核心思路

本项目实现一个实时天气可视化功能，用户通过输入关键词“天气”获取数据并以图表形式展示。整个系统采用文件读取与数据处理技术，结合Matplotlib进行可视化处理。

输入输出示例

• 输入：天气
• 输出：当前温度为22°C，湿度78%

项目技术栈

• 编程语言：Python（本项目使用Python实现）
• 核心技术：文件读取（通过open()或with语句读取配置文件）、数据结构（字典存储天气数据）、网络请求（模拟或本地获取天气数据）、可视化工具（Matplotlib绘制图表）

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代码实现

1. 文件读取逻辑

首先，我们将天气数据存储在Python字典中，方便后续处理。

from config import weather_data  # 假设配置文件中存储天气数据

def read_weather_data():
    return weather_data  # 返回读取后的天气数据字典

# 示例输入：天气  
weather_data = read_weather_data()
print(f"当前温度为 {weather_data['temperature']}°C，湿度为 {weather_data['humidity']}%")

2. 网络请求逻辑

为了模拟实时天气数据，我们使用requests库发送HTTP请求获取数据。

import requests

def fetch_weather_data(keyword):
    url = f"https://api.example.com/weather?key={keyword}"
    response = requests.get(url, headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0"})
    return response.json()  # 返回JSON格式的天气数据

# 示例调用  
temperature, humidity = fetch_weather_data("天气")
print(f"当前温度为 {temperature['temp']}°C，湿度为 {humidity['humidity']}%")

3. 显示天气数据的图表

使用Matplotlib绘制折线图，以展示温度和湿度的变化趋势。

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_weather_chart(data):
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    plt.plot(data['temperature'], label="温度", color='blue')
    plt.plot(data['humidity'], label="湿度", color='green')
    plt.xlabel("时间")
    plt.ylabel("值")
    plt.title(f"天气可视化 - {data['name']}")
    plt.legend()
    plt.show()

# 示例调用  
plot_weather_chart(weather_data)

4. 程序运行说明

• 独立运行环境：无需依赖外部服务，可在本地环境中运行。只需将weather_data文件保存为config.py并运行程序即可。
• 网络请求模拟：本代码中的天气数据是模拟数据，实际应用中需替换为真实API接口。

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总结

本项目实现了基于输入关键词的天气可视化功能，利用Python的文件读取、数据结构和Matplotlib绘图技术，实现了数据的获取和可视化展示。通过模拟网络请求和本地数据存储，系统能够以直观方式展示实时天气数据，满足用户需求。

学习价值

• 掌握文件读取和数据结构应用（如字典）
• 熟悉Python编程语言及Matplotlib可视化工具的基础知识

难度

本项目实现基本的网络请求逻辑，属于中级以下开发水平，可在1~3天内完成。