上回提要，咦，說來慚愧，其實沒有甚麼重點，大概算是輕輕談了「書山」，那今天來談談「書山有路」那條「路」吧，究竟如何走到書山尋寶呢？
書山有路，此乃本地行山雜誌《風火山林》特別號之主題，語出「書山有路勤為徑，學海無涯苦作舟」，閉起雙眼，小弟這個偽文青的腦海中漸漸浮現「書山有路」如詩似畫的意境。一直以來，愚以為此句如 Google 所言出自唐代大文豪韓愈手筆，畢竟韓愈有篇名傳千古的《進學解》，但豈料一切純屬以訛傳訛，據《風火山林》主編於其文中所言，此名句既非出自韓愈，亦非出自明清年間成書的《古今賢文》。適逢早前善用校友福利申請了圖書證，那就順道考證一番，先是找了不同版本的《古今賢文》，當然找不到這對聯，不過若然熟讀此書，相信與熟讀《唐詩三百首》收異曲同工之效，「不會吟時也會偷 」，不過「近來學得烏龜法，得縮頭時且縮頭」這句，亦未免太傳神了吧。隨後終在期刊資料庫找到一篇文章探討這名句，作者稱其為《書山學海聯》，雖未見文中引用甚麼文獻，且將其說法備錄於此，作者說道這句分明有誤，不過線索追溯至著名學者王芸生處就斷了：
「當時有人向他請教成功的秘訣，王芸生便口吟了這一副書山學海聯。其意自然是強調學習與治學首先必須勤奮和不怕艱苦。可是這副聯語究竟是王芸生自撰，還是複誦他人之作，我所見到的材料語焉不詳。但不管怎麼說，這副經王芸生之口而流傳至今的聯語，肯定是有毛病的。」
鄧遂夫 (2003)：探源偶拾，《博覽群書》雜誌 2003(3)，頁 99-101
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| 南朗山 |
「南朗山，原名南望山，昔日香港圍村人呼其名如此。據謂該山橫亘村前，視線受阻，不能觀海，遠景為所屏蔽。須陡此嶺，方得暢眺，故有是名云。其後『望』音訛為『朗』，先輩命名本義遂失。」[1]
引錄自《香港的地名與地方歷史(上)——港島與九龍》，饒玖才著。
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| 行天宮 |
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| 十號風球 |
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| 完成時間分佈 (所有抵達終點隊伍) |
import json
import os
import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize
## CONVERSION TOOL FOR ANALYZING THE JSON FILE (LOCATION DATA) EXPORTED FROM GOOGLE TAKEOUT
## CHANGE THE WORKING DIRECTORY TO THE APPROPRIATE DIRECTORY
os.chdir('D:\\Medium\\Takeout\\Location History')
## LOAD THE JSON FILE
with open('Location History.json', encoding='utf-8') as data_file:
data = json.loads(data_file.read())
## READ THE JSON FILE LOADED INTO A PANDAS DATAFRAME
df1 = pd.json_normalize(data['locations'])
## EXTRACT THE MOST RECENT n ROWS FOR ANALYSIS
n = 10000
df1 = df1.head(n).copy()
## CHECK THE STRUCTURE OF THE DATAFRAME
print(df1.columns)
## DROP THE ACTIVITY COLUMN TO FURTHER REDUCE THE SIZE
df1.drop(['activity'], axis=1, inplace=True)
## ADD THE DECIMAL POINT TO THE COORDINATES
df1['latitudeE7'] = df1['latitudeE7']/10000000.0
df1['longitudeE7'] = df1['longitudeE7']/10000000.0
## CHANGE THE UNIX TIMESTAMP(IN MILLISEC) TO LOCAL TIME (GMT+8)
df1['time'] = pd.to_datetime(df1['timestampMs'],unit='ms').dt.tz_localize('UTC').dt.tz_convert('Asia/Hong_Kong')
df1.drop(['timestampMs'], axis=1, inplace=True)
## RE-ORDER AND RENAME THE DATAFRAME FOR CONVENIENCE
## PLEASE CHECK IF THE FOLLOWING COLUMNS EXIST (AND ADJUST THE LIST IF NECESSARY)
print(df1.columns)
df1 = df1[['time','latitudeE7','longitudeE7','accuracy','altitude','velocity','verticalAccuracy','heading']]
df1.rename(columns={'latitudeE7':'latitude','longitudeE7':'longitude'}, inplace=True)
## EXPORT THE DATAFRAME TO AN EXCEL FILE
df1.to_csv('output.csv')
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| 重建計劃 (設計圖片, 可按圖放大) |
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| 嘉頓中心 |
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| 嘉頓中心地下設有咖啡室 |
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| 拍攝當日，鐘樓慢了超過 15 分鐘 |
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| 完成時間分佈 (所有抵達終點隊伍) |
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| 大欖隧道收費廣場 |
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| 完成品 |
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| 彎彎曲曲的吉澳 |
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| 藍地水塘 |
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| 大潭篤水塘主壩 |
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| 大潭篤水塘英式石橋 |
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| 神樂院聖堂 |
