北京天气预报15_北京天气预报15天准确天气情况

2024-10-02 03:53:20

炎炎夏日来临，也伴随着暑的来临，疫情过去，有没有想好去哪里玩耍呢？哪里的天气最好？气温最舒适？作为程序员的咱们，不如自己开发一个天气预报，带你实时关注天气情况，一路开启凉爽绿灯，度过一个愉快的夏季。

源码地址：s://gitee/wei_rong_xin/weather-forecast.git

pc访问地址：://122.112.181.245/

一、简介

本文通过获取实时天气数据，动态的展示到PC端的页面上，根据天气温度的不同，展示与温度相对应的颜色，夏季最凉爽的温度应该是趋于绿色的区域。

目前温度信息覆盖真个中国领土，但是由于时间有限，整体实现难度不大，针对各个省份目前只做了省会城市的温度展示，同时使用省会城市的温度代替了省份的温度，对于细化到各个城市和区域的展示，后续有时间再添加，本文主要是实现方案的介绍。

目前给出了最凉爽和最炎热的top3城市，提供直观的体验：

在每个城市的省会点位上，会提供4天内的天气、风力、温度等信息。

二、天气数据来源

天气数据是实现天气预报的基本元素。本文用高德开放品台提供的天气接口。接入方式如下所示：

2.1 注册

高德开放平台，成为开发者。跟着平台步骤走就好，很简单

2.2 创建应用

创建应用，获取自己的key

选择新建，输入名称，选择类型即可：

拿到这个key之后，就可以获取很多我们想要的数据，例如：

需要注意的是，这些接口都是每日有次数限制的，每秒的并发数同样有限制。

2.3 接口调用

如下点击设置：

点击你想用的接口，我们这里选择天气api，接口进入接口文档：

到此得到了接口地址，拼接上我们的key，加上你需要的参数即可开始调用了。

如下获取4天内北京市天气接口接口（记得key换成自己的）： s://restapi.amap/v3/weather/weatherInfo?key=xxxxxxxxxxxxxx&output=json&extensions=all&city=110000

2.4 城市编码

在上一步的关键是获取城市的编码，才能通过接口查询具体城市的信息，高德给我们提供了一个完整的国内excel：

下载地址

到此为止，就能愉快的获取数据了。

三、实现方案

项目用springboot + vue3 + echarts + redis实现。本章节主要说说redis和echarts地图相关的内容。

3.1 redis存储数据

因为我们的数据全部来自于高德天气api，所以此处不做数据持久化了，直接使用redis做一个中转存储。

之所以需要使用redis是因为前面所提到的，天气接口每天是有使用次数的，如果访问量大的话，可能不到一天我们的使用额度就消耗光了。

使用redis很简单，首次查询api接口，并存储到缓存当中，需要设置缓存时间，这个根据实际的额度和使用量去设置合适的时长就好。这样第二次查询相同城市，就是差的redis，不会消耗额度，只有缓存过期后，再次去查api接口，并缓存。

例如我们在做微信公众号开发，使用微信平台的token也是同样的道理。

建议缓存超时时间随机成不同时间，防止缓存雪崩，虽然api接口不是咱们自己的。

3.1.1 redis 缓存城市编码

我这里写了个方法读取到的提供的城市编码excel，并存储到redis当中，redis使用set数据类型存储，大概3500多条数据，记得使用pipeline的形式调用set存储，否则你会发现，redis居然也这么慢？

下面简单列举部分源码：

使用阿里easyExcel导入excel

/** * @description：天气服务实现 * @author：wjbgn * @date：2022/5/20 16:30 * @version：3.0 */@Slf4j@Servicepublic class WeatherServiceImpl implements IWeatherService {private final static String FILENAME = "src/main/resources/xlxs/AMap_adcode_citycode_20210406.xlsx";private Set<Map<String, String>> set = new HashSet<>();@Autowiredprivate RedisUtil redisUtil;/** * description: easyexcel * * @author: wjbgn * @time: 2022/5/25 15:48 */public class ExcelListener extends AnalysisEventListener<CityData> {/** * description: 读取每行的数据 * * @param data * @param analysisContext * @return: void * @author: wjbgn * @time: 2022/5/20 16:46 */@Overridepublic void invoke(CityData data, AnalysisContext analysisContext) {// 设置Map<String, String> map = new HashMap<>(4);map.put("name", data.getName());map.put("code", data.getAdcode());set.add(map);}/** * description: 读取表头 * * @param headMap * @param context * @return: void * @author: wjbgn * @time: 2022/5/20 16:46 */@Overridepublic void invokeHeadMap(Map<Integer, String> headMap, AnalysisContext context) {System.out.println("表头：" + headMap);log.info("表头：{}", JSON.toJSONString(headMap));}/** * description: 读取完毕收尾操作 * * @param analysisContext * @return: void * @author: wjbgn * @time: 2022/5/20 16:46 */@Overridepublic void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext analysisContext) {Set<Object> city_code = redisUtil.getSet("city_code");if (null == city_code || city_code.size() == 0) {// TODO 此处比较慢，可优化为使用pipeline的形式redisUtil.setSetPipeline("city_info", set);} else {log.info("已存在，不能再次导入");}}}@Overridepublic void importCityCode() {EasyExcel.read(FILENAME, CityData.class, new ExcelListener()).sheet().doRead();}}

