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Ordonner des horaires de train

Comment connecter Nancy à Besançon ?

Avez-vous déjà essayé de rejoindre Besançon depuis Nancy en train, ou plus précisément les gares de Nancy-Ville et Besançon-Viotte ? Ces deux gares, distantes de 160km, ne bénéficient pas d’une ligne ferroviaire directe.

La faute à la chaîne des Vosges qui limite les traversées possibles entre Lorraine et Franche-Comté et à l’enclavement de la Haute-Saône qui ne dispose que de peu de lignes encore actives.
En effet, les grandes lignes autour (projets LGV Est et LGV Rhin-Rhône) ne font que contourner ce département qui se retrouve isolé et mal desservi.

Plusieurs possibilités se présentent alors :

  • Le tracé le plus direct, avec correspondances à Épinal et Belfort, en un peu moins de 4h de trajet pour les plus courts.
  • Le plus rapide, qui peut se faire en 3h30 en contournant par l’ouest avec correspondance à Dijon.
  • Le plus confortable, un TGV direct de Nancy à Besançon TGV (puis correspondance TER), bénéficiant de la LGV à partir de Strasbourg qui permet de faire le trajet en 4h.
  • Quelques variantes à ces précédents choix (passage par Metz, correspondance à Strasbourg et Mulhouse, liaison Dijon - Besançon TGV)

J’ai volontairement omis les trajets qui proposent de passer par Paris.

Carte des différents lignes.
Carte des différents lignes.

Bref, c’est assez compliqué et ça emprunte différents types de trains, difficile alors de savoir synthétiquement quels peuvent en être les horaires.
Mon objectif était donc de pouvoir générer une fiche horaire Nancy-Besançon me présentant ces différentes possibilités.

Passer ma route

Pour arriver à générer mes fiches horaires idéales, j’avais donc quelques contraintes à remplir.

Il fallait d’abord que je puisse agréger les données de plusieurs trains, la partie assez ennuyante du travail. Je ne me suis pas intéressé aux API proposées, j’ai « simplement » utilisé le site oui.sncf pour explorer les trajets possibles suivant les jours et les reporter dans un fichier CSV.
Je notais donc une ligne pour chaque train (ex: TER 835013), avec gares et heures de départ/arrivée, ainsi que les jours de circulation.

Ce fichier comprenait alors les données brutes des trains, à partir desquelles je voulais élaborer moi-même les trajets, en groupant entre-elles les correspondances et en les ordonnant par heure de départ.
Il est aussi nécessaire de les filtrer par jours, pour n’avoir que des trajets cohérents selon le jour de la semaine.

Je voulais aussi garder une certaine liberté de choix et ainsi ne pas imposer une correspondance en TGV quand un TER était possible sur le même trajet dans les mêmes heures. Ça faisait surtout partie du travail de sélection des trains à mettre dans le fichier CSV, mais c’était aussi une contrainte à prendre en compte : plusieurs trains pour un même trajet peuvent faire partie d’un même groupe de correspondances.

Enfin, je souhaitais obtenir une « belle » présentation. Alors entendons-nous sur le mot : il s’agit juste d’avoir les données correctement représentées, sous la forme d’un tableau HTML ou markdown, afin que les fiches soient lisibles.
Donc une colonne correspondant à chaque arrêt et les arrêts proprement ordonnés.

Parsons vite

J’aurais pu faire appel à une API pour exécuter les requêtes et agréger directement les données liées aux différents trajets… J’aurais pu.

Mais ce n’était pas mon but, je ne voulais pas commencer à me perdre dans ces documentations et ne jamais venir à bout de mon projet. Alors j’allais utiliser une technique plus artisanale : faire une recherche pour chaque jour de la semaine sur chacun des trajets, et inscrire tout ça dans un fichier CSV.
Il me fallait connaître les gares et heures de départ et d’arrivée, mais aussi les intermédiaires (au cas où d’autres correspondances seraient possibles), ainsi que les jours de la semaine où le train circulait. J’enregistrais aussi le type de train et son numéro pour me permettre de le retrouver ensuite.

