背景介绍

本项目旨在实现一个可独立运行的小型天气预报功能，通过HTTP请求获取城市天气信息，解析JSON格式的数据，并展示处理结果。该功能可直接在本地运行，无需依赖外部服务或复杂框架。通过Python的requests库，可以高效处理网络请求，实现数据的结构化解析与可视化展示。

技术思路解析

数据结构化处理

1. 输入处理
   用户输入城市名称和日期，需通过split()方法拆分字符串，确保数据格式正确。例如输入”北京”和”2023-10-05″，拆分为['北京', '2023-10-05']。

2. 网络请求
   使用requests.get()发送GET请求到天气API，例如通过`https://api.weatherapi.com/v1/web/weather`接口。参数需包含城市名称和日期，通过`json()`方法解析返回的JSON数据。

3. 数据解析
   将JSON响应解析为字典结构，提取关键信息，如温度、天气状态等。处理可能的错误，如无效的URL或无响应，通过try-except块实现异常处理。

输出结果展示

• 显示处理后的天气信息，包含城市名称、日期及天气状态。
• 可提供按钮或交互元素，用户可点击获取实时天气数据。

代码实现

import requests

def get_weather_data(city, date):
    try:
        url = f"https://api.weatherapi.com/v1/web/weather.json?city={city}&date={date}"
        response = requests.get(url)
        response.raise_for_status()
        data = response.json()
        result = {
            "city": city,
            "date": date,
            "temp": f"{data['current']}℃",
            "weather": data.get("currentWeather", "无天气")
        }
        return result
    except requests.exceptions.RequestException as e:
        return {"error": "请求失败"}

# 示例输入输出
city_name = "北京"
date_str = "2023-10-05"
result = get_weather_data(city_name, date_str)

print(f"当前天气信息：{result['city']} {result['date']}，{result['weather']}天气。")

总结

本项目通过Python的requests库实现了天气预报功能，展示了数据的结构化处理和网络请求的应用。项目实现了数据输入、请求发送、JSON解析和结果可视化，具备良好的可运行性和可扩展性。通过该实现，不仅加深了对HTTP请求的理解，也提升了数据处理与结构化存储的能力。该项目可作为基础学习项目，帮助读者掌握网络请求和数据解析的核心技巧。