Python获取全国3300城市历史天气数据代码

资源摘要信息:"全国历史天气Python代码" 1. Python编程基础：该资源涉及Python编程语言，Python是一种高级编程语言，以其代码简洁易读而著称。Python支持多种编程范式，包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。 2. 数据处理：Python代码中使用了pandas库，这是Python的一个数据分析库，提供了快速、灵活和表达式丰富的数据结构，专门设计用于处理结构化（表格、多维、异质）和时间序列数据。 3. 文件操作：资源中提到了需要创建一个名为"old"的文件夹，这涉及到文件系统的操作，Python内置了丰富的文件处理功能，可以用来创建、删除、移动、重命名文件和文件夹。 4. 时间序列数据处理：代码中使用了pd.period_range函数来创建时间序列，这是pandas库中的一个功能，用于生成时间周期的范围。这里，它被用于设定历史天气数据查询的时间范围。 5. CSV文件处理：资源中包含一个csv文件，即逗号分隔值文件，这是一种常用的文本文件格式，用于存储表格数据。在Python中，可以使用内置的csv模块或pandas库来读取和解析csv文件。 6. 代码执行环境：建议在云服务器上运行代码，这表明代码在资源受限的本地计算机上运行可能会比较慢。云服务器通常拥有更多的计算资源，能够更快地处理大数据。 7. 项目结构：压缩包内包含两个文件，一个为天气数据的csv文件，另一个为执行Python代码的weather.py文件。这说明了项目的基本结构和组成。 8. Python代码运行注意事项：提示中提到了一些运行代码前的准备工作，比如创建文件夹以及修改代码中的时间参数，这说明在执行代码之前需要做好相应的环境配置和参数调整。 9. 性能考虑：运行获取3300个城市的10年历史天气数据需要长达18小时，这提示我们处理大规模数据集时需要注意程序的性能和资源消耗。 10. 编程社区建议：作者亲自运行代码并给出建议，体现了开源社区中用户间共享知识、互相帮助的氛围。这鼓励了编程者们在实践中学习，并将自己的经验和教训分享给他人。 11. 天气数据的实用性：该代码库能够获取大量城市的长期历史天气数据，这对气象研究、农业规划、城市规划等众多领域都具有很高的实用价值。 总结来说，此资源是一个使用Python编程语言和pandas库从csv文件中提取大量城市历史天气数据的实用工具。它涵盖了数据处理、文件操作、时间序列生成等多个编程知识点，并提供了实践中的性能考量和使用建议。通过这个项目，用户可以学习到如何使用Python进行数据抓取、处理以及如何优化代码性能，同时也了解了实际工作中可能遇到的性能挑战和解决方案。