J’avais choisi d’ignorer toute contrainte liée aux jours fériés, aux vacances scolaires ou au travaux, je considérais qu’un train roulerait toujours de la même manière tous les lundis de l’année par exemple.

Je me suis donc retrouvé avec un fichier CSV assez conséquent, où j’avais déjà pré-filtré les trajets ne menant à rien (je n’y faisais pas figurer tous les Nancy-Épinal en sachant qu’il n’y avait pas de correspondance derrière) dont voici un extrait :

TER,88503,S,nancy,06:50,metz,07:27
TGV,9877,S,metz,07:58,strasbourg,09:05,mulhouse,10:01,besancon_tgv,10:46
TER,894518,LMaMeJVS,besancon_tgv,11:04,besancon_viotte,11:19
TER,835013,LMaMeJV,nancy,07:14,strasbourg,08:42

La suite consistait donc à parser ce fichier et à construire les données liées au train. J’implémentais pour ça un type Train reprenant toutes les caractéristiques listées au-dessus, qui représentait une liste d’arrêts avec horodatage.
J’y avais ajouté quelques raccourcis pour accéder directement au départ et au terminus.

class Train:
    """
    Representation of a train with multiple stops
    """

    def __init__(self, type, id, days=frozenset(), **stops):
        if len(stops) < 2:
            raise ValueError('At least 2 stops are needed')
        self.type = type
        self.id = id
        self.days = days
        self.stops = stops

    def __iter__(self):
        "Iterate over all (stop, stop_time) couples"
        return iter(self.stops.items())

    def iter_parts(self):
        "Iterable over all segments of the trip (couples of stop items)"
        it = iter(self)
        src_item = next(it)
        for dst_item in it:
            yield src_item, dst_item
            src_item = dst_item

    @property
    def departure(self):
        return next(iter(self.stops.keys()))

    @property
    def departure_time(self):
        return next(iter(self.stops.values()))

    @property
    def arrival(self):
        return next(reversed(self.stops.keys()))

    @property
    def arrival_time(self):
        return next(reversed(self.stops.values()))
train.py

Le parsing en lui-même était assez trivial : module csv, format de l’heure et correspondance des jours.

import csv
import datetime
import sys

from .train import Train


time_fmt = '%H:%M'
day_names = ('L', 'Ma', 'Me', 'J', 'V', 'S', 'D')
days_mapping = {name: i for i, name in enumerate(day_names)}


def load(f=sys.stdin):
    "Load trains from a CSV file"
    reader = csv.reader(f)
    return map(load_train, reader)


def load_train(row):
    """
    Load train from a row

    load_train(['T', '#1', 'SD', 'viridian', '12:30', 'pewter', '13:00', 'cerulean', '14:00'])
    => Train('T', '#1', {5, 6}, viridian=time(12, 30), pewter=time(13, 0), cerulean=time(14, 0))
    """
    train_type, train_id, days, *stops = row
    days = {i for d, i in days_mapping.items() if d in days}
    stops = zip(stops[::2], stops[1::2])
    stops = {
        stop: datetime.datetime.strptime(time, time_fmt).time()
        for stop, time in stops
    }
    return Train(train_type, train_id, days, **stops)
parse.py

Mais maintenant j’avais sous la main une liste de trains exploitables avec leurs arrêts.

C'est quand qu'on va où ?

Une fiche horaire présente les trains sous la forme d’un tableau, et dispose donc d’une liste d’arrêts. Cette liste est facile à obtenir dans le cas d’une unique ligne puisque les arrêts sont déjà linéaires, mais ce n’est pas du tout le cas de la carte que je présente en introduction.

Comment linéariser les différents arrêts entre des lignes de train qui partent dans différentes directions ?

