主要内容： 1、首先利用request库去请求数据，天气预报使用的是和风天气的API（www.heweather.com/douments/api/s6/weather-forecast），注册完成得到一个key。2、利用python的jinja2模块写一个html模板，用于展示数据3、python的email构建邮件，smtplib发送邮件4、最后使用crontab定时执行python脚本5、
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2023-08-05 12:29:03
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文章目录前言一、确定爬取的对象二、开始分析 前言 利用python 模拟浏览器获取百度的天气接口 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、确定爬取的对象http://weathernew.pae.baidu.com/weathernew/pc?query=%E6%9D%AD%E5%B7%9E%E5%A4%A9%E6%B0%94&srcid=4982&city_nam
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2024-01-07 23:34:17
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第一步、注册注册免费API和阅读技术文档： 注册地址：https://console.heweather.com注册完成后，激活登录后，新建应用 、新建key KEY名称 密钥ID 密钥 类型下载城市代码，另存为 china-city-list.csv 3-10天天气预报接口介绍最长10天天气预报数据，天气预报包含的数据：日出日落、月升月落、最高最低温度、天气白天
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2023-08-08 14:31:18
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# 使用 Python 实现天气应用
在这篇文章中，我们将一起实现一个简单的天气应用，使用 Python 从天气 API 获取天气信息。无论你是刚入行的小白还是有一定基础的开发者，这篇文章都会帮助你掌握整个流程。
## 项目流程
在开始之前，我们需要明确实现这个天气应用的步骤，下面是一个简要的流程表：
| 步骤 | 描述
某天气网站(www.数字.com)存有2011年至今的天气数据。准备爬的历史天气1. 爬之前先分析url左上有年份、月份的下拉选择框，按F12，进去看看能否找到真正的url：很容易就找到了，左边是储存月度数据的js文件，右边是文件源代码，json格式。双击左边js文件，地址栏内出现了url：http://tianqi.数字.com/t/wea_history/js/54511_20161.jsur
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2023-07-23 17:12:07
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前言嗨喽，大家好呀~这里是爱看美女的茜茜呐又到了学Python时刻~ 这里写目录标题前言知识点:开发环境:代码实现流程:采集数据可视化尾语 ? 知识点:动态数据抓包requests发送请求结构化+非结构化数据解析开发环境:python 3.8 运行代码 anaconda: jupyter notebookpycharm 2021.2 辅助敲代码requests 发送请求 pip install r
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2023-08-20 21:10:00
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利用 Python 从互联网公开服务中获取天气预报信息。天气信息来源网站：http://www.webxml.com.cn/WebServices/WeatherWebService.asmx实现以下函数：（1）获取支持城市：函数原型： def get_support_city(province)参数 province：字符串，省份名称，如“陕西”返回值：字典类型，Key
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2023-06-15 09:45:27
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网址：高德开放平台API文档网址API文档：API_Key和城市编码文件获取：点击此处注册相关信息之后，按照获取Key的文档创建新的应用：这里是我们申请到的Key:然后下载城市编码表格：下载的表格为：AMap_adcode_citycode_20210406.xlsx，可以看到，北京的城市编码为110000.下载链接代码调用：需要用到python里的requests包代码中的url书写格式要按照参
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2024-05-29 07:07:36
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一、项目概述本项目包括四个核心部分：数据爬取、数据存储、数据分析和数据可视化python练手项目。首先，利用Python编写的网络爬虫从专业的历史天气网站上爬取大连市从2011年至2023年的天气数据，包括日期、最高气温、最低气温和天气状况等信息。爬取过程中应用了requests库来模拟浏览器请求和lxml库来解析HTML文档，确保了数据的准确性和完整性。接着，将爬取到的数据存储在两个CSV文件中
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2024-08-27 18:38:54
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天气预报获取模块基于做了代码优化，每个函数功能更加明确，更加适合单独集成。接口也进行了优化，比网络上博主抄来抄去的源码要好一些。改进点：获取天气拆成了多个函数，多次保存csv文件不再出现标题栏重写的情况。天气获取模块1.1 依赖表包名含义安装方式系统包oscsvjson第三方依赖requests爬虫模块bs4.BeautifulSoup网页解析对象bs4.element.Tag网页标签对象1.2
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2023-09-21 14:43:00
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天气预报的程序。程序并不难。看到这个需求第一个想法就是只要找到合适天气预报接口一切都是小意思，说干就干，立马跟学生沟通价格。 不过谈报价的过程中，差点没让我一口老血喷键盘上，话说我们程序猿的人工什么时候这么低廉了。。。oh my god50十块，你跟我开什么国际玩笑！！不够意外惊喜还是有的，居然是个妹子嘿嘿，哎呀什么钱不钱的多伤感情。老哥送你一套代码，小妹妹以后你好好学习，不懂得问老哥，
