はじめに

FlightAware AeroAPIとは、航空便データをJSONで取得できるAPIです。

AeroAPI 4.28.0

AeroAPIは、ソフトウェア開発者がFlightAwareの様々なフライトデータにアクセスできる、シンプルなクエリベースのAPIです。ユーザーは現在データや履歴データを取得できます。

AeroAPIは正確で実用的な航空データを提供するRESTful APIです。Foresight™の導入により、顧客は米国における予測航空会社到着時刻（ETA）の半数以上を支えるデータにアクセスできます。

参考：AeroAPI Aero API ドキュメンテーション

カテゴリ

AeroAPIは、検索しやすくするためにいくつかのカテゴリに分類されています。

フライト：概要情報、計画ルート、位置情報など
Foresight：FlightAware Foresight™で強化されたフライト位置情報
空港：空港情報とFIDSスタイルのリソース
運航会社：運航会社情報と機材稼働状況リソース
アラート：フライトアラートと配信先設定
履歴：各種エンドポイント向け過去フライトデータ
その他：フライト遅延情報、将来のスケジュール情報、航空機所有者情報
アカウント：AeroAPI利用統計

今回は、HND（羽田空港）を例に、今日の便一覧と路線スケジュールを取る2パターンを紹介します。

パターン① 空港発着便リスト

/airports/{id}/flights/departures と /arrivals

用途：

「今日の羽田発着全便をCSVにまとめたい」
「運航実績や遅延を含めて知りたい」

特徴：

直近3日間程度のデータを取得可能
実際の運航ステータスや機材が取れる

Pythonサンプルコード（CSV出力付き）

使い方

今日のRJTT：python flight_list.py
指定日のRJTT：python flight_list.py 2025-10-05
指定日・指定空港：python flight_list.py 2025-10-05 RJOI


import sys
import csv
import time
import random
import requests
import datetime as dt
import zoneinfo
from urllib.parse import urlencode

API_KEY = "YOUR_AEROAPI_KEY"
BASE = "https://aeroapi.flightaware.com/aeroapi"

# 任意で空港ラベルを追加してください
AIRPORT_LABELS = {
    "RJTT": "Tokyo Haneda",
    "RJOI": "Iwakuni",
    "RJAA": "Tokyo Narita",
    "ROAH": "Naha",
}

# レート制限対策：ページ間/窓間のウェイトやリトライ回数
PAGE_SLEEP_SEC = 0.3
WINDOW_SLEEP_SEC = 1.0
MAX_RETRIES = 7

# JSTでの時間窓（初期は4分割）
WINDOWS_JST = [
    (dt.time(0, 0, 0),  dt.time(5, 59, 59)),
    (dt.time(6, 0, 0),  dt.time(11, 59, 59)),
    (dt.time(12, 0, 0), dt.time(17, 59, 59)),
    (dt.time(18, 0, 0), dt.time(23, 59, 59)),
]


def parse_args():
    """
    使い方:
      python flight_list.py                 → 今日, 既定空港(RJTT)
      python flight_list.py 2025-10-05     → 指定日, 既定空港(RJTT)
      python flight_list.py 2025-10-05 RJTT → 指定日, 指定空港
    """
    tz_jst = zoneinfo.ZoneInfo("Asia/Tokyo")
    target_date = dt.datetime.now(tz_jst).date()
    airport_id = "RJTT"

    if len(sys.argv) >= 2:
        a1 = sys.argv[1]
        # YYYY-MM-DD 判定
        try:
            y, m, d = map(int, a1.split("-"))
            target_date = dt.date(y, m, d)
            if len(sys.argv) >= 3:
                airport_id = sys.argv[2].upper()
        except ValueError:
            # 1引数目が日付でなければ空港コードとして扱う
            airport_id = a1.upper()
    return target_date, airport_id


def to_utc_iso(jst_date, t0, t1, tz_jst):
    s_jst = dt.datetime.combine(jst_date, t0, tzinfo=tz_jst)
    e_jst = dt.datetime.combine(jst_date, t1, tzinfo=tz_jst)
    s_utc = s_jst.astimezone(dt.timezone.utc).isoformat().replace("+00:00", "Z")
    e_utc = e_jst.astimezone(dt.timezone.utc).isoformat().replace("+00:00", "Z")
    return s_utc, e_utc


