三、核心API接口詳解與代碼實戰

3.1 實時天氣數據獲取

通過/weather/now接口獲取當前天氣：

import requests



api_url = "https://devapi.qweather.com/v7/weather/now"

params = {

    "location": "101020100",  # 上海城市ID

    "key": "YOUR_API_KEY"     # 替換為實際Key

}



response = requests.get(api_url, params=params)

data = response.json()



if data["code"] == "200":

    now = data["now"]

    print(f"""當前天氣：

    溫度：{now["temp"]}℃

    體感：{now["feelsLike"]}℃

    天氣：{now["text"]}

    濕度：{now["humidity"]}%

    """)

else:

    print(f"請求失敗：{data['code']}")

關鍵返回字段解析：

• temp：實時溫度（攝氏度）
• feelsLike：體感溫度
• text：天氣狀況描述（如“多云”）
• windSpeed：風速（公里/小時）
• humidity：相對濕度（百分比）

3.2 多日天氣預報

調用/weather/7d獲取7天預報：

# 替換請求端點

api_url = "https://devapi.qweather.com/v7/weather/7d"



response = requests.get(api_url, params=params)

data = response.json()



if data["code"] == "200":

    for day in data["daily"]:

        print(f"{day['fxDate']}: {day['tempMin']}~{day['tempMax']}℃, {day['textDay']}")

數據應用場景：

• 旅行規劃應用顯示未來一周天氣趨勢
• 農業系統安排灌溉計劃
• 活動管理平臺評估室外活動風險

3.3 分鐘級降水預報

使用/minutely/5m接口實現精準降水預測：

api_url = "https://devapi.qweather.com/v7/minutely/5m"

# 相同參數結構...

返回數據包含未來2小時內每5分鐘的降水強度和類型，時空分辨率達500m×500m，特別適合物流調度、出行App實時提醒。

四、四大實戰應用場景

4.1 10分鐘構建天氣數據看板（卡拉云+和風API）

1. 在卡拉云添加數據源：

實時天氣：https://devapi.qweather.com/v7/weather/now?key=KEY&

7日預報：https://devapi.qweather.com/v7/weather/7d?key=KEY&

2. 創建查詢并將location參數綁定前端組件：

location={{select1.value}}  # 城市選擇組件的值

3. 使用ECharts語法可視化數據：

// 小時溫度折線圖

xAxis: {

  data: Array.from(hourlyData, ({fxTime})=>fxTime.slice(11,16))

},

series: [{

  data: Array.from(hourlyData, ({temp})=>temp)

}]

4.2 自動天氣預報郵件系統

Python實現邏輯：

1. 定時任務（8:00觸發）
2. 調用和風API獲取7天預報
3. 拼接HTML郵件內容
4. SMTP發送至指定郵箱

# 郵件內容生成示例

weather_html = "<h2>廣州7日預報</h2><ul>"

for day in forecast_data:

    weather_html += f"""

    <li>{day['date']}: {day['tempMin']}-{day['tempMax']}℃ {day['textDay']}</li>

    """

weather_html += "</ul>"

關鍵技術點：

• 使用schedule庫管理定時任務
• QQ郵箱需開啟SMTP服務并獲取授權碼替代密碼
• 避免API重復調用（緩存機制）

4.3 小程序集成方案

四步完成接入：

1. 下載官方天氣圖標庫（含qweather-icons.css和字體文件）
2. 在小程序全局樣式中引入：

@font-face {

  font-family: 'qweather-icons';

  src: url('/static/qweather-icons.ttf');

}

3. 組件調用天氣API（需配置域名白名單）
4. 動態渲染圖標：

<text class="qi-icon" 

      :class="isNight ? 'qi-{{item.iconNight}}' : 'qi-{{item.iconDay}}'">

</text>

注意事項：免費版API調用需綁定小程序服務器IP，防止盜用

4.4 大模型Agent集成

通過LangChain工具將天氣API接入Qwen-7B-Chat：

def weather_agent(query):

    # 1. 從問題中提取城市名（如“上海天氣？”）

    city = extract_city(query)  



    # 2. 調用城市ID映射表

    id = city_id_map[city]  



    # 3. 請求和風API

    api_url = f"https://devapi.qweather.com/v7/weather/24h?location={id}&key=KEY"



    # 4. 解析數據并生成自然語言描述

    return f"當前{data['now']['temp']}℃，{data['now']['text']}。未來24小時..."

應用場景：智能對話系統回答天氣問題，并給出穿衣建議、出行提示等增值信息

五、性能優化與最佳實踐

5.1 請求頻率控制策略

• 免費用戶限額：1000次/天（合理緩存可滿足中小應用）
• 緩存機制示例（Python）：

from cachetools import TTLCache

weather_cache = TTLCache(maxsize=100, ttl=1800)  # 30分鐘緩存



def get_weather(location):

    if location in weather_cache:

        return weather_cache[location]



    data = fetch_from_api(location)

    weather_cache[location] = data

    return data

5.2 多節點災備方案

當主API不可用時，自動切換備用端點：

# 主節點

api1.qweather.com

# 備用節點

api2.qweather.com

5.3 錯誤處理關鍵點

• HTTP狀態碼：401（密鑰錯誤），404（無效端點）
• 業務錯誤碼：code字段非200時檢查：

• 204300：參數錯誤
• 204301：API密鑰無效
• 204302：密鑰過期
• 204304：請求超過限額

六、未來展望：氣象API的技術演進

隨著AI大模型爆發，氣象服務呈現兩大趨勢：

1. 多源數據融合：衛星、雷達、地面觀測站與用戶實景照片的眾包校正成為標配
2. 行業方案精細化：

• 航空SaaS平臺實現跑道級預報
• 物流系統結合實時路況動態調整路線
• 農業物聯網整合土壤傳感器數據生成作物生長建議

和風天氣已布局的氣象數據湖聯邦學習框架，允許客戶使用私有數據本地訓練模型，在保障數據隱私的同時提升預測精度。

總結

和風天氣API憑借其免費額度充足、數據覆蓋全面、文檔完善的特點，是個人開發者和小型項目的理想起點。對于企業級應用，建議：

1. 先免費版原型驗證：用最小可行產品（MVP）測試核心功能
2. 按需升級訂閱：當用戶量增長或需要更高精度數據時，選擇標準版/高級版
3. 關注行業方案：物流、航空等領域可探索和風的定制API套件

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