求助：用python获取天气预报

# 获取温度、湿度、风力等

WEATHER_URL_A = ";

步骤如下：

一、进入中国天气网

二、点击红色箭头所在，40天。

三、挑选日期。

四、选中自己想要的日期。

五、显示出来过去的天气了。

扩展资料

雷雨天气注意事项

1．应该留在室内，并关好门窗；在室外工作的人员应躲入建筑物内。

2．不宜使用无防雷措施或防雷措施不足的电视、音响等电器，不宜使用水龙头。

3．切勿接触天线、水管、铁丝网、金属门窗、建筑物外墙，远离电线等带电设备或其他类似金属装置。

4．避免使用电话和无线电话。

5．切勿游泳或从事其他水上运动，不宜进行户外球类、攀爬、骑驾等运动，离开水面以及其他空旷场地，寻找有防雷设施的地方躲避。

6．切勿站立于山顶、楼顶或其他凸出物体，切勿近导电性高的物体。

7．切勿处理开口容器盛载的易燃物品。

8．在旷野无法躲入有防雷设施的建筑物内时，应远离树木、电线杆、桅杆等尖耸物体。

9．在空旷场地不宜打伞，不宜把羽毛球拍、高尔夫球棍等工具物品扛在肩上。

10．不宜驾驶、骑行车辆赶路。

参考资料来源：百度百科：天气预报

你是想通过curl来获取天气预报？

第一种方法：

把curl获取的信息输出到文件中，然后分析这个文件中内容。这种方法比较简单：

system("curl >

然后通过system返回值判断是否成功下载信息到weathertxt。如果成功，再自己打开这个文件分析其中内容。

第二种方法，不调用system函数。利用管道处理。比如MSVC中的_popen函数。

要做的更好，了解一下json。

首先看下2011年到2015年苏州整体的温度表现是什么样的。

plot(suzhou$highestTemp,type="l",col="red",main="苏州2011-2015年气温图",xlab="时间轴",ylab="温度℃")

lines(suzhou$lowestTemp,type="l",col="blue")

legend("topright",c("最高气温","最低气温"),col=c("red","blue"),lty=1)

0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417png

红色是最高气温，蓝色是最低气温，年度季节性的特征很明显。每年都是先升再降，7、8月份是温度最高的时间，1、2月是温度最低时间。

因为时间太长，横轴没有具体的对应点。

同样，按月取平均值，再来看整体的表现。

avgTemper

diffTemper

length(avgTemper)

length(diffTemper)

for(i in2011:2014){

for(j in 1:12){

print((i-2011)12+j)

avgTemper[(i-2011)12+j]

diffTemper[(i-2011)12+j]

}

}

avgTemperTS

plotts(avgTemperTS,main="苏州2011-2014年月平均气温图",xlab="时间",ylab="月平均温度℃")

0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417png

四年月平均气温有一个很明显的周期性规律，明显能看出来2013年7、8月份气温高于其他三年。

换一种方式，将每年的数据放在同一个时间轴上，可以更明显看出来每年的温度走势都非常接近，并且对比图中，2013年夏季比其他几年都热，查了一下，最高气温能达到41摄氏度，是2013-8-8，当天最高气温41度，最低气温也有31度。

plotts(avgTemperTS[25:36],col="red",main="苏州2011-2014年月平均气温图",xlab="月份",ylab="月平均温度℃")

lines(avgTemperTS[1:12],col="black")

lines(avgTemperTS[13:24],col="blue")

lines(avgTemperTS[37:48],col="green")

legend("topright",c("2011","2012","2013","2014"),col=c("black","blue","red","green"),lty=1)

0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417png

whichmax(suzhou[,2])

suzhou[940,]