def request_with_backoff(url, headers, params=None, max_retries=MAX_RETRIES, stage=""):
    """
    429/5xx をリトライ。Retry-After があれば尊重、なければ指数バックオフ＋ジッター。
    """
    attempt = 0
    while True:
        attempt += 1
        if attempt > 1:
            print(f"  retry {attempt-1}/{max_retries} ({stage})")
        r = requests.get(url, headers=headers, params=params, timeout=30)
        sc = r.status_code
        print(f"HTTP {sc}")
        if sc == 200:
            return r.json()
        if sc in (429, 500, 502, 503, 504) and attempt <= max_retries:
            ra = r.headers.get("Retry-After")
            if ra:
                try:
                    sleep_sec = float(ra)
                except Exception:
                    sleep_sec = 5.0
            else:
                base = 2 ** (attempt - 1)
                sleep_sec = base + random.uniform(0, 0.5 * base)
            print(f"  backoff {sleep_sec:.1f}s (stage={stage})")
            time.sleep(sleep_sec)
            continue
        r.raise_for_status()


def resolve_next_url(next_raw, base_endpoint):
    """
    links.next を安全に絶対URL化。/aeroapi を必ず保持。
    想定される形式:
      - 絶対: https://aeroapi.flightaware.com/aeroapi/airports/...
      - 先頭?: ?cursor=xxx
      - 先頭/: /airports/... or /aeroapi/airports/...
      - 相対: airports/...
    """
    if not next_raw:
        return None
    if next_raw.startswith("http"):
        return next_raw
    if next_raw.startswith("?"):
        return f"{BASE}{base_endpoint}{next_raw}"
    if next_raw.startswith("/"):
        if next_raw.startswith("/aeroapi/"):
            return f"https://aeroapi.flightaware.com{next_raw}"
        return f"https://aeroapi.flightaware.com/aeroapi{next_raw}"
    return f"{BASE}/{next_raw.lstrip('/')}"



def fetch_all_window(endpoint, key_name, start_utc, end_utc, headers, page_limit=100):
    """
    1つの時間窓で全ページ取得（到着・出発兼用）
    """
    params = {"start": start_utc, "end": end_utc}
    url = f"{BASE}{endpoint}"
    page = 0
    items = []

    while url and page < page_limit:
        page += 1
        q = f"?{urlencode(params)}" if page == 1 else ""
        print(f"\n--- Fetching {key_name} page {page} ---")
        print(f"URL: {url}{q}")
        data = request_with_backoff(url, headers, params if page == 1 else None, stage=f"{key_name} p{page}")
        chunk = data.get(key_name, [])
        print(f"{key_name}件数(this page): {len(chunk)}")
        items.extend(chunk)

        next_raw = (data.get("links") or {}).get("next")
        print(f"next(raw): {next_raw}")
        url = resolve_next_url(next_raw, endpoint) if next_raw else None

        time.sleep(PAGE_SLEEP_SEC)

    print(f"合計 {key_name}件数(window): {len(items)}")
    return items


def main():
    tz_jst = zoneinfo.ZoneInfo("Asia/Tokyo")
    target_date, airport_id = parse_args()
    airport_label = AIRPORT_LABELS.get(airport_id, airport_id)

    headers = {"x-apikey": API_KEY}

    print(f"=== {airport_label} ({airport_id}) Flight List (paged + windowed) ===")
    print(f"対象日(JST): {target_date}")

    # 窓ごとに「出発→到着」を交互に叩いてレート分散
    collected_dep = []
    collected_arr = []

    for i, (t0, t1) in enumerate(WINDOWS_JST, 1):
        s_utc, e_utc = to_utc_iso(target_date, t0, t1, tz_jst)

        print(f"\n=== departures window {i}/{len(WINDOWS_JST)} ===")
        print(f"JST {t0}–{t1} → UTC {s_utc}–{e_utc}")
        dep_part = fetch_all_window(f"/airports/{airport_id}/flights/departures", "departures",
                                    s_utc, e_utc, headers)
        collected_dep.extend(dep_part)

        print(f"\n=== arrivals window {i}/{len(WINDOWS_JST)} ===")
        print(f"JST {t0}–{t1} → UTC {s_utc}–{e_utc}")
        arr_part = fetch_all_window(f"/airports/{airport_id}/flights/arrivals", "arrivals",
                                    s_utc, e_utc, headers)
        collected_arr.extend(arr_part)

        time.sleep(WINDOW_SLEEP_SEC)

    print(f"\n*** departures total (all windows): {len(collected_dep)} ***")
    print(f"*** arrivals   total (all windows): {len(collected_arr)} ***")