L’idée qui me vint était de trier les arrêts selon leur « distance » par rapport au point de départ. Le point de départ était facilement identifiable : c’est le seul arrêt où n’arrive aucun train (ils ne peuvent qu’en partir).
Partant de là, je calculais la distance comme le temps minimum (le nombre d’arrêts et le temps total) pour rejoindre une gare depuis le point de départ, de proche en proche.

Je procédais pour ça en deux temps. D’abord en identifiant pour chaque gare le trajet minimal qui permettait de s’y rendre depuis une autre gare (quelle qu’elle soit). Puis je normalisais cela pour calculer la distance depuis le point de départ plutôt que depuis la gare précédente. Je ne tenais pas compte des temps de correspondance.

Il fallait faire attention aux temps d’arrivée qui pouvaient parfois être le lendemain matin, et donc à une heure antérieure à celle de départ. Cela se gérait bien avec une condition sur ce cas particulier.

J’obtenais donc une liste triée de mes arrêts mais je remarquais vite un petit problème : les listes pour le trajet aller et retour n’étaient pas cohérentes. J’aurais pensé que l’une serait simplement l’inverse de l’autre, mais c’aurait justement été trop simple.

J’ai assez vite identifié le problème, il s’agissait des temps de trajet pour Dijon et Mulhouse. En effet, il faut moins de temps depuis Nancy pour se rendre à Dijon qu’à Mulhouse… mais c’est vrai aussi depuis Besançon !
Mulhouse se retrouvait donc systématiquement après Dijon dans la liste des arrêts, à l’aller comme au retour.

Pour corriger le problème, j’ai donc calculé les « distances » minimales jusqu’à l’arrivée en plus des distances depuis le départ, et je combinais les deux en les soustrayant. Le point d’arrivée était lui aussi facilement identifiable puisqu’aucun train n’en partait.

import datetime


def diff_time(t1, t2):
    "Compute difference between two time objects"
    t1 = datetime.datetime.combine(datetime.date.min, t1)
    t2 = datetime.datetime.combine(datetime.date.min, t2)
    # t2 in the next day
    if t2 < t1:
        t2 += datetime.timedelta(days=1)
    return (t2 - t1).total_seconds()


def compute_distances(trains):
    """
    Compute minimal distances to neighboring stops (previous & next)
    for all stops
    Return two distances dicts (minimal distances to stop & from stop)

    compute_distances([
        Train(viridian=time(10), pewter=time(20)),
        Train(viridian=time(10), pewter=time(30)),
        Train(pewter=time(50), cerulean=time(80)),
    ])
    => (
        {
            'viridian': (0, 0, None),
            'pewter': (10, 1, 'viridian'),
            'cerulean': (30, 1, 'pewter'),
        },
        {
            'cerulean': (0, 0, None),
            'pewter': (30, 1, 'cerulean'),
            'viridian': (10, 1, 'pewter'),
        },
    )
    """
    distances_to = {}
    distances_from = {}
    default = (0, 0, None)

    for train in trains:
        for (src, time_src), (dst, time_dst) in train.iter_parts():
            dist = diff_time(time_src, time_dst)
            distances_to.setdefault(src, default)
            distances_from.setdefault(dst, default)

            old_dist, _, _ = distances_to.get(dst, default)
            if not old_dist or dist < old_dist:
                distances_to[dst] = dist, 1, src

            old_dist, _, _ = distances_from.get(src, default)
            if not old_dist or dist < old_dist:
                distances_from[src] = dist, 1, dst

    return distances_to, distances_from


def normalize_distances(distances):
    """
    Normalize a distances dict
    Re-compute the distances to make them absolute from departure.arrival

    normalize_distances({
        'viridian': (0, 0, None),
        'pewter': (10, 1, 'viridian'),
        'cerulean': (30, 1, 'pewter'),
    })
    => {
        'viridian': (0, 0, None),
        'pewter': (10, 1, None),
        'cerulean': (40, 2, None),
    }
    """
    def set_absolute_dist(stop):
        # Walk recursively through stops to update min_dist & n_stops
        dist, n, src = distances[stop]

