在现代互联网应用开发中，获取实时数据往往需要与外部服务进行交互。本文将介绍如何使用Python的requests库实现通过HTTP API获取实时天气数据的实践，并展示数据的解析过程。

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一、问题背景与需求分析

用户需要通过HTTP API获取实时天气数据，该数据需要以JSON格式返回。输入参数支持JSON格式，输出结果包含城市、温度和湿度等字段。由于要求程序可在本地运行且无需依赖外部服务，因此需要实现HTTP请求并进行数据解析。

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二、思路分析

1. 使用requests库
   由于需要发送HTTP请求并处理响应数据，必须使用Python的requests库。该库提供封装HTTP请求的功能，方便处理各种类型的数据请求。

2. 构造请求参数
   输入参数为JSON格式，应使用字典（{"city": "北京", "temp": "20"}）来传递参数。请求URL应包含城市和温度信息，例如：

   url = "https://api.example.com/weather?city=北京&temp=20"
   

3. 解析响应数据
   当发送请求后，响应数据需要被解析为JSON对象。Python的json模块用于处理JSON数据，可转换为Python字典或列表。

4. 数据输出
   最终输出结果需包含城市、温度和湿度字段，确保符合示例输出格式。

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三、代码实现

import requests

def fetch_weather_data(city, temp):
    url = f"https://api.example.com/weather?city={city}&temp={temp}"
    params = {"city": city, "temp": temp}

    # 发送HTTP GET 请求
    response = requests.get(url, params=params)
    response.raise_for_status()  # 检查请求是否成功

    # 解析响应数据为JSON对象
    try:
        result = response.json()
        print(f"天气数据：{result}")
        return result
    except requests.exceptions.HTTPException as e:
        print(f"请求失败：{e}")
        return None

# 示例使用
fetch_weather_data("北京", "20")

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四、总结与扩展

本实现展示了如何通过requests库发送HTTP GET 请求并解析JSON响应。关键点包括：

• 使用字典参数传递输入数据。
• 验证请求是否成功，避免异常。
• 将响应数据转换为Python字典格式输出。

该过程不仅体现了使用Python的高级特性，也验证了JSON解析在后端开发中的重要性。对于开发者来说，掌握如何封装HTTP请求功能并处理响应数据是构建现代Web应用的核心能力。