北京一月份天气查询30天_北京天气预报查询

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 += `<p style="font-size:12px; "> ${weather[i].date}&nbsp;<span style="color: limegreen ">${weather[i].dayweather} &nbsp;${weather[i].daywind}风 ${weather[i].daypower}级</span></p>`html += `<p style="font-size:12px">温度： <span style="color: limegreen ">${weather[i].nighttemp}℃ ~ ${weather[i].daytemp}℃</span> </p>`}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

我不太清楚您问的是北京具体过去的什么时间的天气预报，如果是只天气预报，不是实际的历史数据的话。您可以到中国气象网看看过往的天气预报。

如果是实际的天气数据，属于查询过往的某个地区某个地点的某个时间段的天气资料，这类要求比较具体，全面，专业的，一般就是去一些气象专业的网站去下载。给您说几个网站，可以查到过往日期的气象数据。

1、科学数据中心。

中国科学院科学数据中心公共服务平台是院科学数据中心体系的总门户，实现科学数据相关各类的统一发现与服务，提供各类支撑工具、特色软件、服务平台的集成入口，实现全院科学数据的一体化服务。它里面的数据集主要围绕物理、化学、天文、空间、生物、农业、林业、土壤几大类，需要相关的数据可以在这里面获取到。

2、中国气象局。

中国气象方面的官方网站了。点击进入主页，在“气象服务”板块有“气象数据”。然后进入后里面有气象数据的具体类型，根据需要查询获取就好。

3、羲和能源气象大数据平台。

平台能够实时下载全球任意单点位置或地域平均统计的历史40年至未来7日预测的11种气象小时级数据，指定地理位置（支持对话框搜索、地图点击选取或经纬度坐标选取等方式），确定所需数据的起止时间，选择数据源，就可以下载气温、湿度、气压、降水量、经向风、纬向风、地面风速、风向、地表水平辐射、直接辐射、散射辐射共11类气象数据。同时还可以提供多种地理信息数据和260余种更多属性数据定制下载。