.网络请求数据
首先你得有个天气的API,API最好要求返回的JSON数据比较规范便于数据转模型,由于只是初学只是练手所以无需找那些付费的API。
在这里我是使用百度的API:http://apistore.baidu.com/apiworks/servicedetail/112.html
其他天气API可以自行百度。
找到API之后进行网络请求并且解析从服务器返回的天气数据。
在iOS9之后NSURLConnection被苹果弃用而推荐使用NSURLSession,所以我这里使用NSURLSession。
-(void)requestCityWeather{ NSString *cityName = @"城市名"; NSString *cityID = @"城市ID"; //这个是API地址 NSString *httpUrl = @"http://apis.baidu.com/apistore/weatherservice/recentweathers"; NSString *utf8 = [cityName stringByAddingPercentEncodingWithAllowedCharacters:[NSCharacterSet URLQueryAllowedCharacterSet]]; NSString *httpArg = [NSString stringWithFormat:@"cityname=%@&cityid=%@",utf8,cityID]; [self request:httpUrl withHttpArg:httpArg]; } //获取数据 -(void)request: (NSString*)httpUrl withHttpArg: (NSString*)HttpArg { NSString *urlStr = [[NSString alloc]initWithFormat: @"%@?%@", httpUrl, HttpArg]; NSURL *url = [NSURL URLWithString: urlStr]; //1.创建一个request NSMutableURLRequest *request = [[NSMutableURLRequest alloc]initWithURL: url cachePolicy:NSURLRequestUseProtocolCachePolicy timeoutInterval: 10]; [request setHTTPMethod: @"GET"]; [request addValue: @"您自己的apikey" forHTTPHeaderField: @"apikey"]; //2.进行网络请求 NSURLSession *session = [NSURLSession sharedSession]; NSURLSessionDataTask *task = [session dataTaskWithRequest:request completionHandler:^(NSData * _Nullable data, NSURLResponse * _Nullable response, NSError * _Nullable error) { //当请求完成后执行这个block 请求下来的数据会在一个NSData里 if (error) { NSLog(@"Httperror: %@%ld", error.localizedDescription, error.code); } else { NSInteger responseCode = [(NSHTTPURLResponse *)response statusCode]; NSString *responseString = [[NSString alloc] initWithData:data encoding:NSUTF8StringEncoding]; NSLog(@"HttpResponseCode:%ld", responseCode); NSLog(@"HttpResponseBody %@",responseString); //把JSON数据转成字典 NSDictionary *dataDict = [NSJSONSerialization JSONObjectWithData:data options:NSJSONReadingMutableLeaves error:nil]; NSDictionary *dataDic = [dataDict objectForKey:@"retData"]; NSLog(@"dataDic - %@",self.weatherDic); } }]; [task resume]; //不能漏}
这时候天气数据就在一个字典中了,那么第一步也就完成了。
2.字典转模型
这时候你的数据在一个字典里,这时候需要字典转模型。
若有不明白字典转模型的可以看这篇文章:http://www.cnblogs.com/wendingding/p/3749530.html
也可以自行百度。
这个是百度API返回的实例
从返回的JSON数据来看需要嵌套模型,过滤掉不需要的信息。
创建如上类
WeatherData.h
WeatherData.m
TodayData.h
TodayData.m⬇️
#import "TodayData.h" @implementation TodayData -(instancetype)initWithDic:(NSDictionary *)dic{ self = [super init]; if (self) { NSString *str = [dic[@"curTemp"] substringWithRange:NSMakeRange(0, [dic[@"curTemp"] length] - 1)]; str = [str stringByAppendingString:@"°"]; self.curTemp = str; self.date = dic[@"date"]; self.fengli = dic[@"fengli"]; self.fengxiang = dic[@"fengxiang"]; self.highTemp = dic[@"hightemp"]; self.lowTemp = dic[@"lowtemp"]; self.pm = dic[@"aqi"]; self.week = dic[@"week"]; self.type = dic[@"type"]; self.time = dic[@"time"]; self.api = [self getAirPollutionIndex]; self.index = [TodayIndex initWithDic:dic[@"index"]]; } return