0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417png

那么苏州的温差又有什么特点呢，什么时候是一年中温差最大的时候？同样看四年的整体表现和对比图。

diffTemperTS

plotts(diffTemperTS,main="苏州2011-2014年月最大温差图",xlab="时间",ylab="月最大温差℃")

plotts(diffTemperTS[25:36],col="red",ylim=c(8,23),main="苏州2011-2014年月最大温差图",xlab="月份",ylab="月最大温差℃")

lines(diffTemperTS[1:12],col="black")

lines(diffTemperTS[13:24],col="blue")

lines(diffTemperTS[37:48],col="green")

legend("topright",c("2011","2012","2013","2014"),col=c("black","blue","red","green"),lty=1)

0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417png

0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417png

上面两个图中，都有一个好大的波峰，没错又是任性的2013年。整体上来看温差比较大的时间是3、4月，正是现在，换季的时节天气很是自在随性。那么那个孤高的波峰是哪一天呢？我们可以看看。

whichmax(suzhou$highestTemp[grep(paste(2013,"-",3,"-",sep=""),suzhou$date)]-suzhou$lowestTemp[grep(paste(2013,"-",3,"-",sep=""),suzhou$date)])

suzhou[grep("2013-3-9",suzhou$date),]

0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417png

最后，我想用时间序列来做温度走势的预测。因为R中周期性的时间序列数据需要每期数据项相同，但是这里2011年-2014年每年的数据项都不同(天气篇中开篇讲到了分别是354、366、365、365)，所以我把这个时间序列的周期定为360，按顺序取数据的话，2011年因为1月份少了10天，所以2011、2012年会有一些时间和对应的温度错位。考虑到温度是连续型变量，小范围的变动应该不会对整体的时间序列的预测产生很大的影响。

最高温度和最低温度分别定为一个时间序列，并将其在同一个图上显示出来。

highestTS

plotts(highestTS,col="red")

lowestTS

lines(lowestTS,col="blue")

0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417png

这是周期性特别明显的数据，所以考虑使用HoltWinters指数平滑方法来做时间序列的分析预测，用这个方法分别对最高温时间序列数据和最低温时间序列数据分别做平滑得到平滑模型然后来做气温的预测。

highestForecasts

highestForecasts

lowestForecasts

lowestForecasts

0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417png

0818b9ca8b590ca3270a3433284dd417png

上面模型的平滑参数alpha、beta、gamma，分别是平滑指数、趋势指数、季节指数，参考>

需要网络的。。如果没有连接WIFI或4G网是无法更新显示天气的。

解决办法如下：

打开苹果手机，进入到主界面，找到“设置”图标并点击。

进入到设置界面后，向上滑动屏幕找到“隐私”并点击。

进入到隐私界面后，点击-定位服务。

进入到定位服务界面后，向上滑动屏幕找到“天气”并点击。

选择“始终”，如图打对号状态视为已选择。

返回苹果手机主界面，从屏幕最顶端向下滑动，然后进入下拉通知栏，点击-编辑。

进入到编辑界面后，向上滑动屏幕后，找到“天气”并点击。

天气被选中之后，点击-完成。

就这样你的下拉通知中心显示天气预报就设置完成了。

一般来说，不显示的情况可以分为以下几种：一、不显示所在地的天气，这时候通常需要检查设置-隐私-定位服务，并将“天气”设置为始终；二、不显示天气；一般需要将检查设置-蜂窝移动网络，往下移动到 “天气”，并且查看是否后面的开关被关闭。

Cisco的网际 *** 作系统（iOS）是一个为网际互连优化的 *** 作系统--类似一个局域 *** 作系统（NOS）。简而言之，它是一个与硬件分离的软件体系结构，随网络技术的不断发展，可动态地升级以适应不断变化的技术（硬件和软件）。

iOS可以被视作一个网际互连中枢。一个高度智能的管理员，负责管理、控制复杂的分布式网络资源。

以上就是关于求助：用python获取天气预报全部的内容，包括:求助：用python获取天气预报、如何调用api，实现一个网页，能够实时的显示一个地方的天气状况、怎么查询前几天的天气等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！