天气api网格

### 天气API网格数据的获取与使用 天气API的网格数据通常是指基于地理空间划分的格点（Grid）提供的气象信息，例如温度、湿度、风速等。这种数据形式在气象分析、可视化和建模中具有重要意义。 #### 获取天气API网格数据 1. **选择合适的天气API服务提供商** 当前主流的天气API服务包括和风天气（QWeather）、OpenWeatherMap、中国天气网等。以和风天气为例，其网格天气数据可以通过如下接口获取： ``` https://devapi.qweather.com/v7/grid-weather/now?location=经度,纬度&key=你的API密钥 ``` 该接口会返回指定经纬度位置的实时网格天气数据，如气温、天气状况、风速等[^1]。 2. **使用Python自动化获取数据** 可通过`requests`库发送HTTP请求，并将响应数据解析为JSON格式。以下是一个示例代码片段： ```python import requests import csv import time def fetch_weather_data(api_url): response = requests.get(api_url) if response.status_code == 200: data = response.json() return data else: print("Failed to retrieve data") return None def save_to_csv(data, filename="weather_data.csv"): with open(filename, mode='a', newline='', encoding='utf-8') as file: writer = csv.writer(file) # 假设data包含当前天气信息 now_data = data.get("now", {}) row = [ time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"), now_data.get("temp", "N/A"), now_data.get("feelsLike", "N/A"), now_data.get("text", "N/A"), now_data.get("windDir", "N/A"), now_data.get("windScale", "N/A") ] writer.writerow(row) def main(): api_key = "你的API密钥" location = "103.59984,36.18057" # 经纬度 api_url = f"https://devapi.qweather.com/v7/grid-weather/now?location={location}&key={api_key}" while True: data = fetch_weather_data(api_url) if data: save_to_csv(data) print("Data saved to CSV.") time.sleep(3600) # 每小时获取一次数据 if __name__ == "__main__": main() ``` 3. **记录日志** 在每次获取数据时，可以将时间戳和相关信息写入日志文件，以便后续调试或数据分析。例如，在保存CSV数据的同时记录日志条目。 #### 使用天气API网格数据 1. **数据存储与缓存** 在实际应用中，为了提高性能并减少对API的频繁调用，可以将获取到的网格天气数据缓存至本地存储（如浏览器的`localStorage`）。例如，在Vue项目中结合高德地图插件获取天气信息后，可将数据序列化为JSON字符串进行存储[^2]。 ```javascript localStorage.setItem("WEATHER_INFO", JSON.stringify(weatherObj)); ``` 2. **数据可视化** 网格数据可用于生成热力图、折线图或其他类型的可视化图表。例如，使用`matplotlib`绘制温度变化曲线时，需要处理中文显示问题，可以通过加载字体文件实现： ```python from matplotlib.font_manager import FontProperties self.font = FontProperties(fname=r"c:\windows\fonts\simsun.ttc", size=15) ``` 这样可以确保图表中的中文字符正确显示[^3]。 3. **多场景应用** - **城市天气预报**：结合地理位置信息，为用户提供精准的城市天气预报。 - **农业气象分析**：利用网格数据评估特定区域的气候条件，支持农业生产决策。 - **灾害预警系统**：通过实时监测极端天气事件，提供及时的灾害预警。 ###