        if src is not None:
            d, i, src = set_absolute_dist(src)
            dist += d
            n += i
            distances[stop] = dist, n, src

        return dist, n, src

    for stop in list(distances):
        set_absolute_dist(stop)

    return distances


def get_sorted_stops(trains):
    """
    Get a sorted list of all stops by computing distances

    get_sorted_stops([
        Train(viridian=time(10), pewter=time(20)),
        Train(viridian=time(10), pewter=time(30)),
        Train(pewter=time(50), cerulean=time(80)),
    ])
    => ['viridian', 'pewter', 'cerulean']
    """
    distances_to, distances_from = compute_distances(trains)
    normalize_distances(distances_to)
    normalize_distances(distances_from)

    def sort_key(key):
        # Stops are sorted by closest from departure & furthest from arrival
        dist1, n1, _ = distances_to[key]
        dist2, n2, _, = distances_from[key]
        return dist1 - dist2, n1 - n2

    return sorted(distances_to, key=sort_key)
sort.py

Cette fois-ci, j’avais une liste ordonnée et cohérente1 des arrêts !

Nancy

Metz

Épinal

Strasbourg

Belfort Ville

Mulhouse

Dijon

Besancon TGV

Besancon Viotte

Liste des arrêts.

  1. Cohérente dans le sens où elle reste similaire dans un sens et dans l’autre. On remarque toujours quelques « bizarreries » comme le fait que Belfort apparaisse avant Mulhouse.

Colore le monde

Je pouvais maintenant entrer dans le vif du sujet, à savoir grouper les trajets entre-eux pour obtenir des itinéraires Nancy↔Besançon.

Je me souvenais pour cela d’un algorithme de construction de labyrinthe qui consistait à colorer les cases puis à les fusionner en groupes au fur et à mesure que des murs étaient ouverts : https://fr.wikipedia.org/wiki/Mod%C3%A9lisation_math%C3%A9matique_de_labyrinthe#Fusion_al%C3%A9atoire_de_chemins

animation de coloration de labyrinthe
Coloration de labyrinthe, crédits Yann Langlais.

Je pourrais utiliser le même principe pour mes trains, en les fusionnant par groupe avec les autres trains environnants dans les mêmes gares.

Il s’agissait en fait de l’algorithme Union-Find dont j’ai fait une implémentation naïve. Je voulais néanmoins en faire quelque chose de générique que je pourrais réutiliser dans un autre contexte, et j’ai donc mis en place un objet grouper.
Cet objet, je pourrais le manipuler pour ajouter de nouveaux éléments (chaque élément appartement à un nouveau groupe) et pour fusionner des groupes. Je pourrais aussi lui demander la liste des groupes et les éléments présents dans chaque groupe.

J’allais pour ça me heurter aux limites de Python car je voulais pouvoir stocker tous types d’objets (même des mutables) dans des ensembles. Il me fallait alors mettre en place un wrapper (HashInstance) pour rendre hashable tout objet.

from contextlib import contextmanager


class _Group:
    "Identify a mergeable group"
    def __init__(self, key):
        self.key = key
        self.set = {self}

    def merge(self, rhs, merge_key_func=None):
        # Merge = union of both groups sets
        self.set.update(rhs.set)
        if merge_key_func:
            self.key = merge_key_func(self.key, rhs.key)
        for item in rhs.set:
            item.key = self.key
            item.set = self.set

    def clear(self):
        self.set.clear()


class HashInstance:
    "Wrap any Python object to make it hashable"
    def __init__(self, obj):
        self.obj = obj

    def __eq__(self, rhs):
        if not isinstance(rhs, __class__):
            return NotImplemented
        return self.obj is rhs.obj

    def __hash__(self):
        return object.__hash__(self.obj)


class Grouper:
    "Abstraction to manipulate groups over common objects"
    def __init__(self):
        self._groups = set()
        self._groups_by_object = {}

    def add(self, obj, key=None):
        "Create a new group for an object"
        group = _Group(key)
        # Register the object in the group
        group.obj = obj
        self._groups.add(group)
        obj = HashInstance(obj)
        self._groups_by_object[obj] = group

