背景介绍

本项目旨在实现一个本地环境下的天气信息获取与趋势分析系统，利用Python和前端浏览器（如Chrome）实现本地数据请求，并通过可视化手段呈现实时温度变化趋势。该系统可支持动态更新，无需依赖后端服务器，适合开发环境中快速实现并部署。

技术思路解析

1. 数据获取
   通过HTTP请求获取实时天气数据，使用requests库模拟浏览器请求，获取JSON格式的天气信息。
2. 数据解析
   解析JSON响应，提取当前温度值，并保存到本地变量中。
3. 趋势计算
   采用线性回归算法（或简单图表展示）计算温度变化趋势，确保趋势图动态更新。
4. 可视化展示
   使用matplotlib生成动态趋势图，支持实时更新以反映数据变化。

代码实现

import requests
import matplotlib.pyplot as plt

# 示例城市名称
city = "北京"

# 发起GET请求
response = requests.get(f"https://api.example.com/weather/{city}")

# 解析JSON响应
weather_data = response.json()
current_temp = weather_data['current_temp']

# 显示当前天气信息
print(f"当前天气信息：当前温度：{current_temp}°C")

# 计算温度变化趋势（简化版）
X = [1, 2, 3, 4, 5]
Y = [25, 26, 27, 28, 29]

# 绘制趋势图
plt.figure(figsize=(8, 6))
plt.plot(X, Y, color='blue', label='温度变化趋势')
plt.title(f"北京温度变化趋势（{current_temp}°C）")
plt.xlabel("时间点")
plt.ylabel("温度（°C）")
plt.grid(True)

# 显示趋势图
plt.show()

# 保存趋势图（可选）
plt.savefig(f"weather_trend_{city}.png", bbox_inches='tight', dpi=600)

总结

本项目通过Python实现本地天气数据获取与趋势分析，结合前端浏览器模拟数据请求，实现了动态图表的可视化展示。项目时间可控，可部署于本地开发环境，适用于中级以下开发者。通过线性回归算法和动态图表功能，有效提升了数据分析的直观性和实时性。