Python制作天气预报表-python做天气预报

前言

今天为大家介绍Python+Excel制作天气预报表实战项目，非常有趣，废话不多说。

Let’s start happily

天气预报

开发工具

Python版本： 3.6.4

相关模块：

xlwings模块

requests模块

pathlib模块

xlwings模块

json模块

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

数据表格

文中完整版代码，评论留言获取。

具体操作可以看下图～

操作如图

在城市栏输入杭州，点击查询按钮，表格的数据就会发生变化，的确是杭州的天气预报。

① 数据获取

既然是天气预报，那肯定是需要天气数据的。

找了一圈国内开放的天气API接口，大多都是需要注册，小F果断放弃。

腾讯倒是有个不错的，可惜接口信息不太完整，没有相应的数据说明。

地址：tianqi.qq.com/

接口地址：wis.qq.com/weather/common

数据获取

最终选择了一个国外的天气API接口。

地址：www.metaweather.com/zh/

天气API接口

并没有提供国内所有的城市，目前只有10个城市。

所以要想城市多一些，腾讯的天气接口还是可以考虑的。

一共是有10种天气状态，并且提供了相关的天气状态图片，可以供我们使用。

图片已经下载下来了，需要的小伙伴可以文末获取

10种天气状态

首先通过查询，获取城市的ID值

城市的ID值

然后根据ID值，再去获取对应的天气信息

获取对应的天气信息

② 创建表格

安装xlwings库，并且使用命令行创建项目

创建项目

其中weatherapp.py的文件内容如下

内容如下

上图为Mac电脑的设置，Windows电脑设置起来也很简单，具体可以百度

通过点击开发工具选项，我们可以使用Excle的Visual Basic 编辑器(VBA)，还能插入按钮(查询按钮)

插入按钮

然后我在表格中插入一个点击按钮

点击按钮

选择宏名称为SampleCall，宏的位置为当前工作簿

当前工作簿

点击按钮1，A1单元格出现内容Hello xlwings！

Hello xlwings！

再次点击，A1单元格内容变为Bye xlwings！

Bye xlwings！

也就意味着，修改weatherapp.py文件的代码，即可实现Excel的交互操作

下面对表格进行页面设计，毕竟要让表格好看起来

Excel的交互操作

设置表格的行高、列宽、背景色、固定文字内容等信息

将单元格C3名称设置为city_name，插入6张太阳图片，排列在单元格C9～H9处，居中对齐，图片也改名为no.1~no.6

修改weatherapp.py文件代码如下

import json from pathlib import Path import requests import xlwings as xw # 天气--中英文名对照 weather = { 'Snow': '雪', 'Sleet': '雨夹雪', 'Hail': '冰雹', 'Thunderstorm': '雷阵雨', 'Heavy Rain': '大雨', 'Light Rain': '小雨', 'Showers': '阵雨', 'Heavy Cloud': '阴', 'Light Cloud': '多云', 'Clear': '晴' } # 城市--中英文名对照 citys = { '北京': 'Beijing', '成都': 'Chengdu', '东莞': 'Dongguan', '广州': 'Guangzhou', '杭州': 'Hangzhou', '香港': 'Hong Kong', '上海': 'Shanghai', '深圳': 'Shenzhen', '天津': 'Tianjin', '武汉': 'Wuhan' } def main(): # 通过runpython从excel中调用python函数 wb = xw.Book.caller() sht = wb.sheets[0] # 从Excel中读取城市信息 city_name = citys[sht.range("city_name").value] # 获取城市的ID值, 即woeid URL_CITY = f"https://www.metaweather.com/api/location/search/?query={city_name}" response_city = requests.request("GET", URL_CITY) city_title = json.loads(response_city.text)[0]["title"] city_id = json.loads(response_city.text)[0]["woeid"] # 获取城市的天气信息 URL_WEATHER = f"https://www.metaweather.com/api/location/{city_id}/" response_weather = requests.request("GET", URL_WEATHER) weather_data = json.loads(response_weather.text)["consolidated_weather"] # 创建空列表, 存储数据 min_temp = [] max_temp = [] weather_state_name = [] weather_state_abbr = [] applicable_date = [] # 处理数据 for index, day in enumerate(weather_data): # 最低温度 min_temp.append(weather_data[index]["min_temp"]) # 最高温度 max_temp.append(weather_data[index]["max_temp"]) # 天气情况 weather_state_name.append(weather[weather_data[index]["weather_state_name"]]) # 天气情况缩写 weather_state_abbr.append(weather_data[index]["weather_state_abbr"]) # 日期 applicable_date.append(weather_data[index]["applicable_date"]) # 将获取到的值填充到Excel中 sht.range("C5").value = applicable_date sht.range("C6").value = weather_state_name sht.range("C7").value = max_temp sht.range("C8").value = min_temp sht.range("D3").value = city_title # 创建列表 icon_names = ["no.1", "no.2", "no.3", "no.4", "no.5", "no.6"] # 设置天气图片路径 icon_path = Path(__file__).parent / "images" # 将天气情况与天气图片进行匹配，更新表格 for icon, abbr in zip(icon_names, weather_state_abbr): image_path = Path(icon_path, abbr + ".png") sht.pictures.add(image_path, name=icon, update=True) if __name__ == "__main__": # 设置用于调试caller()的excel文件，可以直接在python里运行 xw.Book("weatherapp.xlsm").set_mock_caller() main()