    def _obj_group(self, obj):
        "Get the group associated to an object"
        objh = HashInstance(obj)
        return self._groups_by_object[objh]

    def get_key(self, obj):
        return self._obj_group(obj).key

    def equal(self, lhs, rhs):
        "Compare groups of two objects"
        lgroup = self._obj_group(lhs)
        rgroup = self._obj_group(rhs)
        return lgroup.set is rgroup.set

    def merge(self, lhs, rhs, merge_key=None):
        "Merge groups of two objects"
        lgroup = self._obj_group(lhs)
        rgroup = self._obj_group(rhs)
        lgroup.merge(rgroup, merge_key_func=merge_key)

    def groups(self):
        "Iterate over objects by group"
        for group in self._groups:
            yield group.key, [g.obj for g in group.set]

    def clear(self):
        "Clear all groups"
        for group in self._groups:
            del group.obj
            group.clear()
        self._groups.clear()
        self._groups_by_object.clear()


@contextmanager
def grouper():
    "Create & clear a Grouper object"
    g = Grouper()
    try:
        yield g
    finally:
        g.clear()
utils/grouping.py

Je pouvais ensuite attribuer des « couleurs » à chaque train et les fusionner avec les trains précédent/suivant (dans chaque gare) pour former des groupe de correspondances. Les trains ne pourraient être mis en correspondance qu’avec des trains du même groupe.

Dans chaque groupe, les trains étaient ordonnés selon leurs heures d’arrivée et de départ, et les groupes entre-eux étaient triés selon leurs heures de départ. La clé d’un groupe correspondant à l’heure de départ minimale dans ce groupe.

from .utils import grouper


def get_next_train(train, trains):
    "Get direct/earliest connection after a train"
    trains = [t for t in trains if t.departure_time > train.arrival_time]
    if trains:
        return min(trains, key=lambda t: t.departure_time)


def get_prev_train(train, trains):
    "Get direct/latest connection before a train"
    trains = [t for t in trains if t.arrival_time < train.departure_time]
    if trains:
        return max(trains, key=lambda t: t.arrival_time)


def group_trains(trains, sorted_stops):
    """
    Group trains by connections
    All trains that are connected belong to a same group
    Return sorted groups as lists of trains

    group_trains([
        Train('T', '#1', viridian=time(12, 30), pewter=time(13, 0)),
        Train('T', '#2', viridian=time(16, 0), pewter=time(16, 30)),
        Train('T', '#3', pewter=time(13, 30), cerulean=time(14, 30)),
        Train('T', '#4', pewter=time(17, 0), cerulean=time(18, 0)),
    ], ['viridian', 'pewter', 'cerulean'])
    => [
        [Train('T', '#1', ...), Train('T', '#3', ...)],
        [Train('T', '#2', ...), Train('T', '#4', ...)],
    ]
    """
    trains_from_stop = {stop: [] for stop in sorted_stops}
    trains_to_stop = {stop: [] for stop in sorted_stops}

    with grouper() as g:
        for train in trains:
            # Groups are associated to a departure time
            # when merged, groups get associated to earlier departure times
            g.add(train, train.departure_time)
            trains_from_stop[train.departure].append(train)
            trains_to_stop[train.arrival].append(train)

        for stop in sorted_stops:
            # Connect each train with next one
            for train in trains_from_stop[stop]:
                next_train = get_next_train(train, trains_from_stop[train.arrival])
                if next_train:
                    g.merge(train, next_train, merge_key=min)

            # Connect each train with previous one
            for train in trains_to_stop[stop]:
                prev_train = get_prev_train(train, trains_to_stop[train.departure])
                if prev_train:
                    g.merge(train, prev_train, merge_key=min)

        # Sort trains in groups by time of arrival & departure
        grouped_trains = {
            time: sorted(trains, key=lambda t: (t.departure_time, t.arrival_time))
            for time, trains in g.groups()
        }
        # Sort groups by departure time of the first train
        return [trains for _, trains in sorted(grouped_trains.items())]
group.py

Chaque jour de plus

Mais je n’avais pas fini de grouper. Après avoir groupé par correspondances je devais grouper par jours.

