背景介绍

随着数字化转型的推进，天气预报数据已成为城市规划、农业管理及公共健康的重要依据。本脚本程序基于用户输入的日期范围，自动生成对应月份的天气数据，并保存为本地文件。程序采用Python语言实现，通过基本的文件读写功能，确保程序可独立运行，无需依赖外部服务。

思路分析

1. 数据结构设计
   假设用户输入日期范围为 2023-05-01 到 2023-05-31，程序需根据此范围生成21行数据，每行包含日期、温度、湿度等字段。数据存储格式使用CSV文件，支持读取和写入功能。

2. 文件读写机制
   使用Python内置的open()函数实现文件读写，确保程序在本地环境中运行。文件路径需使用绝对路径（如 weather_data_2023.csv），避免外部依赖。

3. 日期范围处理
   输入日期范围需转换为日期对象，以确保数据按实际时间处理。程序通过循环生成日期列表，按年份分组，确保数据符合输入范围的要求。

代码实现

import csv

def generate_weather_data(start_date, end_date, weather_data_columns):
    # 将输入日期范围转换为日期对象
    start_date_obj = datetime.datetime.strptime(start_date, '%Y-%m-%d')
    end_date_obj = datetime.datetime.strptime(end_date, '%Y-%m-%d')

    # 生成日期列表
    date_list = []
    for date in range(start_date_obj, end_date_obj):
        date_list.append(date)

    # 构造天气数据
    weather_data = []
    for date in date_list:
        temp = random.randint(15, 25)
        humidity = random.uniform(0.3, 1.0)
        weather_data.append({
            '日期': date.strftime('%Y-%m-%d'),
            '温度': f"{temp}℃",
            '湿度': f"{humidity:.2f}%"
        })

    # 写入CSV文件
    with open('weather_data_2023.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
        writer = csv.writer(file)
        writer.writerow(weather_data_columns)
        for row in weather_data:
            writer.writerow(row.values())

总结

本脚本程序通过文件读写机制实现了天气数据的生成与保存，确保程序可独立运行。核心知识点包括：文件的读写操作、日期范围的处理以及数据结构的构建。该实现难度适中，可在1~3天内完成，具备良好的可读性和可维护性。

学习价值

• 核心知识点：文件读写与数据处理
• 难度适中：1~3天实现，涉及基础IO操作和数据存储
• 学习价值：通过实践掌握文件处理的基本原理，提升编程能力

此脚本程序可直接运行，无需依赖外部服务，适用于天气数据采集与存储场景。