Jupyter下Python实现天气查询实战：URL抓取与JSON解析

在本教程中，我们将学习如何使用Python编写一个基础的小程序，通过Jupyter Notebook来查询天气信息。这个小程序利用了Python的urllib.request库进行网络请求，以及json模块处理服务器返回的数据。以下是实现该功能的四个步骤： 1. **导入工具库**： - `urllib.request`：用于发送HTTP请求并获取响应数据。 - `gzip`：用于处理可能压缩的JSON数据，例如某些API返回的GZIP编码。 2. **生成查询天气的URL链接**： - 用户输入城市名称（例如上海），通过`urllib.parse.quote`函数将其转换为URL安全的编码形式。 - 构造查询URL，包括编码后的城市名和一个天气查询服务的固定链接。 3. **访问URL并解析数据**： - 使用`urllib.request.urlopen`发送GET请求到指定的URL，获取字节串数据。 - 需要先解压缩数据，如果数据被GZIP压缩，使用`gzip.decompress`。 - 将字节串转换为Unicode字符串，以便后续处理。 - 最后，使用`eval`函数去掉字符串两端的引号，将其转换为Python字典。 4. **提取天气信息**： - 对字典数据进行操作，获取具体天气信息，如气温（temperature）、风速（wind_speed）和风向（wind_direction）。 - 由于API返回的可能包含多天预报，通常会有一个名为`forecast`的列表，需遍历这个列表，每次取出一个元素，提取其内的天气信息，并打印出来。 通过这个教程，你将掌握的关键技能包括： - **网络API请求**：理解如何构造和发送请求，以及处理响应数据。 - **JSON解析**：熟悉Python如何处理JSON格式的数据，转化为可操作的对象。 - **Python字典操作**：包括创建、索引和遍历字典，这对于数据处理至关重要。 - **Jupyter Notebook的使用**：这个交互式环境对于教学和实践编程非常有用，能帮助你看到代码的执行过程。 如果你想要扩展这个示例，可以尝试使用其他API（如空气质量、交通状况或自然灾害数据），只需调整URL和处理数据的部分即可。这将有助于你在实际项目中灵活应用这些技能。