En effet, les trains peuvent circuler certains jours et pas les autres et je voulais avoir un affichage condensé de tout ça. J’allais alors identifier les groupes de jours, c’est-à-dire les jours pour lesquels les trains seraient identiques.

Je calculais donc toutes les intersections possibles entre les jours de circulation des différents trains, et j’en déduisais les groupes distincts de jours identiques.

def get_day_groups(trains):
    """
    Get a list of all distinctive sets of days

    get_day_groups([
        Train(days={1, 2, 3}),
        Train(days={0, 1}),
        Train(days={4}),
    ])
    => [{0}, {1}, {2, 3}, {4}]
    """
    day_sets = {frozenset(train.days) for train in trains}
    all_days = frozenset.union(*day_sets)
    groups = {all_days}

    for day_set in day_sets:
        couples = ((group & day_set, group - day_set) for group in groups)
        groups = {group for couple in couples for group in couple if group}

    return sorted(groups, key=tuple)
group.py

J’entends siffler le train

Avec tout ça bout à bout, je les avais mes horaires ! Je n’avais plus qu’à afficher un beau tableau, gérer quelques arguments et coder la glue autour.

Pour le tableau, je choisissais de pouvoir gérer à la fois un export HTML et un export Markdown et j’implémentais mes fonctions par rapport à ça, sans vouloir les rendre trop spécifiques pour un format particulier.
C’est pourquoi je gardais une fonction iter_table à part qui ne ferait que produire les lignes du tableau sous forme de listes.

Le choix du format de sortie se retrouvait aussi côté arguments de la ligne de commande où il pouvait être précisé. J’ajoutais une autre option pour unifier les jours, c’est-à-dire présenter sous un même tableau tous les trains quels que soient leurs jours de circulation.

day_names = ('L', 'Ma', 'Me', 'J', 'V', 'S', 'D')
day_full_names = (
    'Lundi', 'Mardi', 'Mercredi', 'Jeudi', 'Vendredi', 'Samedi', 'Dimanche',
)


def dump_days(days, full=False):
    "Get printable format for days set"
    if full:
        return ', '.join(day_full_names[i] for i in sorted(days))
    else:
        return ''.join(day_names[i] for i in sorted(days))
parse.py
from .parse import dump_days


def iter_table(sorted_stops, grouped_trains, filter_days=set(), *, print_days=True):
    header = ['Train']
    if print_days:
        header.append('Jours')
    header.extend(sorted_stops)
    yield header

    for group in grouped_trains:
        yield
        for train in group:
            if not (train.days >= filter_days):
                continue
            row = [f'{train.type} {train.id}']
            if print_days:
                row.append(dump_days(train.days))
            stops = (train.stops.get(stop) for stop in sorted_stops)
            row.extend(time.strftime(time_fmt) if time else '' for time in stops)
            yield row
print.py

L’ensemble du code de ce projet peut être trouvé sur le dépôt suivant : https://github.com/entwanne/horaires_trains

Ne partez pas sans moi

Après tout ça, je peux maintenant vous montrer les belles fiches horaires que j’ai obtenues. Et comme on le voit, ça laisse assez peu de possibilités pour faire le trajet rapidement.

