使用Python制作天气查询系统

简介: 使用Python制作天气查询系统

 背景

某天下班淋雨成了落汤鸡,发了个朋友圈感慨一下啊,然后......

夜深人静之时,突然收到了来自学妹的Py文件,运行之后发现事情并不简单(如下图):

image.png

这是暗示我...下次出门给她带把伞?不管那么多,作为一个程序猿,遇到程序先拆解一下。

工具

爬虫:requests

解析:re

UI:tkinter

代码解读

想要做一个获取天气预报的小程序,第一步要做的就是能够进行天气预报的爬取,这里通过城市名称匹配百度天气的URL进行爬取,并通过正则的方式进行解析,最终以字典的形式返回结果。

classWeather(object):
def__init__(self):
passdefcrawl(self, key):
url='http://weathernew.pae.baidu.com/weathernew/pc?query='+key+'天气&srcid=4982&city_name='+key+'&province_name='+key# 设置请求头headers= {
'user-agent':
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36',
'Referer': 'https://googleads.g.doubleclick.net/'        }
# 页面HTMLres=requests.get(url, headers=headers).text# 时间time=re.search(r'\{\"update_time\":\"(.+?)\"', res).group(1)
# 天气weather=re.search(r'\"weather\"\:\"(.+?)\"', res).group(1)
weather=weather.encode('utf-8').decode("unicode-escape")
# 气温weather_l=re.search(r'temperature_night\"\:\"(.+?)\"', res).group(1)
weather_h=re.search(r'temperature_day\"\:\"(.+?)\"', res).group(1)
# 风力wind_now=re.search(r'\"wind_power_day\"\:\"(.+?)\"', res).group(1)
wind_now=wind_now.encode('utf-8').decode("unicode-escape")
wind_name=re.search(r'\"wind_direction_day\"\:\"(.+?)\"',
res).group(1)
wind_name=wind_name.encode('utf-8').decode("unicode-escape")
wind=wind_name+wind_now# 贴示desc=re.search(r'\"desc\"\:\"(.+?)\"', res).group(1)
desc=desc.encode('utf-8').decode("unicode-escape")
# 结果生dic= {
'城市': key,
'更新时间': time,
'天气': weather,
'温度': weather_l+'-'+weather_h+'摄氏度',
'风力': wind,
'贴示': desc,
        }
returndic

image.gif

写好了爬取天气预报的代码之后,下面就可以写一个UI来和输入/爬取的内容进行交互的,写UI的方式大同小异,代码如下:

classWeather_UI(object):
def__init__(self):
self.window=Tk()
self.weather=Weather()
self.window.title(u'天气预报')
# 设置窗口大小和位置self.window.geometry('310x370')
# 创建一个文本框self.result_text0=Label(self.window, text=u'学长所在城市:\n要写中文呦')
self.result_text0.place(x=10, y=5, height=130)
self.result_text0.bind('提示')
self.result_text1=Text(self.window, background='#ccc')
self.result_text1.place(x=140, y=10, width=155, height=155)
self.result_text1.bind("<Key-Return>", self.submit)
# 创建一个按钮# 为按钮添加事件self.submit_btn=Button(self.window,
text=u'获取天气',
command=self.submit)
self.submit_btn.place(x=170, y=165, width=70, height=25)
self.submit_btn2=Button(self.window, text=u'清空', command=self.clean)
self.submit_btn2.place(x=250, y=165, width=35, height=25)
# 标题self.title_label=Label(self.window, text=u'今日天气:')
self.title_label.place(x=10, y=165)
# 结果self.result_text=Text(self.window, background='#ccc')
self.result_text.place(x=10, y=190, width=285, height=165)
defsubmit(self):
# 从输入框获取用户输入的值content=self.result_text1.get(0.0, END).strip().replace("\n", " ")
# 把城市信息传到爬虫函数中result=self.weather.crawl(content)
# 将结果显示在窗口中的文本框中fork, vinresult.items():
self.result_text.insert(END, k+':'+v)
self.result_text.insert(END, '\n')
self.result_text.insert(END, '\n')
# 清空文本域中的内容defclean(self):
self.result_text1.delete(0.0, END)
self.result_text.delete(0.0, END)
defrun(self):
self.window.mainloop()

image.gif

运行结果如下:

