按照要求，编写python 代码： 已知“weather.csv ”文件中的数据为西安2022年全年中每一天的气温数据，给出一部分展示： 日期,最高气温,最低气温,天气 2022-01-01,11,-4,晴 2022-01-02,-6,-20,晴 2022-01-03,8,0,多云 …… 要求利用pyecharts 编写代码实现播放效果的，随日期而变化的最高温与最低温折线图，即随着日期的变化，每天的最高温度与最低温度的折线图逐渐显示出来 注意：用pyecharts 实现，且折线图为双线折线图，动态播放的实现采用timeline来实现

以下是实现代码：

import pandas as pd
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.charts import Line, Timeline

# 读取数据
df = pd.read_csv('weather.csv')

# 将日期转换为datetime格式
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 获取最高气温与最低气温数据
high_temps = df['最高气温'].tolist()
low_temps = df['最低气温'].tolist()

# 获取日期列表
dates = df['日期'].dt.strftime('%Y-%m-%d').tolist()

# 创建折线图
line = Line()

# 添加最高气温与最低气温折线
line.add_xaxis(dates)
line.add_yaxis('最高气温', high_temps)
line.add_yaxis('最低气温', low_temps)

# 创建时间轴
timeline = Timeline()
for i in range(len(dates)):
    # 添加每一天的折线图
    timeline.add(line, dates[i])

# 设置全局配置项
timeline.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title="2022年西安天气变化"),
    tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"),
    xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category", boundary_gap=False),
    yaxis_opts=opts.AxisOpts(
        type_="value",
        axistick_opts=opts.AxisTickOpts(is_show=True),
        splitline_opts=opts.SplitLineOpts(is_show=True),
    ),
    datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(), opts.DataZoomOpts(type_="inside")],
)

# 设置时间轴配置项
timeline.add_schema(
    orient="vertical",
    is_auto_play=True,
    is_inverse=True,
    play_interval=500,
    pos_left="null",
    pos_right="5",
    pos_top="20",
    pos_bottom="20",
    width="50",
    label_opts=opts.LabelOpts(is_show=True, color="#fff"),
)

# 渲染图表
timeline.render("weather_timeline.html")

这段代码首先读取名为“weather.csv”的文件，然后将日期转换为datetime格式，并获取最高气温与最低气温数据、日期列表。接下来，利用pyecharts创建折线图，并添加最高气温与最低气温折线。然后创建时间轴，依次添加每一天的折线图，并设置全局配置项与时间轴配置项。最后将图表渲染为HTML文件并保存为“weather_timeline.html”。