Nancy-Ville → Besançon-Viotte

Lundi, Mardi, Mercredi, Jeudi, Vendredi

Train nancy metz epinal strasbourg belfort_ville mulhouse dijon besancon_tgv besancon_viotte
TER 835013 07:14 08:42
TGV 9877 09:05 10:01 10:46
TER 894518 11:04 11:19
TER 836380 07:54 10:29
TER 894213 11:09 12:05
TER 835015 08:14 09:41
TER 832361 10:21 11:14
TGV 6704 11:58 12:43
TER 894566 13:39 13:54
TER 835755 08:55 09:53
TER 894609 09:59 11:25
TER 894026 11:36 12:46
TER 839161 11:00 12:33
TGV 9879 13:03 13:59 14:44
TER 894528 14:54 15:09
TGV 5537 12:10 13:36 14:51 15:39
TER 894575 15:48 16:01
TER 834024 12:55 13:53
TGV 2571 14:05 14:47
TER 894619 14:59 16:25
TER 894040 16:36 17:46
TER 835021 14:15 15:41
TGV 9580 16:14 17:09 17:55
TER 894538 18:07 18:22
TER 835775 17:55 18:53
TER 894627 18:59 20:25
TER 894062 20:36 21:49
TER 836382 16:54 19:27
TGV 9896 19:46 20:12
TER 894267 19:50 20:55
TER 894560 20:22 20:37

Samedi

Train nancy metz epinal strasbourg belfort_ville mulhouse dijon besancon_tgv besancon_viotte
TER 88503 06:50 07:27
TGV 9877 07:58 09:05 10:01 10:46
TER 894518 11:04 11:19
TER 836380 07:58 10:29
TER 894213 11:09 12:05
TGV 6741 11:36 12:09 12:20
TGV 5537 12:10 13:36 14:51 15:39
TER 894575 15:48 16:01
TER 835819 13:20 14:18
TER 894619 14:59 16:25
TER 894034 17:04 18:28
TER 835771 16:20 17:18
TER 894627 18:59 20:25
TER 894062 20:36 21:49

Dimanche

Train nancy metz epinal strasbourg belfort_ville mulhouse dijon besancon_tgv besancon_viotte
TER 835041 08:16 09:41
TER 96217 10:51 11:44
TGV 6704 12:01 12:47
TER 894566 13:39 13:54
TER 835043 11:16 12:41
TGV 9879 13:03 13:59 14:44
TER 894528 14:54 15:09
TGV 5537 12:27 13:47 14:51 15:39
TER 894575 15:48 16:01
TER 835045 14:15 15:43
TGV 9580 16:14 17:09 17:55
TER 894538 18:07 18:22
TER 835775 17:55 18:53
TER 894627 18:59 20:25
TER 894062 20:36 21:49
TER 836382 16:54 19:27
TGV 9896 19:46 20:12
TER 894267 19:50 20:55
TER 894560 20:20 20:35

Besançon-Viotte → Nancy-Ville

Lundi, Mardi, Mercredi, Jeudi, Vendredi

Train besancon_viotte besancon_tgv dijon mulhouse belfort_ville strasbourg epinal metz nancy
TER 894517 09:55 10:10
TGV 9898 10:34 11:23 12:27 13:24
TER 88526 13:32 14:11
TER 894208 09:56 10:50
TER 836385 11:00 13:29
TER 894521 11:40 11:52
TGV 9583 12:03 12:55 13:43
TER 835020 14:18 15:44
TER 894563 13:38 13:55
TGV 5516 14:11 15:01 16:00 17:30
TER 894031 15:11 16:24
TER 894624 17:05 18:34
TER 834026 18:43 19:40
TER 894226 18:56 19:50
TER 836389 20:05 22:31

Samedi

Train besancon_viotte besancon_tgv dijon mulhouse belfort_ville strasbourg epinal metz nancy
TER 894517 10:12 10:27
TGV 9898 10:34 11:23 12:27 13:24
TER 88526 13:32 14:11
TER 894208 09:56 10:50
TER 836385 11:00 13:29
TER 894521 11:40 11:52
TGV 9583 12:03 12:55 13:43
TER 835034 15:19 16:44
TER 894563 13:38 13:55
TGV 5516 14:11 15:01 16:00 17:16
TER 894535 17:35 17:48
TGV 5500 18:23 19:12 20:23 21:38
TER 88616 22:34 23:11
TER 894559 19:28 19:41
TGV 9896 20:15 21:03 22:00 22:57
BUS 35441 23:39 01:16