image.png

完整代码

importjsonimportrequestsimportreimporttkinterasTkfromtkinterimportTk, Button, Entry, Label, Text, ENDclassWeather(object):
def__init__(self):
passdefcrawl(self, key):
url='http://weathernew.pae.baidu.com/weathernew/pc?query='+key+'天气&srcid=4982&city_name='+key+'&province_name='+key# 设置请求头headers= {
'user-agent':
'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.198 Safari/537.36',
'Referer': 'https://googleads.g.doubleclick.net/'        }
# 页面HTMLres=requests.get(url, headers=headers).text# 时间time=re.search(r'\{\"update_time\":\"(.+?)\"', res).group(1)
# 天气weather=re.search(r'\"weather\"\:\"(.+?)\"', res).group(1)
weather=weather.encode('utf-8').decode("unicode-escape")
# 气温weather_l=re.search(r'temperature_night\"\:\"(.+?)\"', res).group(1)
weather_h=re.search(r'temperature_day\"\:\"(.+?)\"', res).group(1)
# 风力wind_now=re.search(r'\"wind_power_day\"\:\"(.+?)\"', res).group(1)
wind_now=wind_now.encode('utf-8').decode("unicode-escape")
wind_name=re.search(r'\"wind_direction_day\"\:\"(.+?)\"',
res).group(1)
wind_name=wind_name.encode('utf-8').decode("unicode-escape")
wind=wind_name+wind_now# 贴示desc=re.search(r'\"desc\"\:\"(.+?)\"', res).group(1)
desc=desc.encode('utf-8').decode("unicode-escape")
# 结果生dic= {
'城市': key,
'更新时间': time,
'天气': weather,
'温度': weather_l+'-'+weather_h+'摄氏度',
'风力': wind,
'贴示': desc,
        }
returndicclassWeather_UI(object):
def__init__(self):
self.window=Tk()
self.weather=Weather()
self.window.title(u'天气预报')
# 设置窗口大小和位置self.window.geometry('310x370')
# 创建一个文本框self.result_text0=Label(self.window, text=u'学长所在城市:\n要写中文呦')
self.result_text0.place(x=10, y=5, height=130)
self.result_text0.bind('提示')
self.result_text1=Text(self.window, background='#ccc')
self.result_text1.place(x=140, y=10, width=155, height=155)
self.result_text1.bind("<Key-Return>", self.submit)
# 创建一个按钮# 为按钮添加事件self.submit_btn=Button(self.window,
text=u'获取天气',
command=self.submit)
self.submit_btn.place(x=170, y=165, width=70, height=25)
self.submit_btn2=Button(self.window, text=u'清空', command=self.clean)
self.submit_btn2.place(x=250, y=165, width=35, height=25)
# 标题self.title_label=Label(self.window, text=u'今日天气:')
self.title_label.place(x=10, y=165)
# 结果self.result_text=Text(self.window, background='#ccc')
self.result_text.place(x=10, y=190, width=285, height=165)
defsubmit(self):
# 从输入框获取用户输入的值content=self.result_text1.get(0.0, END).strip().replace("\n", " ")
# 把城市信息传到爬虫函数中result=self.weather.crawl(content)
# 将结果显示在窗口中的文本框中fork, vinresult.items():
self.result_text.insert(END, k+':'+v)
self.result_text.insert(END, '\n')
self.result_text.insert(END, '\n')
# 清空文本域中的内容defclean(self):
self.result_text1.delete(0.0, END)
self.result_text.delete(0.0, END)
defrun(self):
self.window.mainloop()
A=Weather_UI()
A.run()

image.gif


相关文章
|
5月前
|
存储 分布式计算 大数据
基于Python大数据的的电商用户行为分析系统
本系统基于Django、Scrapy与Hadoop技术,构建电商用户行为分析平台。通过爬取与处理海量用户数据,实现行为追踪、偏好分析与个性化推荐,助力企业提升营销精准度与用户体验,推动电商智能化发展。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 大数据 关系型数据库
基于python大数据的台风灾害分析及预测系统
针对台风灾害预警滞后、精度不足等问题,本研究基于Python与大数据技术,构建多源数据融合的台风预测系统。利用机器学习提升路径与强度预测准确率,结合Django框架实现动态可视化与实时预警,为防灾决策提供科学支持,显著提高应急响应效率,具有重要社会经济价值。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 大数据 关系型数据库
基于python大数据的青少年网络使用情况分析及预测系统
本研究基于Python大数据技术,构建青少年网络行为分析系统,旨在破解现有防沉迷模式下用户画像模糊、预警滞后等难题。通过整合多平台亿级数据,运用机器学习实现精准行为预测与实时干预,推动数字治理向“数据驱动”转型,为家庭、学校及政府提供科学决策支持,助力青少年健康上网。
|
6月前
|
数据采集 数据可视化 关系型数据库
基于python大数据的电影数据可视化分析系统
电影分析与可视化平台顺应电影产业数字化趋势,整合大数据处理、人工智能与Web技术,实现电影数据的采集、分析与可视化展示。平台支持票房、评分、观众行为等多维度分析,助力行业洞察与决策,同时提供互动界面,增强观众对电影文化的理解。技术上依托Python、MySQL、Flask、HTML等构建,融合数据采集与AI分析,提升电影行业的数据应用能力。
|
前端开发 JavaScript 关系型数据库
基于Python+Vue开发的电影订票管理系统
该项目是基于Python+Vue开发的电影订票管理系统(前后端分离),这是一项为大学生课程设计作业而开发的项目。该系统旨在帮助大学生学习并掌握Python编程技能,同时锻炼他们的项目设计与开发能力。通过学习基于Python的电影订票管理系统项目,大学生可以在实践中学习和提升自己的能力,为以后的职业发展打下坚实基础。
230 1
|
数据采集 数据可视化 关系型数据库
【优秀python web设计】基于Python flask的猫眼电影可视化系统,可视化用echart,前端Layui,数据库用MySQL,包括爬虫
本文介绍了一个基于Python Flask框架、MySQL数据库和Layui前端框架的猫眼电影数据采集分析与可视化系统,该系统通过爬虫技术采集电影数据,利用数据分析库进行处理,并使用Echart进行数据的可视化展示,以提供全面、准确的电影市场分析结果。
766 4
|
存储 数据采集 数据可视化
基于Python flask+MySQL+echart的电影数据分析可视化系统
该博客文章介绍了一个基于Python Flask框架、MySQL数据库和ECharts库构建的电影数据分析可视化系统,系统功能包括猫眼电影数据的爬取、存储、展示以及电影评价词云图的生成。
875 1
|
数据采集 存储 数据可视化
基于Python flask的猫眼电影票房数据分析可视化系统,可以定制可视化
本文介绍了一个基于Python Flask框架开发的猫眼电影票房数据分析可视化系统,该系统集成了数据爬取、存储处理、可视化展示和用户交互功能,使用户能够直观地分析和展示电影票房数据,具有高度定制性。
616 0
基于Python flask的猫眼电影票房数据分析可视化系统,可以定制可视化