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2023-09-02 13:41:41
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检查天气似乎相当简单：打开 Web 浏览器，点击地址栏，输入天气网站的 URL（或搜索一个，然后点击链接），等待页面加载，跳过所有的广告等。其实， 如果有一个程序，下载今后几天的天气预报，并以纯文本打印出来，就可以跳过很多无聊的步骤。该程序利用 requests 模块，从网站下载数据。 总的来说，该程序将执行以下操作： • 从命令行读取请求的位置。 • 从 OpenWeatherMap.org 下
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2023-09-14 16:47:53
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from tkinter import *
import urllib.request
import urllib.parse
import json
from city import city
#天气预报函数
def weather():
#构造Application对象
class Application(Frame):
#构建基本窗框模板
def __init__(self, master)
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2023-08-30 16:51:53
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效果图from wxpyimport *import requestsfrom datetimeimport datetimeimport timefrom apscheduler.schedulers.blockingimport blockingscheduler#定时框架bot = bot(cache_path=true)tuling = tuling(api_key=你的api')#机器人
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2023-08-25 11:19:34
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目录前言一 各种天气API比较二 高德天气API使用说明三 实践四 拓展欢迎扫描左侧二维码，关注公共号，获取更多信息。前言每次看到各种应用上面显示各种天气预报，是不是很好奇，明明有些公司或者机构没有检测天气，他们是怎么预报天气的呢？接下里就给你一一解答。其实，想要使用获取天气的信息，非常简单。从网上找一个天气API， 然后按照这个API 的使用说明操作，就可以获得需要的天气信息。会Python的同
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2023-08-30 20:28:34
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开发环境Python3PyQt5requests准备工作首先要获取不同城市对应的天气代码，可以从 https://www.heweather.com/documents/city.html 网站下载 csv 文件，拿到 csv 文件，我们首先要进行数据预处理工作。import pandas as pd
# 将下载好的文件命名为 'city_code.csv'
file = pd.read_c
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2023-10-18 06:20:12
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因为自己平时都不看手机上的天气 app，因此都是出门之后“冷暖自知”，而在秦皇岛晚上总是会被冻得瑟瑟发抖，因此想写一个小脚本可以查询未来几天的天气，让自己选择合适的衣服。经过查询，选择中国天气网 ，里面有七天的预报。静态网页通过 F12 调用开发者工具，找到未来七天天气预报的位置向下打开，看到 ul 标签下有七个 li 标签，应该是对应七天的天气不出所料，正是每天的天气情况。下面就开始写代码imp
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2023-06-04 17:07:02
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说明:寒假任务是做一个带UI界面的天气预报软件，先上最终结果图。 其中用到的知识有：python网络爬虫、python的xlwt和xlwd库的使用，PyQt5的使用。 这里分享一下完成过程：制作UI界面前先获取城市天气数据一.爬取天气数据（有网）第一步:找到合适的url链接 第二步:用python的urllib2库爬取对应城市的天气数据。 第三步:打印天气数据 有了思路，开始打代码：import
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2023-08-05 12:27:40
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小朋友们好，大朋友们好！我是猫妹，一名爱上Python编程的小学生。欢迎和猫妹一起，趣味学Python。今日主题如何用Python，根据天气API，获取未来天气信息呢？之前wxpy库好用，可以通过它将天气预报信息推给关心的微信好友。在使用这个库的时，有遇到报错，网友提到这个库好久没更新了，不建议使用它。因此，咱们今天就省略了将获取到的天气预报信息推送给好友步骤，直接手动复制、粘贴、发送就行。天气A
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2023-08-21 19:54:19
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前言这个项目实战系列主要是跟着网络上的教程来做的，主要参考《跟着迪哥学习机器学习》中的思路和具体实现代码，但是书中使用到的应该是python2的版本，有一些代码也有问题，有的是省略了一些关键的步骤，有的是语法的问题，总之就是并不是直接照着敲就能够一路运行下来的。这里整理了能够运行的代码和数据集(链接容易挂，需要见评论区置顶)。系列导航基于逻辑回归的信用卡欺诈基于随机森林的气温预测基于贝叶斯的新闻分
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2024-02-07 12:49:03
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