项目背景

随着互联网的普及，用户对数据来源的需求日益增长。本项目旨在设计一个网页应用，用户通过输入关键词，系统自动搜索对应的数据并返回结果，支持本地数据处理。本项目使用Python实现，可独立运行，重点掌握网络请求和数据结构处理的核心技术。

技术思路

本项目采用Python的requests库进行HTTP请求，结合文件读写处理数据结构。具体实现如下：

1. 网络请求处理：利用requests.get()函数从本地API获取数据，使用json.dumps()将响应数据转换为易读的JSON格式。
2. 数据结构处理：通过读取本地CSV文件，将关键词与数据存储在字典结构中，实现关键词的快速查找和结果返回。
3. 本地数据存储：创建一个本地CSV文件，用于存储关键词与对应数据，支持数据文件的读取和写入。

实现代码

1. 本地CSV文件读取

import csv

def read_local_csv(file_path):
    with open(file_path, 'r') as local_csv:
        reader = csv.reader(local_csv, delimiter=',')
        data = {}
        for row in reader:
            if len(row) > 1:
                city = row[0]
                data[city] = row[1:]
        return data

# 示例使用
local_data = read_local_csv('local_weather.csv')
print("本地存储的关键词与数据如下:")
for city, data_list in local_data.items():
    print(f"{city}: {data_list}")

2. 请求数据处理

import requests

def fetch_weather_data(keyword):
    url = f"http://api.example.com/weather?keyword={keyword}"
    response = requests.get(url)
    data = response.json()

    # 处理错误
    if 'error' in data:
        print("API返回错误:", data['error'])
    else:
        print("天气数据为:", data)

# 示例调用
fetch_weather_data("天气")

3. 结果输出

def display_result(data):
    print("结果如下:")
    for city, data_list in data.items():
        print(f"{city}: {data_list}")

# 示例
display_result(local_data)

总结

本项目通过Python实现网页关键词搜索系统，成功应用了requests库进行网络请求及文件读写处理。项目覆盖了网络请求、文件读写和数据结构处理的核心技术点，可独立运行。通过这种方式，用户能够掌握基本的API调用和数据处理技能，为后续的项目开发奠定坚实基础。