太强了，用Python+Excel制作天气预报表！

Dear 丶 2022-10-17 15:54 177阅读 0赞

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今

日

鸡

汤

君不见吴中张翰称达生，秋风忽忆江东行。

大家好，我是小F～

今天给大家介绍一个Python+Excel的实战项目，非常有趣。

主要使用xlwings和requests这两个Python库，以及Office的Excel。

xlwings处理表格，requests则是请求数据。

先从Excel中获取城市信息，然后请求接口，获取到天气信息，再返回给Excel。

具体操作可以看下图～

![df5641dcbaa90901b7871397937b32a3.gif][]

在城市栏输入杭州，点击查询按钮，表格的数据就会发生变化，的确是杭州的天气预报。

**① 数据获取**

既然是天气预报，那肯定是需要天气数据的。

找了一圈国内开放的天气API接口，大多都是需要注册，小F果断放弃。

腾讯倒是有个不错的，可惜接口信息不太完整，没有相应的数据说明。

地址：*https://tianqi.qq.com/*

接口地址：*https://wis.qq.com/weather/common*

![f4b742a4acac295423c96174e56c30fb.png][]

最终选择了一个国外的天气API接口。

地址：*https://www.metaweather.com/zh/*

![e89b18fb7f218067294e781b53703760.png][]

并没有提供国内所有的城市，目前只有10个城市。

所以要想城市多一些，腾讯的天气接口还是可以考虑的。

一共是有10种天气状态，并且提供了相关的天气状态图片，可以供我们使用。

图片已经下载下来了，需要的小伙伴可以文末获取哦！

![8f066e1f8cd979be3f63ad79de546855.png][]

首先通过查询，获取城市的ID值。

![98fa2bdc6790a0a90d45537eadbe4857.png][]

然后根据ID值，再去获取对应的天气信息。

![f866aceab38f537fe9ac53d951e222c0.png][]

相关名称的中英文对照如下。

# 天气--中英文名对照
    weather = {
        'Snow': '雪',
        'Sleet': '雨夹雪',
        'Hail': '冰雹',
        'Thunderstorm': '雷阵雨',
        'Heavy Rain': '大雨',
        'Light Rain': '小雨',
        'Showers': '阵雨',
        'Heavy Cloud': '阴',
        'Light Cloud': '多云',
        'Clear': '晴'
    }
    
    # 城市--中英文名对照
    citys = {
        '北京': 'Beijing',
        '成都': 'Chengdu',
        '东莞': 'Dongguan',
        '广州': 'Guangzhou',
        '杭州': 'Hangzhou',
        '香港': 'Hong Kong',
        '上海': 'Shanghai',
        '深圳': 'Shenzhen',
        '天津': 'Tianjin',
        '武汉': 'Wuhan'
    }

**② 创建表格**

安装xlwings库，并且使用命令行创建项目。

# 安装xlwings
    pip install xlwings -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple/
    
    # 命令行运行
    xlwings quickstart weatherapp --standalone

如此便会生成两个文件，Python和Excel文件。

![a57371909840ace70757995fec8e9a4c.png][]

其中weatherapp.py的文件内容如下。

import xlwings as xw
    
    
    def main():
        wb = xw.Book.caller()
        sheet = wb.sheets[0]
        if sheet["A1"].value == "Hello xlwings!":
            sheet["A1"].value = "Bye xlwings!"
        else:
            sheet["A1"].value = "Hello xlwings!"
    
    
    if __name__ == "__main__":
        xw.Book("weatherapp.xlsm").set_mock_caller()
        main()

而Excel是什么内容也没有的，打开时会提示是否启用宏，**选择是**。

然后需要将Excel的开发工具打开，后面会使用它插入一些元素。

![70b4bb3d069a686cd83eddc1c2346a4d.png][]

上图为Mac电脑的设置，Windows电脑设置起来也很简单，具体可以百度。

通过点击开发工具选项，我们可以使用Excle的Visual Basic 编辑器(VBA)，还能插入按钮(查询按钮)。

![6581339cb6ab6c888c57d51c33ca269e.png][]

然后我在表格中插入一个点击按钮。

![2f4d24fae08c6867660a5e1f9e487814.png][]

选择宏名称为SampleCall，宏的位置为当前工作簿。

![813c811164639380d916cf92ea23224c.png][]

点击按钮1，A1单元格出现内容Hello xlwings！。

![389d3366d4dacb3d2ff9628e7ab1e01d.png][]

再次点击，A1单元格内容变为Bye xlwings！。

![2e97b9799d777c542abc4ad0e72485bb.png][]

也就意味着，修改weatherapp.py文件的代码，即可实现Excel的交互操作。

下面对表格进行页面设计，毕竟要让表格好看起来。

![ecbc04cfef801444736c3dd8f38013bf.png][]

