https://edition.cnn.com/2023/06/06/asia/southeast-asia-heat-wave-humidity-climate-intl-hnk-dst-scn-dg/index.html

时间: 2023-12-27 13:02:58 浏览: 28
这是一篇CNN的新闻报道，题目为“东南亚热浪和潮湿天气可能成为常态，气候变化的影响”，报道指出，东南亚地区近年来出现了越来越频繁的热浪和潮湿天气，造成了许多人的健康问题，同时也对农业产生了负面影响。报道指出，气候变化是这些天气现象背后的主要原因，如果不采取行动应对气候变化，这些天气现象可能会成为常态。报道还引用了一些气象专家的观点，并提到了一些政策和措施来应对气候变化的挑战。
相关问题

写一段网页代码用https://openweathermap.org/api获取天气信息

好的，以下是一个使用OpenWeatherMap API获取天气信息的简单网页代码： ```html <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>天气查询</title> </head> <body> <h1>输入城市名查询天气</h1> <form> <label for="city">城市：</label> <input type="text" id="city" name="city" placeholder="请输入城市名"> <button type="submit">查询</button> </form> <div id="weather"></div> <script> const form = document.querySelector('form'); const weatherDiv = document.querySelector('#weather'); form.addEventListener('submit', async event => { event.preventDefault(); const city = form.elements.city.value; const response = await fetch(`https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=${city}&appid=YOUR_API_KEY&lang=zh_cn&units=metric`); const data = await response.json(); const temp = data.main.temp; const description = data.weather[0].description; const humidity = data.main.humidity; weatherDiv.innerHTML = `温度：${temp}℃<br>天气情况：${description}<br>湿度：${humidity}%`; }); </script> </body> </html> ``` 需要替换代码中的`YOUR_API_KEY`为你自己的API KEY。此外，代码中的API请求URL使用了城市名查询方式，可以根据需要修改为经纬度或者其他方式。

import scrapy class WeatherSpider(scrapy.Spider): name = 'weather' allowed_domains = ['tianqi.com'] start_urls = ['https://www.tianqi.com/'] def parse(self, response): city = 'beijing' # 自选城市 url = f'https://tianqi.com/{city}/' yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_weather) def parse_weather(self, response): date = response.css('.week>p::text').get() weather = response.css('.weather span::text').get() temperature = response.css('.weather .temp::text').get() humidity = response.css('.weather .shidu::text').get() wind = response.css('.weather .zi .name::text').get() with open('weather.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(f'{date} {weather} {temperature} {humidity} {wind}\n'上面的代码运行后在cmd中显示<403https://www.tianqi.com/>:HTTP status code is not handled or not allowed如何解决)

在你的代码中，你请求的 URL 是 https://tianqi.com/beijing/，而不是 https://www.tianqi.com/，这可能是引起 403 错误的原因之一。 此外，你需要在请求头中添加一个 User-Agent 字段，模拟一个浏览器的请求，以避免被网站反爬虫机制拦截。你可以在请求头中添加类似以下代码的字段： ``` headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } yield scrapy.Request(url, headers=headers, callback=self.parse_weather) ``` 这里模拟的 User-Agent 是 Chrome 的一个版本，你可以根据需要更改。 最后，你可以添加一个错误处理函数，用于处理发生错误时的情况。你可以在 Spider 类中添加以下代码： ``` def handle_error(self, failure): self.logger.error(repr(failure)) ``` 然后在 Request 中添加 errback 参数，将错误处理函数传入即可： ``` yield scrapy.Request(url, headers=headers, callback=self.parse_weather, errback=self.handle_error) ``` 这样就可以在发生错误时打印出错误信息了。

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f.write(f'{date} {weather} {temperature} {humidity} {wind}\n') 以上代码定义了一个名为 WeatherSpider 的爬虫类，其中： - name 属性指定了爬虫名称； - allowed_domains 属性指定了允许爬取的域名；...

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23:02:26.006 -> Error reading temperature! 23:02:26.006 -> Error reading humidity! 23:02:28.057 -> Error reading temperature! 23:02:28.102 -> Error reading humidity! 23:02:30.107 -> Error reading temperature! 23:02:30.139 -> Error reading humidity! 23:02:32.236 ->

这些错误信息表明无法读取DHT11传感器的温度和湿度数据。这可能是由于以下原因导致的： 1. 电源问题：DHT11需要3.3V的电压供电，如果电源不稳定或电压不足，可能会导致无法正常读取数据。 2. 连接问题：确保正确...

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这个问题可能是因为您没有正确引入库或者库没有被正确编译。请按照以下步骤检查： 1. 确认您已将所有必要的库文件复制到项目文件夹中。 2. 如果您使用的是在线IDE（如mbed studio），请确保您已正确添加所需的库，...

22:45:53.857 -> Temperature: nan °C, Humidity: nan % 22:45:53.857 -> Temperature: nan °C, Humidity: nan % 22:45:53.857 -> Temperature: nan °C, Humidity: nan % 22:45:53.857 -> Temperature: nan Guru Meditation Error: Core 1 panic'ed (Interrupt wdt timeout on CPU1).

这个错误信息看起来是与温湿度传感器有关的。"nan"代表着"not a number"，也就是传感器没有正确地读取温湿度数据。这可能是因为传感器连接有问题、传感器故障或者程序中的错误等原因导致的。另外，Guru Meditation ...