RedisTemlate使用pipeline

/** * 缓存Set，使用pipeline * * @param key 缓存键值 * @param dataSet 缓存的数据 * @return 缓存数据的对象 */public void setSetPipeline(String key, Set<Map<String, String>> dataSet) {RedisSerializer keySerializer = redisTemplate.getKeySerializer();RedisSerializer valueSerializer = redisTemplate.getValueSerializer();this.redisTemplate.executePipelined((RedisCallback<Object>) connection -> {connection.openPipeline();connection.set(keySerializer.serialize(key), valueSerializer.serialize(dataSet));return null;});}3.1.2 redis 缓存城市天气

此处就是前面提到过得使用redis做一层缓存，没有则调用api，部分代码如下所示：

根据城市编码获取城市天气

public String getCityWeather(String cityCode) {String result = null;String object = redisUtil.getString("city_weather:" + cityCode);if (ObjectUtil.isEmpty(object)) {result = HttpUtil.createGet(url + cityCode).execute().body();redisUtil.setObjectExpire("city_weather:" + cityCode, result, Duration.ofHours(1L));log.info(result);} else {result = object;}return result;}3.2 Echarts展示地图3.2.1 初始化地图

通过使用Echarts这个工具，让我们在绘制地图等图表内容时，效率得到极大的提升，我们只需要获取到需要绘制的地图的json信息，即可立即完成绘制。

此处我们使用阿里提供的数据可视化平台提供的能力，下载中国地图json数据。

下载完成后，放到项目中即可，通过如下方式引用，伪代码：

import chinaJSON from '../assets/china.json'var myChart = echarts.init(chinaMap.value)echarts.registerMap('china', chinaJSON) //注册可用的地图

全部代码请参考源码。

3.2.2 初始化数据

首次访问页面，需要获取地图全部的天气信息，首先会在加载时调用查询天气接口，此处获取全部省会城市的接口，需要拿到我们缓存到redis当中的set，然后根据省会城市去获取其天气信息。

在excel给出的内容实际是没有标注省会的，但是仔细观察发现规律：省会是省编码 + 100，至此我们可以完整的获取到所有省会的天气情况了。

将后台返回的数组组装到前台定义的regions数组当中：

let data = {name: res[i].name,itemStyle: {areaColor: level[j].color,opacity: 1,},}regions.push(data);

如上主要指定了名称、颜色，从而实现不同区域下，根据不同温度，展示不同颜色的需求。

3.2.3 展示省会详细信息

当鼠标浮动到省会的标点上，会给出4天内的天气信息，此处需要指定一个tooltip，并在其中拼接内容，如下所示：

tooltip: {trigger: 'item',backgroundColor: 'rgba(50,50,50,0.7)',borderColor: '#333',textStyle: {color: '#fff',fontSize: 12},formatter: (item) => {let html = `${item.name}`let weather = (item.data.value)[3];for (let i = 0; i < weather.length; i++) {html += ` ${weather[i].date} ${weather[i].dayweather}  ${weather[i].daywind}风 ${weather[i].daypower}级`html += `温度： ${weather[i].nighttemp}℃ ~ ${weather[i].daytemp}℃ `}return html}}

问题：此处遇到一个问题，原本我是想要在此处嗲用后台接口查询当前城市数据，但是返回后，发现无法拼接到html当中，无论如何都获取不到，最终只能在初始化时，将每个城市的数据提前准备好，直接在item当中获取。知道的朋友们可以指点我一下，这是为什么？！！

四、总结

到此为止，一个属于自己的天气预报就完成了。目前城市甚至城区的天气预报粒度还有待细化。本文主要给大家提供一个实现天气预报的思路和方案，同时也是我个人的一次尝试，还是有一些收获的。总体来说代码较简单，适合朋友们上手把玩。

炎炎夏日，是否在这个天气预报上找到属于你们的清凉了呢？

原文：s://juejin.cn/post/7101589317293703175