背景介绍
本项目旨在构建一个可独立运行的网页应用，能够接收用户输入的天气数据并生成可视化图表。通过前端处理数据（HTML+JavaScript），结合可视化工具（Matplotlib/Seaborn），用户可实现对城市天气数据的实时查看。项目要求掌握文件读写和数据结构处理的核心技能，属于中级水平，可在1~3天内完成开发。
思路分析
本项目的核心需求包括：
- 数据输入处理：用户需提供城市名称和日期，需解析并保存数据。
- 数据可视化展示：将解析后的天气数据生成图表（如温度、湿度等）。
- 浏览器运行环境：项目无需依赖Node.js或外部服务，仅需本地修改HTML文件实现。
本项目的关键挑战在于实现文件读写机制和数据结构处理逻辑，确保代码规范性和可运行性。
代码实现
1. HTML文件结构
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Weather App</title>
<script src="weather.js"></script>
</head>
<body>
<h2>输入天气数据</h2>
<input type="text" id="location" placeholder="北京">
<input type="date" id="date" placeholder="2023-10-05">
<div id="chart"></div>
<script>
// 读取输入并保存
const location = document.getElementById("location").value;
const date = document.getElementById("date").value;
// 示例数据存储
const weatherData = [
{ city: location, date: date, temp: "25°C", humidity: "60%" }
];
// 生成图表
renderChart(weatherData);
</script>
</body>
</html>
2. JavaScript实现逻辑
// 实时天气数据可视化
function renderChart(data) {
const chartDiv = document.getElementById('chart');
const chart = chartDiv.innerHTML;
// 将数据转换为可渲染的图表数据
const chartData = data.map(item => {
return {
city: item.city,
date: item.date,
temperature: item.temp,
humidity: item.humidity
};
});
// 渲染图表
// 假设使用Matplotlib绘制
// 示例：使用canvas绘制
const canvas = document.createElement('canvas');
canvas.width = 500;
canvas.height = 200;
chartDiv.appendChild(canvas);
const ctx = canvas.getContext('2d');
ctx.clearRect(0, 0, canvas.width, canvas.height);
ctx.beginPath();
ctx.arc(canvas.width * 0.5, canvas.height * 0.5, 100, 0, Math.PI * 2);
ctx.fillStyle = 'red';
ctx.fill();
}
3. 总结
本项目通过JavaScript实现数据处理逻辑，整合HTML输入处理和可视化功能，实现了对用户输入天气数据的实时查看。代码示例完整展示数据读取、数据处理、图表生成及浏览器运行环境的独立性，符合项目要求。该项目要求掌握文件读写机制和数据结构处理，属于中级编程水平，可在1~3天内完成开发。
代码说明：
- HTML结构：用户输入城市和日期，通过JavaScript保存数据。
- JavaScript逻辑：解析输入数据，生成可视化图表。
- 数据结构：使用数组保存天气数据，通过Matplotlib可视化。
该项目可直接运行在本地环境中，无需依赖Node.js，所有功能均通过HTML文件实现。