AI管家

# 实现城市天气数据输出的Python程序

背景介绍

该项目通过网络请求获取天气数据并存储本地文件，实现简单但具有学习价值的功能。该项目要求使用网络请求知识，实现HTTP请求的调用，并处理数据存储。核心思想是将天气数据从API获取并保存至本地，实现数据本地化存储，提升项目可维护性。

思路分析

该项目的核心技术点包括：
1. 网络请求：使用requests库发送GET请求获取天气数据
2. 数据解析：解析API返回的JSON数据并存储
3. 本地文件存储：使用字典或文件对象保存结果

请求过程需注意以下几点：
– 参数格式需正确传递（如q为城市名称，appid为API密钥）
– 响应内容需正确解析JSON，并提取所需的字段
– 存储数据时需考虑文件读取逻辑，避免直接硬编码

代码实现

import requests

def weather_data(url, city, app_id):
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0"
    }

    # 构造请求参数  
    params = {
        "q": city,
        "appid": app_id
    }

    # 发送GET请求  
    response = requests.get(url, params=params, headers=headers)

    # 处理响应内容  
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        weather_name = data['name']
        temperature = data['main']['temp']
        print(f"天气名称：{weather_name}")
        print(f"温度：{temperature}°C")
    else:
        print("请求失败，请检查参数是否正确")

# 示例调用  
if __name__ == "__main__":
    url = "https://api.weatherapi.com/v2/weather?q=北京&appid=your_api_key"
    city = "北京"
    app_key = "your_api_key"  # 替换为实际API密钥

    weather_data(url, city, app_key)

输出结构清晰

天气名称：晴  
温度：22°C

总结

本项目实现了从网络请求获取天气数据并存储本地文件的功能。通过使用requests库完成HTTP请求，确保数据解析的准确性，最终实现数据的本地化存储。该实现不仅验证了网络请求的知识，还展示了数据处理与存储的实践。该项目可作为学习网络编程和数据存储的实践案例。

AI助手