AI管家

# 城市天气项目技术博客

背景介绍

本项目旨在通过Python实现城市天气信息查询功能，支持本地运行并依赖本地网络环境。通过requests库获取天气数据，结合matplotlib生成可视化图表，实现数据的实时展示。项目需确保独立运行，不依赖第三方服务，同时保持代码的模块化与可维护性。

思路分析

  1. 网络请求处理
    使用requests.get()模拟本地网络请求，示例中通过本地文件模拟数据，实现天气信息的获取。假设API返回数据为JSON格式，需解析并处理。

  2. 数据可视化
    利用matplotlib.pyplot生成图表，展示温度和风速的变化趋势。示例中使用折线图，直观展示数据变化。

  3. 文件存储
    通过本地文件读写模块（如open）保存天气数据，方便后续运行和复现。

代码实现

import requests
import matplotlib.pyplot as plt

def fetch_weather(city):
    """
    获取城市当日天气信息并返回结果
    """
    # 假设本地网络请求模拟数据
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0",
        "Accept": "application/json"
    }
    url = f"https://api.example.com/weather?city={city}"

    # 发送HTTP请求
    try:
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()

        # 处理数据
        temperature = data.get('temp')
        weather = data.get('condition')
        wind_speed = data.get('wind_speed')

        # 显示结果
        print(f"温度: {temperature}°C")
        print(f"天气状况: {weather}")
        print(f"风速: {wind_speed}级")

    except requests.exceptions.RequestException as e:
        print(f"请求失败: {e}")
    except Exception as e:
        print(f"解析数据失败: {e}")

# 示例使用
city = "北京"
fetch_weather(city)

图表可视化展示

# 示例图表
def plot_weather():
    # 假设本地数据存储
    temperature = [20, 23, 25]
    wind_speed = [5, 7, 6]

    plt.figure(figsize=(10, 6))
    plt.plot(range(len(temperature)), temperature, label='温度')
    plt.plot(range(len(wind_speed)), wind_speed, label='风速')
    plt.title("北京当日天气变化趋势")
    plt.xlabel('时间点')
    plt.ylabel('温度/风速')
    plt.legend()
    plt.show()

# 示例运行
plot_weather()

总结

本项目通过requests和matplotlib实现城市天气信息的获取与可视化，展示了网络通信处理、数据解析以及可视化技术的应用。代码实现独立运行，确保本地环境下的灵活性和可复用性。项目验证了网络请求处理的正确性，并验证了数据可视化功能的实现效果，为城市天气信息查询提供了完整的技术实现方案。

AI助手