    # 正規化
    def g(d, *keys):
        cur = d
        for k in keys:
            cur = (cur or {}).get(k)
        return cur

    def norm(rec, kind_key):
        return {
            "kind": "departure" if kind_key == "departures" else "arrival",
            "fa_flight_id": rec.get("fa_flight_id"),
            "ident": rec.get("ident"),
            "operator": rec.get("operator"),
            "codeshares": ",".join(rec.get("codeshares", [])) if rec.get("codeshares") else None,
            "origin_icao": g(rec, "origin", "code_icao"),
            "origin_iata": g(rec, "origin", "code_iata"),
            "destination_icao": g(rec, "destination", "code_icao"),
            "destination_iata": g(rec, "destination", "code_iata"),
            "scheduled_off": rec.get("scheduled_off"),
            "estimated_off": rec.get("estimated_off"),
            "actual_off": rec.get("actual_off"),
            "scheduled_on": rec.get("scheduled_on"),
            "estimated_on": rec.get("estimated_on"),
            "actual_on": rec.get("actual_on"),
            "status": rec.get("status"),
            "aircraft_type": rec.get("aircraft_type"),
            "route_distance_nm": rec.get("distance"),
        }

    print("\nデータ正規化中…")
    rows = [norm(r, "departures") for r in collected_dep] + [norm(r, "arrivals") for r in collected_arr]
    print(f"正規化後レコード: {len(rows)}")

    outname = f"{airport_id}_flights_{target_date.strftime('%Y%m%d')}.csv"
    cols = list(rows[0].keys()) if rows else [
        "kind", "fa_flight_id", "ident", "operator", "codeshares", "origin_icao", "origin_iata",
        "destination_icao", "destination_iata", "scheduled_off", "estimated_off", "actual_off",
        "scheduled_on", "estimated_on", "actual_on", "status", "aircraft_type", "route_distance_nm"
    ]

    print(f"\nCSV出力: {outname}")
    with open(outname, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
        w = csv.DictWriter(f, fieldnames=cols)
        w.writeheader()
        for i, r in enumerate(rows, 1):
            w.writerow(r)
            if i % 100 == 0:
                print(f"  ...{i}件書き込み")

    print(f"\n✅ 完了: {outname}  (総レコード: {len(rows)})")


if __name__ == "__main__":
    main()

パターン② フライトスケジュール

/schedules/{date_start}/{date_end}

用途：

「ダイヤ（定期便）を調べたい」
「来月の羽田→伊丹便の本数を調べたい」

特徴：

90日先までの予定ダイヤを取得可能
過去のデータも取得可能
路線（origin+destination）を指定

Pythonサンプルコード

import requests
import csv
import os

API_KEY = "YOUR_AEROAPI_KEY"
BASE = "https://aeroapi.flightaware.com/aeroapi"

headers = {"x-apikey": API_KEY}

url = f"{BASE}/schedules/2025-10-01/2025-10-02"
params = {
    "origin": "RJTT",   # 羽田
    "destination": "RJOO",  # 伊丹
}

response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
data = response.json()

# スケジュール配列を抽出
flights = data.get("scheduled", [])

# 出力フォルダを作成
os.makedirs("out", exist_ok=True)
outfile = "out/flight_schedules_simple.csv"

# CSV書き出し
with open(outfile, "w", newline="", encoding="utf-8") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow([
        "ident", "actual_ident", "aircraft_type",
        "scheduled_out", "scheduled_in",
        "origin_icao", "destination_icao",
        "meal_service", "seats_cabin_first",
        "seats_cabin_business", "seats_cabin_coach",
    ])
    for flight in flights:
        writer.writerow([
            flight.get("ident"),
            flight.get("actual_ident"),
            flight.get("aircraft_type"),
            flight.get("scheduled_out"),
            flight.get("scheduled_in"),
            flight.get("origin_icao"),
            flight.get("destination_icao"),
            flight.get("meal_service"),
            flight.get("seats_cabin_first"),
            flight.get("seats_cabin_business"),
            flight.get("seats_cabin_coach"),
        ])

print(f"✅ CSVファイルを保存しました: {outfile} ({len(flights)}件)")