设置表格的行高、列宽、背景色、固定文字内容等信息。

将单元格C3名称设置为city\_name，插入6张太阳图片，排列在单元格C9～H9处，居中对齐，图片也改名为no.1~no.6。

修改weatherapp.py文件代码如下。

import json
    from pathlib import Path
    import requests
    import xlwings as xw
    
    # 天气--中英文名对照
    weather = {
        'Snow': '雪',
        'Sleet': '雨夹雪',
        'Hail': '冰雹',
        'Thunderstorm': '雷阵雨',
        'Heavy Rain': '大雨',
        'Light Rain': '小雨',
        'Showers': '阵雨',
        'Heavy Cloud': '阴',
        'Light Cloud': '多云',
        'Clear': '晴'
    }
    
    # 城市--中英文名对照
    citys = {
        '北京': 'Beijing',
        '成都': 'Chengdu',
        '东莞': 'Dongguan',
        '广州': 'Guangzhou',
        '杭州': 'Hangzhou',
        '香港': 'Hong Kong',
        '上海': 'Shanghai',
        '深圳': 'Shenzhen',
        '天津': 'Tianjin',
        '武汉': 'Wuhan'
    }
    
    
    def main():
        # 通过runpython从excel中调用python函数
        wb = xw.Book.caller()
        sht = wb.sheets[0]
    
        # 从Excel中读取城市信息
        city_name = citys[sht.range("city_name").value]
    
        # 获取城市的ID值, 即woeid
        URL_CITY = f"https://www.metaweather.com/api/location/search/?query={city_name}"
        response_city = requests.request("GET", URL_CITY)
        city_title = json.loads(response_city.text)[0]["title"]
        city_id = json.loads(response_city.text)[0]["woeid"]
    
        # 获取城市的天气信息
        URL_WEATHER = f"https://www.metaweather.com/api/location/{city_id}/"
        response_weather = requests.request("GET", URL_WEATHER)
        weather_data = json.loads(response_weather.text)["consolidated_weather"]
    
        # 创建空列表, 存储数据
        min_temp = []
        max_temp = []
        weather_state_name = []
        weather_state_abbr = []
        applicable_date = []
    
        # 处理数据
        for index, day in enumerate(weather_data):
            # 最低温度
            min_temp.append(weather_data[index]["min_temp"])
            # 最高温度
            max_temp.append(weather_data[index]["max_temp"])
            # 天气情况
            weather_state_name.append(weather[weather_data[index]["weather_state_name"]])
            # 天气情况缩写
            weather_state_abbr.append(weather_data[index]["weather_state_abbr"])
            # 日期
            applicable_date.append(weather_data[index]["applicable_date"])
    
        # 将获取到的值填充到Excel中
        sht.range("C5").value = applicable_date
        sht.range("C6").value = weather_state_name
        sht.range("C7").value = max_temp
        sht.range("C8").value = min_temp
        sht.range("D3").value = city_title
    
        # 创建列表
        icon_names = ["no.1", "no.2", "no.3", "no.4", "no.5", "no.6"]
    
        # 设置天气图片路径
        icon_path = Path(__file__).parent / "images"
    
        # 将天气情况与天气图片进行匹配，更新表格
        for icon, abbr in zip(icon_names, weather_state_abbr):
            image_path = Path(icon_path, abbr + ".png")
            sht.pictures.add(image_path, name=icon, update=True)
    
    
    if __name__ == "__main__":
        # 设置用于调试caller()的excel文件，可以直接在python里运行
        xw.Book("weatherapp.xlsm").set_mock_caller()
        main()

此时我们打开Excel表格，在城市栏输入10个城市中的一个，然后点击查询按钮，天气就会更新。

![8d17a9b7aba30b0c19dc253fb1bbeaad.gif][]

接下来几天，广州都是大暴雨，广州的小伙伴可要注意了～

好了，本期的分享就到此结束了，有兴趣的小伙伴可以自行去实践学习。

**---\--\---\---\---\--\---** End **---\--\---\--\---\---\--\-**

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[FastAPI]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3MzQxMjE2NA%3D%3D&chksm=fcc35963cbb4d075f9ee7698d2ec7c950b0ec6e6091ae48125d665542e026b7c3a3483ae981d&idx=1&mid=2247491400&scene=21&sn=aeab71c4b64794e1f1e662c752e16417#wechat_redirect
[Anaconda]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3MzQxMjE2NA%3D%3D&chksm=fcc358e7cbb4d1f195019362e9de1cb6443c208461109584c2dd725739fb5d2538cd9e8d2084&idx=2&mid=2247491276&scene=21&sn=41903ecc36e8a4b40f3f9b2b0d171198#wechat_redirect
[Ubuntu_Miniconda]: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU3MzQxMjE2NA%3D%3D&chksm=fcc35897cbb4d181311287311ee406a5eb7c6c248452a5c75a6fe085c22b9b3ef8b77d5a6ed1&idx=2&mid=2247491260&scene=21&sn=cd9e8f1f7ea0421514043cbf85360a61#wechat_redirect
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