self; } +(instancetype)initWithDic:(NSDictionary *)dic{ return [[self alloc]initWithDic:dic]; } -(NSString *)getAirPollutionIndex{ NSLog(@"api: - %@",self.pm); if ((NSNull *)self.pm == [NSNull null]){ return @"无数据"; }else if (self.pm.intValue <= 50) { return @"优"; }else if (self.pm.intValue <= 100 && self.pm.intValue > 50){ return @"良"; }else if (self.pm.intValue <= 150 && self.pm.intValue > 100){ return @"轻度污染"; }else if (self.pm.intValue <= 200 && self.pm.intValue > 150){ return @"中度污染"; }else if (self.pm.intValue <= 300 && self.pm.intValue > 200){ return @"重度污染"; }else{ return @"严重污染"; } } @end
其他模型类都是差不多的。
写好模型数据之后 数据部分就完成了。
文/SoolyChristina(简书作者)
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1. python代码
import requests
from lxml import etree
import re
import tkinter as tk
from PIL import Image, ImageTk
from xpinyin import Pinyin
def get_image(file_nam, width, height):
im = Image.open(file_nam).resize((width, height))
return ImageTk.PhotoImage(im)
def spider():
headers = {
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 (KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24',
"referer": "https://lishi.tianqi.com/chengdu/index.html"
}
p = Pinyin()
place = ''.join(p.get_pinyin(b1.get()).split('-')) # 获取地区文本框的输入 变为拼音
# 处理用户输入的时间
# 规定三种格式都可以 2018/10/1 2018年10月1日 2018-10-1
date = b2.get() # 获取时间文本框的输入
if '/' in date:
tm_list = date.split('/')
elif '-' in date:
tm_list = date.split('-')
else:
tm_list = re.findall(r'\d+', date)
if int(tm_list[1]) < 10: # 1-9月 前面加 0
tm_list[1] = f'0{tm_list[1]}'
# 分析网页规律 构造url
# 直接访问有该月所有天气信息的页面 提高查询效率
url = f"https://lishi.tianqi.com/{place}/{''.join(tm_list[:2])}.html"
resp = requests.get(url, headers=headers)
html = etree.HTML(resp.text)
# xpath定位提取该日天气信息
info = html.xpath(f'//ul[@class="thrui"]/li[{int(tm_list[2])}]/div/text()')
# 输出信息格式化一下
info1 = ['日期:', '最高气温:', '最低气温:', '天气:', '风向:']
datas = [i + j for i, j in zip(info1, info)]
info = '\n'.join(datas)
t.insert('insert', ' 查询结果如下 \n\n')
t.insert('insert', info)
print(info)
win = tk.Tk()
win.title('全国各地历史天气查询系统')
win.geometry('500x500')
# 画布 设置背景图片
canvas = tk.Canvas(win, height=500, width=500)
im_root = get_image('test.jpg', width=500, height=500)
canvas.create_image(250, 250, image=im_root)
canvas.pack()
# 单行文本
L1 = tk.Label(win, bg='yellow', text="地区:", font=("SimHei", 12))
L2 = tk.Label(win, bg='yellow', text="时间:", font=("SimHei", 12))
L1.place(x=85, y=100)
L2.place(x=85, y=150)
# 单行文本框 可采集键盘输入
b1 = tk.Entry(win, font=("SimHei", 12), show=None, width=35)
b2 = tk.Entry(win, font=("SimHei", 12), show=None, width=35)
b1.place(x=140, y=100)
b2.place(x=140, y=150)
# 设置查询按钮
a = tk.Button(win, bg='red', text="查询", width=25, height=2, command=spider)
a.place(x=160, y=200)
# 设置多行文本框 宽 高 文本框中字体 选中文字时文字的颜色
t = tk.Text(win, width=30, height=8, font=("SimHei", 18), selectforeground='red') # 显示多行文本
t.place(x=70, y=280)
# 进入消息循环
win.mainloop()
2. 运行效果
运行效果如下:
*请认真填写需求信息,我们会在24小时内与您取得联系。