アウトプット

ident,actual_ident,aircraft_type,scheduled_out,scheduled_in,origin_icao,destination_icao,meal_service,seats_cabin_first,seats_cabin_business,seats_cabin_coach
ANA17,,B772,2025-10-01T00:00:00Z,2025-10-01T01:05:00Z,RJTT,RJOO,ファースト: 食事なし / エコノミー: 食事なし,28,0,364
THA6064,ANA17,B772,2025-10-01T00:00:00Z,2025-10-01T01:05:00Z,RJTT,RJOO,ファースト: 食事なし / エコノミー: 食事なし,28,0,364
JAL111,,B788,2025-10-01T00:30:00Z,2025-10-01T01:40:00Z,RJTT,RJOO,ファースト: 食事 / ビジネス: 食事なし / エコノミー: 食事なし,6,58,227
BAW4627,JAL111,B788,2025-10-01T00:30:00Z,2025-10-01T01:40:00Z,RJTT,RJOO,ファースト: 食事 / ビジネス: 食事 / エコノミー: 食事,6,58,227
BKP4150,JAL111,B788,2025-10-01T00:30:00Z,2025-10-01T01:40:00Z,RJTT,RJOO,ファースト: 食事なし / ビジネス: 食事なし / エコノミー: 食事なし,6,58,227
ASA7561,JAL111,B788,2025-10-01T00:30:00Z,2025-10-01T01:40:00Z,RJTT,RJOO,ファースト: 食事なし / ビジネス: 食事なし / エコノミー: 食事なし,6,58,227
HAL5019,JAL111,B788,2025-10-01T00:30:00Z,2025-10-01T01:40:00Z,RJTT,RJOO,ファースト: 食事なし / ビジネス: 食事なし / エコノミー: 食事なし,6,58,227
DLH4854,ANA19,,2025-10-01T01:00:00Z,2025-10-01T02:05:00Z,RJTT,RJOO,ファースト: 食事なし / エコノミー: 食事なし,10,0,260
ANA19,,,2025-10-01T01:00:00Z,2025-10-01T02:05:00Z,RJTT,RJOO,ファースト: 食事なし / エコノミー: 食事なし,10,0,260
AAL8397,JAL113,B788,2025-10-01T01:30:00Z,2025-10-01T02:35:00Z,RJTT,RJOO,ファースト: 食事 / ビジネス: 食事 / エコノミー: 食事,6,58,227
JAL113,,B788,2025-10-01T01:30:00Z,2025-10-01T02:35:00Z,RJTT,RJOO,ファースト: 食事 / ビジネス: 食事なし / エコノミー: 食事なし,6,58,227
HAL5021,JAL113,B788,2025-10-01T01:30:00Z,2025-10-01T02:35:00Z,RJTT,RJOO,ファースト: 食事なし / ビジネス: 食事なし / エコノミー: 食事なし,6,58,227
ASA7563,JAL113,B788,2025-10-01T01:30:00Z,2025-10-01T02:35:00Z,RJTT,RJOO,ファースト: 食事なし / ビジネス: 食事なし / エコノミー: 食事なし,6,58,227
AMX7752,JAL113,B788,2025-10-01T01:30:00Z,2025-10-01T02:35:00Z,RJTT,RJOO,ビジネス: 食事なし / エコノミー: 食事なし,0,38,123
AIC8007,ANA21,,2025-10-01T02:00:00Z,2025-10-01T03:05:00Z,RJTT,RJOO,ファースト: 食事なし / エコノミー: 食事なし,10,0,260

使い分けまとめ

発着便一覧が欲しい → /airports/{id}/flights/departures & arrivals

ダイヤ（予定便）を知りたい → /schedules/{date_start}/{date_end}