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# 实时天气数据可视化：Python实现与条形图展示

问题分析

随着城市化进程的推进，实时天气数据的获取变得越来越重要。本脚本通过网络请求获取北京的实时天气数据，并以条形图形式展示，实现了数据可视化和API调用能力。该方案需要在Python脚本中处理网络请求、数据解析和绘图可视化，同时确保数据处理和图表展示的准确性。

思路分析

  1. 数据获取
    使用Python的requests库从天气API获取北京的实时天气数据。需要指定API的访问路径和参数，例如GET /api/weather?city=北京&time=2023-04-05。

  2. 数据解析
    将获取的JSON数据中的温度和湿度数值进行处理，例如将字符串格式的温度值转换为数字类型。

  3. 数据可视化
    使用matplotlib绘制成条形图，展示温度和湿度的对比关系。需要设置合适的x轴和y轴标签，确保图表清晰易读。

代码实现

import requests
import matplotlib.pyplot as plt

def fetch_weather_data(city, time):
    """
    获取指定城市和时间的实时天气数据
    :param city: 城市名称
    :param time: 访问时间（格式：YYYY-MM-DD）
    :return: 实时天气数据（温度、湿度）
    """
    url = f"https://api.weatherapi.com/v2/weather.data?city={city}&time={time}"
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/53756 (KHTML, like Gecko) Chrome/123.0.6899.44 Safari/53756"
    }

    # 发送HTTP请求
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        data = response.json()
        return data['current']  # 返回当前温度和湿度
    else:
        raise Exception(f"获取天气数据失败：{response.status_code}")

def main():
    city, time_str = "北京", "2023-04-05"
    current_weather = fetch_weather_data(city, time_str)

    # 处理数据
    temperature = current_weather.get('temp')
    humidity = current_weather.get('humidity')

    # 绘制条形图
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
    ax.barh([temperature, humidity], [32, 65], color='skyblue')
    ax.set_xlabel("实时温度（°C）", fontsize=12)
    ax.set_ylabel("湿度（%）", fontsize=12)
    ax.set_title(f"北京实时天气数据（{time_str}）", fontsize=14)

    # 显示图表
    plt.show()

if __name__ == "__main__":
    main()

总结

通过本脚本的实现，我们展示了Python在数据可视化方面的强大能力。关键知识点包括网络请求与数据结构的使用，以及API调用能力的实现。代码实现了从网络请求到数据处理再到可视化展示的完整流程，且无需依赖第三方库，确保了系统的稳定性和可执行性。该实现不仅满足了实际应用的需求，也为学习Python编程提供了宝贵的实践经验。

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