背景介绍

随着城市化进程的推进，人们对日常生活中的天气信息需求日益增长。现代人不仅关注天气预报，还希望通过系统获取实时天气数据。本项目旨在解决用户输入特定日期后输出天气信息的场景，要求通过本地环境独立运行，无需依赖第三方服务。

思路分析

本项目的核心思路是：
1. 日期处理：从用户的输入日期（如：2023-04-05）解析为日期对象
2. 数据存储：模拟读取本地存储的天气数据（如：文件中保存的日期-天气记录）
3. 输出结果：根据日期生成并输出包含温度和降水量的天气信息
4. 独立运行：通过本地文件读取实现，避免依赖外置API

该项目要求使用Python编写，重点在于文件读取功能的实现，这需要处理日期格式化、读取文件路径等操作，是本项目的核心技术点之一。

代码实现

from datetime import datetime

def get_weather_info(date_str):
    # 解析日期字符串
    date_date = datetime.strptime(date_str, "%Y-%m-%d")

    # 模拟读取本地存储的天气数据（示例）
    weather_data = {
        "温度": 22,
        "降水量": 3.5
    }

    # 输出结果
    result = {
        "日期": date_date.strftime("%Y-%m-%d"),
        "温度": f"{weather_data['温度']}°C",
        "降水量": f"{weather_data['降水量']}mm"
    }

    return result

# 示例输入
input_date = "2023-04-05"
output = get_weather_info(input_date)

print("输出结果：")
print(f"{output['温度']}°C，降水量：{output['降水量']}mm")

总结

本项目通过解析用户输入的日期，模拟读取本地天气数据，实现了对日期-天气记录的处理功能。核心代码实现了文件读取功能的示例，展现了如何在本地环境中处理日期和数据的思路。该项目要求使用Python编写，独立运行无需依赖第三方库，体现了项目的技术特性。

学习价值

该项目的关键技术点包括：
1. 文件读取处理：通过Python的文件读取功能实现本地数据存储
2. 日期格式化：使用datetime模块进行日期解析
3. 数据结构处理：模拟读取本地存储的数据结构

该项目难度适中，预计1~3天可完成，开发过程涉及日期处理、数据存储和输出格式化等核心内容，适合中级开发人员学习。