背景介绍

随着城市天气变化监测需求的增长，我们构建了一个小型API接口，能够接收用户输入的降雨量数据（JSON格式），并生成7月降雨量趋势图。该系统支持用户输入数据来源，并提供可视化界面，便于用户监控和管理降雨数据。

实现思路

1. 请求数据获取

使用Python的requests库发送HTTP请求，将用户输入的JSON格式数据转化为请求体。例如，用户输入”USA 2023-07-05 3.7″，我们将该字符串解析为日期和降雨量值。

import requests

def get_weather_data(input_data):
    url = "https://api.example.com/weather/trend"
    headers = {
        "Content-Type": "application/json"
    }
    response = requests.post(
        url,
        json=json.dumps(input_data),
        headers=headers
    )
    return response.json()

2. 数据解析与趋势绘制

将请求返回的JSON数据解析为字典形式，然后使用matplotlib绘制折线图。假设数据是按时间顺序排列的，我们将日期转换为datetime对象，以便图表能够正确显示趋势。

import matplotlib.pyplot as plt

def plot_trend(data):
    dates = data['date']
    values = data['value']
    plt.figure(figsize=(12,6))
    plt.plot(dates, values, marker='o')
    plt.title("2023年7月降雨量趋势")
    plt.xlabel("日期")
    plt.ylabel("降雨量（mm）")
    plt.grid(True)
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    result = get_weather_data(json.dumps({'country':'USA', 'date':'2023-07-05', 'value':3.7}))
    plot_trend(result)

3. 数据来源提示

在输出结果时，需要提示用户输入数据来源。可以通过控制台输出或文件展示来实现这一功能。

print("请输入数据来源（如：API调用接口）")

总结

本实现展示了如何利用Python构建一个小型API接口，实现降雨量数据的可视化处理。通过HTTP请求获取数据，解析JSON格式，绘制折线图，并提示用户输入来源，该系统能够满足用户对降雨趋势图的需求，同时支持本地运行。整个实现过程控制在1~3天内，符合难度适中的要求。