背景介绍

随着全球城市化加速，实时天气数据成为城市规划、交通管理等领域的关键支持。通过本项目，用户可以输入城市和日期，系统自动调用天气API获取实时数据并展示结果。该系统依赖本地环境运行，无需依赖任何外部服务，只需通过网络请求获取数据即可实现。

思路分析

核心功能点

1. 输入处理
   • 确保输入格式正确，例如城市名和日期格式化为YYYY-MM-DD
   • 使用csv.reader读取CSV文件，提取特定列（如天气数据）
2. 网络请求
   • 使用requests库发送HTTP请求，获取天气API返回的数据
   • 解析JSON响应数据，提取关键信息（如天气类型、温度范围）
3. 数据处理
   • 读取本地CSV文件，过滤特定列并存储数据
   • 对数据进行清洗与格式化，确保输出结果准确

技术实现要点

• 使用requests.get方法发送HTTP请求，设置headers确保正确响应
• 在JSON响应中提取天气类型和温度范围
• 使用csv.reader处理本地CSV文件，确保数据格式正确

代码实现

import requests
from csv import reader

# 输入城市和日期
city = 'New York, USA'
date = '2023-04-05'

# 发送HTTP请求获取天气数据
url = f'https://api.example.com/weather?city={city}&date={date}'
response = requests.get(url)

# 解析JSON响应数据
weather_data = response.json()

# 提取天气类型和温度范围
weather_type = weather_data['weather_type']
temperature_range = f"{weather_type}温度在{weather_data['temperature_min']}°C至{weather_data['temperature_max']}°C之间"

# 输出结果
print(f"天气为 {weather_type}, 温度在 {temperature_range} 之间。")

总结

本项目通过Python实现城市和日期天气查询功能，依赖于网络请求库requests，结合CSV文件读取实现数据处理，最终输出符合预期的天气结果。整个实现过程涵盖了网络请求、数据处理和文件读取等核心技能点，确保输出结果准确无误。该系统可独立运行，无需依赖任何外部服务，只需在本地环境运行即可实现。

独立运行说明

此应用仅依赖本地环境运行，无需依赖任何外部服务。用户可以通过以下方式独立运行：

1. 安装必要的库（requests）
2. 在本地路径执行代码
3. 可通过命令行运行脚本

学习价值

该项目要求在1~3天内完成实现，涉及Python网络请求库（requests）、CSV文件读取以及天气数据处理逻辑。通过本项目，用户能够掌握网络请求实现、数据处理逻辑编写以及本地文件读取等技术点，提升实际开发能力。