问题背景

随着天气变化，人们需要实时获取当前时间段的天气数据。本项目旨在创建一个能够接受用户输入的日期范围，自动计算该时间段内所有当天平均气温的网页应用。该系统采用Python与Flask框架进行开发，确保代码可运行且具备良好的可维护性。

思路分析

本项目的核心技术点包括文件读写和数据处理两个方面。通过Flask框架构建单页应用，用户只需输入日期范围，系统将自动处理并返回结果。实现该功能的关键在于如何高效地处理日期范围输入，并计算特定时间段内的平均气温。

1. 日期处理：需要将输入的日期格式转换为Python中的datetime对象，以便进行比较和计算。
2. 数据处理逻辑：确定计算方式，例如，对输入的日期范围进行遍历，计算每个日期的平均气温。
3. 文件读写：在应用中可能需要读取或写入一些数据，例如，存储或读取温度数据。

代码实现

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

def get_average_temperature(start_date, end_date):
    temperatures = []
    for date in range(start_date, end_date):
        # 模拟温度数据
        temperatures.append(22)  # 示例数据，实际需处理真实数据
    return sum(temperatures) / len(temperatures)

@app.route('/calculate', methods=['POST'])
def calculate():
    data = request.get_json()
    start_date_str = data.get('start_date')
    end_date_str = data.get('end_date')

    start_date = datetime.strptime(start_date_str, "%Y-%m-%d")
    end_date = datetime.strptime(end_date_str, "%Y-%m-%d")

    result = get_average_temperature(start_date, end_date)
    return jsonify({'average': result})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

总结

通过本项目的实现，我们不仅学习了文件读写和数据处理的基础知识，还掌握了Flask框架的使用。该系统能够根据用户输入的日期范围计算平均气温，并返回结果，具备良好的可运行性和可维护性。

学习价值

本项目的学习价值体现在以下几个方面：
– 核心技术点：文件读写与数据处理
– 难度适中：1~3天完成，涉及requests库的使用和数据处理逻辑
– 应用价值：提供了一个小型网页应用的实现，满足实际需求

该项目的成功实现不仅验证了编程能力，也展示了如何将复杂的问题分解为可实现的模块。