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《Python程序设计》实验4报告

news 2026/6/14 20:33:34

20252203 2025-2026-2 《Python程序设计》实验4报告
课程：《Python程序设计》
班级：2521
姓名：黄文皓
学号：20252133
实验教师：王志强
实验日期：2026年5月27日
必修/选修：公选课
一、实验分析、设计、实现过程及结果---
title: 基于Python的多城市天气自动推送系统

摘要

本实践项目设计并实现了一个基于 Python 的天气自动化推送系统。系统通过爬虫技术实时获取多个城市的天气数据，经过数据处理与清洗后，生成未来三天气温趋势图，并通过 PushPlus 平台将包含精美 HTML 卡片的消息推送至用户微信。项目涵盖了爬虫、数据处理、可视化、微信 API 调用及定时任务等多项 Python 核心技术，功能丰富，实用性强，有效提升了日常天气获取的便捷性。

1. 实验分析

1.1 背景与目的

日常生活中，及时获取天气信息对出行、穿衣等决策至关重要。然而，主动打开天气 APP 查看较为繁琐，且容易遗忘。Python 凭借其丰富的第三方库，能够方便地实现数据抓取、处理及消息推送。本项目的目的是利用 Python 开发一套自动化天气推送工具，每天定时将天气详情及趋势图发送到微信，让用户被动、及时地接收信息，提升生活效率。

1.2 需求分析

数据获取：需要从可靠数据源实时获取指定城市的当日天气及未来预报。
数据处理：解析 JSON 数据，清洗出温度、湿度、风向等关键字段，并适配展示格式。
可视化：将未来温度数据绘制成折线图，直观展示变化趋势。
推送交互：通过微信渠道推送天气卡片，要求信息全面、排版美观。
定时运行：程序需长期驻留，按预设时间自动执行，无需人工干预。
扩展性：支持多城市、多时段推送，具备日志记录与异常处理能力。

1.3 功能列表

本系统实现了以下 ≥5 个核心功能：

多城市天气爬取：配置城市代码，同时获取多个城市天气。
数据清洗与加工：解析 JSON，提取温度、湿度、空气质量等，生成结构化的天气信息。
数据可视化：绘制未来三天最高/最低温曲线图，含渐变填充与数值标注。
微信消息推送：基于 PushPlus 接口，推送图文并茂的 HTML 天气卡片。
智能生活建议：根据温度、天气状况自动生成穿衣建议和带伞提醒。
天气预警：检测暴雨、高温、大风等关键词，追加红色预警卡片。
每日一言：调用一言 API，为推送增加人文关怀。
定时任务调度：支持多个时间点（如早晚 7 点）自动执行推送。
日志记录：记录运行状态、错误信息，便于问题排查。
多通道备份（可选）：支持钉钉机器人备用推送。

2. 系统设计

2.1 总体架构

系统采用模块化设计，主要由以下几层组成：

配置层：集中管理 Token、城市列表、推送时间、预警规则等。
数据获取层：封装对天气 API 的 HTTP 请求，返回原始 JSON。
数据处理层：解析原始数据，生成标准化的天气字典和温度 DataFrame。
可视化层：使用 matplotlib 绘制未来三天温度趋势图。
推送层：通过 PushPlus 素材库上传图片，构建 HTML 卡片并发送。
调度层：基于 schedule 库实现定时任务循环。

2.2 模块设计

config.py：配置模块，存放所有可调参数，便于维护。
main.py：主逻辑模块，包含以下核心函数：
- get_weather_data()：爬取函数
- data_process()：数据处理函数
- clothing_advice()、get_weather_emoji()、get_daily_quote()：辅助函数
- generate_chart()：图表绘制函数
- upload_image()：图片上传函数
- send_pushplus()：推送函数
- daily_task()：任务调度入口

2.3 工作流程

启动时从 config.py 读取配置，注册多个定时任务。

分别建个文件夹

代码：

到达设定时间后，遍历城市列表，依次执行：
- 请求天气 API → 数据解析与加工 → 生成趋势图并上传 → 组装 HTML 推送。

每个城市间隔 1 秒，避免请求过快。
整个过程记录日志，失败自动重试 3 次。

3. 实现过程

3.1 开发环境

操作系统：Windows 11 / Linux (Ubuntu 20.04)
Python 版本：3.9
主要第三方库：requests, pandas, matplotlib, schedule
IDE/编辑器：PyCharm / VSCode

3.2 关键技术及代码解析

3.2.1 爬虫与数据获取

使用 requests 库调用 t.weather.sojson.com 提供的免费 API，通过城市代码获取 7 天预报 JSON。

def get_weather_data(city_code):headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}api = f"http://t.weather.sojson.com/api/weather/city/{city_code}"res = requests.get(api, headers=headers, timeout=10)return res.json() if res.json().get("status") == 200 else None

3.2.2 数据处理
从返回的 JSON 中提取今日天气及未来 3 天预报，清洗温度字段（去除“高温 ”“低温 ”“℃”等），并自动生成穿衣建议、预警和每日一言：

high = int(today["high"].replace("高温 ", "").replace("℃", ""))
low  = int(today["low"].replace("低温 ", "").replace("℃", ""))
weather["穿衣建议"] = clothing_advice(high, low, today["type"])

3.2.3 可视化图表
使用 matplotlib 绘制折线图，两条曲线分别表示最高温和最低温，添加渐变填充和数据点数值标签：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,5))
ax.plot(dates, highs, marker="o", color="#E74C3C", lw=2, label="最高温")
ax.plot(dates, lows, marker="s", color="#3498DB", lw=2, label="最低温")
ax.fill_between(dates, lows, highs, alpha=0.15, color="#E74C3C")
plt.savefig(f"chart_{city_name}.png", dpi=200)![chart_北京](https://img2024.cnblogs.com/blog/3782412/202606/3782412-20260614193518073-251990511.png)

3.2.4 图片上传与 HTML 推送
先通过 PushPlus 素材库接口上传图片，获得可访问 URL，再拼接出包含渐变背景、圆角卡片和多彩提示条的 HTML，最后调用发送接口：

# 上传图片
img_url = upload_image("chart.png")
# 组装 HTML 卡片
html_content = f"""<div style="..."> ... <img src="{img_url}" /> ...</div>"""
# 推送
payload = {"token": TOKEN, "content": html_content, "template": "html"}
requests.post("https://www.pushplus.plus/send", json=payload)

4. 测试与结果展示

！电脑运行
! 手机端

5. 问题与解决

1. 中文乱码

问题现象
matplotlib 生成的温度趋势图中，标题、坐标轴标签的中文显示为小方块。

原因
matplotlib 默认字体不支持中文。

解决方法
在绘图前设置中文字体：

plt.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"]       # Windows 常用黑体
# Mac/Linux 可改用 ["PingFang SC"] 或 ["WenQuanYi Micro Hei"]
plt.rcParams["axes.unicode_minus"] = False         # 解决负号显示异常