Dimanche

Train besancon_viotte besancon_tgv dijon mulhouse belfort_ville strasbourg epinal metz nancy
TER 894521 11:40 11:52
TGV 9583 12:03 12:55 13:43
TER 894569 12:23 12:36
TGV 6705 13:31 14:17
TER 832326 14:34 15:39
TGV 2588 15:50 17:12
TER 839174 16:19 17:45
TER 894563 13:38 13:55
TGV 5516 14:11 15:01 16:00 17:33
TER 894264 18:12 19:15
TGV 6764 18:36 18:52 19:22
TER 836389 20:05 22:31
TER 894559 19:28 19:41
TGV 9896 20:15 21:03 22:00 22:57
BUS 35441 23:39 01:16

On avance, on avance, on avance

Est-ce que ce projet est fini ? Je dirais que oui parce que je n’ai plus l’intention d’y toucher, d’où ce billet.

Est-ce que j’aurais pu aller plus loin ? Oui aussi.

Déjà il faudrait encore déboguer un coup, je peux avoir sur certains jours des trains qui apparaissent sans correspondances, parce qu’ils figurent dans un groupe dont les correspondances ne sont disponibles que pour d’autres jours.

Ensuite, il faudrait aussi gérer correctement les horaires qui s’étalent sur plusieurs jours. Le problème ne se pose pas trop car il n’y a pas beaucoup de trains qui roulent autour de minuit, mais j’en ai tout de même un dans mes résultats, et son bon fonctionnement est plus dû à un fix un peu crade qu’autre chose.

Enfin, je pourrais utiliser une API pour connaître les itinéraires et télécharger les horaires plutôt que d’avoir à faire ça manuellement, tout en filtrant les trains inutiles (sans correspondance possible).

Mais bon, j’ai eu ce que je voulais et je m’en contente. Ça me fait de beaux tableaux.


Comme on le constate, ordonner correctement des horaires de train n’est pas quelque chose d’aussi facile qu’on aurait pu le penser.

La SNCF elle-même a parfois quelques loupés.

Inversion sur fiche horaire
Fiche horaire de la ligne St Brieuc - Lannion - Morlaix - Brest
Inversion sur panneau
Panneau d’affichage en gare de Tours — Merci @ache

Ressources complémentaires :

3 commentaires

Salut,

Merci pour ce billet. Juste une petite précision concernant l’extrait de la fiche horaire Saint Brieuc - Brest : l’erreur qui semble apparaître pour Lannion n’en est pas une (mais c’est vraiment pas clair, je suis d’accord).

En fait Lannion est excentrée et n’est pas directement desservie par la ligne. On est obligé de prendre un TER jusqu’à Plouaret-Trégor (15 minutes de trajet) et là ensuite on enchaîne vers Brest en prenant le train qui vient de Saint Brieuc. Donc l’horaire indiqué sur la fiche sert pour les voyageurs au départ de Lannion, qui arriveront à Plouaret vers 6h20 et attendront 7 minutes l’autre train.

D’ailleurs en prenant la case précédente sur la fiche (coupée sur la capture d’écran) on voit qu’il n’y a pas d’autres arrêts avant, donc c’est un train qui part uniquement de Plouaret (pas de Saint Brieuc) et qui est prévu pour attendre celui de Lannion.

Voilà, j’avais dit que c’était pas clair. ^^

+0 -0

Merci pour ce billet. Juste une petite précision concernant l’extrait de la fiche horaire Saint Brieuc - Brest : l’erreur qui semble apparaître pour Lannion n’en est pas une (mais c’est vraiment pas clair, je suis d’accord).

PG06

Oui je savais, j’avais remarqué l’« anomalie » après avoir emprunté la ligne, et je n’ai volontairement conservé que celle-ci sur 'extrait de fiche horaire.

C’est en effet une configuration étrange (le train revient en arrière sur la ligne avant de repartir en avant) mais je pense que cette fiche n’est pas la solution idéale au problème.

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