由于http://www.weather.com.cn/data/sk/网址不可用，帮我优化以下的代码 def queryWeather(self): cityCode = self.getCityCode() rep = requests.get('http://www.weather.com.cn/data/sk/' + cityCode + '.html') rep.encoding = 'utf-8' res = rep.json() print(res) cur_city = self.ui.comb2.currentText() cur_region = self.ui.comb3.currentText() msg1 = '城市: %s市' % cur_city + '\n' msg2 = '风向: %s' % res['weatherinfo']['WD'] + '\n' msg3 = '温度: %s' % res['weatherinfo']['temp'] + ' 度' + '\n' msg4 = '风力: %s' % res['weatherinfo']['WS'] + '\n' msg5 = '湿度: %s' % res['weatherinfo']['SD'] + '\n' if cur_city == cur_region: result = msg1 + msg2 + msg3 + msg4 + msg5 else: msg_region = '区: %s区' % cur_region + '\n' result = msg1 + msg_region + msg2 + msg3 + msg4 + msg5 self.ui.textResult.setText(result)

msg5 = '湿度: %s' % res['main']['humidity'] + '%' + '\n' if cur_city == cur_region: result = msg1 + msg2 + msg3 + msg4 + msg5 else: msg_region = '区: %s区' % cur_region + '\n' result = msg1 + ...

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup# 构造请求urlurl = 'https://www.tianqi.com/zhongmou/10/'# 发送GET请求headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.1823.43'}response = requests.get(url,headers=headers)# 判断请求是否成功if response.status_code == 200: # 解析HTML页面 soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 获取天气信息 city = soup.find_all('ul class_="weaul"', class_='crumbs fl').find_all('a')[-1].text.strip() weather = soup.find_all('ul class_="weaul"', class_='wea').text.strip() temperature = soup.fin_alld('ul class_="weaul"', class_='tem').span.text.strip() wind = soup.find_all('ul class_="weaul"', class_='').i.text.strip() humidity = soup.find_all('ul class_="weaul"', class_='humidity').span.text.strip() # 将天气信息写入文本文件 with open('weather.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(f"城市：{city}\n天气：{weather}\n温度：{temperature}\n风力：{wind}\n湿度：{humidity}")else: print("请求天气预报数据失败！")检查并修改以上程序

humidity = soup.find_all('ul class_="weaul"', class_='humidity').span.text.strip() 应将上述代码修改为： city = soup.find('div', class_='crumbs fl').find_all('a')[-1].text.strip() weather = ...

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湿度单位的转换公式经常用于将不同单位下的湿度值进行转换，是进行湿度数值统一和比较的重要工具。 1.从相对湿度（RH）到绝对湿度（AH）的转换公式是： AH = RH × AHs/100 其中，RH为相对湿度，AHs为水蒸气在该...

在Windows11的环境中，使用8.0版本的MySQL，怎样通过idea将串口传输过来的温湿度数据传输到MySQL中，arduino的代码为：/***************************************************** 湖南创乐博智能科技有限公司 name:Humiture Detection function:you can see the current value of humidity and temperature displayed on the I2C LCD1602. ******************************************************/ //include the libraries #include <dht.h> #include #include <Wire.h> LiquidCrystal_I2C lcd(0x27,16,2); // set the LCD address to 0x27 and 0x3F for a 16 chars and 2 line display dht DHT;//create a variable type of dht const int DHT11_PIN= A0;//Humiture sensor attach to pin7 void setup() { Serial.begin(9600);//initialize the serial lcd.init(); //initialize the lcd lcd.backlight(); //open the backlight } void loop() { //READ DATA Serial.println("DHT11:"); D: int chk = DHT.read11(DHT11_PIN);//read the value returned from sensor switch (chk) { case DHTLIB_OK: Serial.println("OK!"); break; case DHTLIB_ERROR_CHECKSUM: //goto D; Serial.print("Checksum error,\t"); break; case DHTLIB_ERROR_TIMEOUT: goto D; Serial.print("Time out error,\t"); break; default: // goto D; Serial.print("Unknown error,\t"); break; } // DISPLAY DATA lcd.setCursor(0, 0); lcd.print("Tem:"); Serial.print("Tem:"); lcd.print(DHT.temperature,1); //print the temperature on lcd Serial.print(DHT.temperature,1); lcd.print(char(223));//print the unit" ℃ " lcd.print("C"); Serial.println(" C"); lcd.setCursor(0, 1); lcd.print("Hum:"); Serial.print("Hum:"); lcd.print(DHT.humidity,1); //print the humidity on lcd Serial.print(DHT.humidity,1); lcd.print(" %"); Serial.println(" %"); delay(200); //wait a while } 请详细描述操作过程，包括如何导入库，导入什么库，并将完整代码写出。

String sql = "INSERT INTO humiture_data (temperature, humidity) VALUES (?, ?)"; PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql); // 设置参数 statement.setDouble(1, temperature); ...

数据见在线平台的demo/python15，格式说明如https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Beijing+Multi-Site+Air-Quality+Data。请利用numpy或pandas等相关库，完成如下任务并给出python的代码。 实现一个数据分析类，基于pandas, 提供数据的读取及基本的时间（如某区域某类型污染物随时间的变化）和空间分析（某时间点或时间段北京空气质量的空间分布态势）方法。 实现一个数据可视化类，以提供上述时空分析结果的可视化，如以曲线、饼、地图等形式对结果进行呈现。 如果数据中包含空值等异常值，在进行数据分析以及可视化前需要检查数据。可否利用apply等DataFrame相关方法，进行异常值的处理。 （附加）污染物含量与气象状态本身是否有相关性？请丰富数据分析类和数据可视化类，增加关于这些相关性探索的方法。

corr_matrix = self.data[['PM2.5', 'PM10', 'SO2', 'NO2', 'CO', 'O3', 'temperature', 'pressure', 'humidity', 'wind_direction', 'wind_speed/kph']].corr() return corr_matrix 以上就是根据您的要求...

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