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# Python+xlwings如何制作天气预报表
## 引言
在现代数据分析和办公自动化领域，Python因其强大的数据处理能力和丰富的库生态系统而广受欢迎。本文将详细介绍如何利用Python的xlwings库结合天气API，创建一个功能完整的天气预报表系统。这个系统将实现从数据获取到Excel报表生成的全流程自动化，适合需要定期制作天气报告的气象工作者、数据分析师或办公人员。
## 一、环境准备与工具介绍
### 1.1 为什么选择Python+xlwings
Python在数据处理方面的优势：
- 丰富的数据处理库（pandas, numpy）
- 简洁高效的语法
- 强大的社区支持
xlwings的特点：
- 完美兼容Excel
- 支持VBA和Python交互
- 可以操作Excel的几乎所有功能
- 跨平台支持（Windows/macOS）
与其他Excel操作库的比较：
- openpyxl：更适合简单的Excel操作
- pandas.ExcelWriter：基础导出功能
- xlwings：完整的Excel控制能力
### 1.2 开发环境搭建
#### 安装必要库
```bash
pip install xlwings requests pandas
import xlwings as xw
import requests
import pandas as pd
print("所有库已正确安装")
常用的天气API服务： 1. 和风天气（免费版支持基础查询） 2. 心知天气（提供多种气象数据） 3. OpenWeatherMap（国际服务）
以和风天气为例，注册流程： 1. 访问官网注册开发者账号 2. 获取API Key 3. 阅读API文档了解调用方式
基础请求示例：
import requests
import json
def get_weather(city, api_key):
url = f"https://devapi.qweather.com/v7/weather/now?location={city}&key={api_key}"
response = requests.get(url)
data = json.loads(response.text)
return data
# 使用示例
api_key = "你的API_KEY"
weather_data = get_weather("101010100", api_key) # 北京的城市代码
print(weather_data)
典型API响应结构：
{
"code": "200",
"updateTime": "2023-05-20T10:30+08:00",
"now": {
"temp": "23",
"feelsLike": "25",
"icon": "101",
"text": "多云",
"windDir": "东南风",
"windScale": "3",
"humidity": "45"
}
}
数据解析函数：
def parse_weather_data(raw_data):
now = raw_data.get('now', {})
return {
'温度': now.get('temp'),
'体感温度': now.get('feelsLike'),
'天气状况': now.get('text'),
'风向': now.get('windDir'),
'风力等级': now.get('windScale'),
'相对湿度': now.get('humidity'),
'更新时间': raw_data.get('updateTime')
}
扩展函数获取7天预报：
def get_7day_forecast(city, api_key):
url = f"https://devapi.qweather.com/v7/weather/7d?location={city}&key={api_key}"
response = requests.get(url)
return json.loads(response.text)
使用xlwings创建新工作簿：
def create_template(output_path):
app = xw.App(visible=False) # 无界面模式
wb = app.books.add()
# 添加工作表
sheet = wb.sheets[0]
sheet.name = "天气报告"
# 设置标题
sheet.range('A1').value = "城市天气预报"
sheet.range('A1').font.bold = True
sheet.range('A1').font.size = 16
# 保存模板
wb.save(output_path)
wb.close()
app.quit()
典型天气报表包含： 1. 标题区（报表名称、日期） 2. 实时天气区（当前天气状况） 3. 预报区（未来多日预报） 4. 图表区（温度趋势图）
模板优化建议： - 使用合并单元格美化标题 - 设置合适的列宽 - 预定义样式（字体、颜色）
通过xlwings设置样式：
def apply_styles(sheet):
# 设置标题样式
title_range = sheet.range('A1:E1')
title_range.merge()
title_range.color = (91, 155, 213) # RGB颜色
title_range.font.color = (255, 255, 255)
# 设置表头样式
headers = sheet.range('A3:E3')
headers.font.bold = True
headers.api.Borders.LineStyle = 1 # 添加边框
# 设置数据区域格式
data_range = sheet.range('A4:E10')
data_range.api.Borders.LineStyle = 1
data_range.api.HorizontalAlignment = -4108 # 居中
数据填充函数：
def fill_realtime_data(sheet, weather_info):
sheet.range('A2').value = f"更新时间: {weather_info['更新时间']}"
data = [
["当前温度", f"{weather_info['温度']}°C"],
["天气状况", weather_info['天气状况']],
["体感温度", f"{weather_info['体感温度']}°C"],
["风力风向", f"{weather_info['风向']}{weather_info['风力等级']}级"],
["相对湿度", f"{weather_info['相对湿度']}%"]
]
sheet.range('A4').value = data
处理预报数据：
def fill_forecast_data(sheet, forecast_data):
# 准备表头
headers = ["日期", "白天天气", "夜间天气", "最高温", "最低温"]
sheet.range('A10').value = headers
# 准备数据行
forecast_days = forecast_data.get('daily', [])
data_rows = []
for day in forecast_days:
row = [
day['fxDate'],
day['textDay'],
day['textNight'],
f"{day['tempMax']}°C",
f"{day['tempMin']}°C"
]
data_rows.append(row)
# 写入数据
sheet.range('A11').value = data_rows
创建图表：
def add_temperature_chart(sheet, forecast_data):
# 获取图表数据范围
dates = [day['fxDate'] for day in forecast_data['daily']]
max_temps = [int(day['tempMax']) for day in forecast_data['daily']]
min_temps = [int(day['tempMin']) for day in forecast_data['daily']]
# 创建数据表
chart_data = sheet.range('G1').expand('table')
chart_data.value = [['日期', '最高温', '最低温']]
for i in range(len(dates)):
chart_data[i+1, 0].value = dates[i]
chart_data[i+1, 1].value = max_temps[i]
chart_data[i+1, 2].value = min_temps[i]
# 创建图表对象
chart = sheet.charts.add(left=sheet.range('G10').left,
top=sheet.range('G10').top)
# 设置图表数据
chart.set_source_data(chart_data)
# 配置图表类型和样式
chart.chart_type = 'line'
chart.api[1].HasTitle = True
chart.api[1].ChartTitle.Text = "未来7天温度趋势"
扩展为多城市支持：
def get_multiple_cities_weather(city_codes, api_key):
all_data = {}
for city in city_codes:
try:
data = get_weather(city, api_key)
all_data[city] = parse_weather_data(data)
except Exception as e:
print(f"获取{city}天气失败: {str(e)}")
return all_data
增强API请求的健壮性：
def robust_get_weather(city, api_key, max_retries=3):
for attempt in range(max_retries):
try:
response = requests.get(url, timeout=5)
if response.status_code == 200:
return json.loads(response.text)
except (requests.Timeout, requests.ConnectionError) as e:
print(f"请求失败，尝试 {attempt + 1}/{max_retries}")
time.sleep(2 ** attempt) # 指数退避
raise Exception("天气API请求失败")
使用schedule库实现定时任务：
import schedule
import time
def daily_report_job():
print("开始生成每日天气报告...")
api_key = "your_api_key"
city = "101010100" # 北京
# 获取数据
weather_data = get_weather(city, api_key)
forecast_data = get_7day_forecast(city, api_key)
# 生成报表
output_path = f"weather_report_{time.strftime('%Y%m%d')}.xlsx"
generate_full_report(weather_data, forecast_data, output_path)
print(f"报告已生成: {output_path}")
# 设置每天上午8点执行
schedule.every().day.at("08:00").do(daily_report_job)
while True:
schedule.run_pending()
time.sleep(60)
使用PyInstaller打包：
pyinstaller --onefile --windowed weather_report.py
通过本文的介绍，我们完成了一个完整的天气预报表系统的开发。这个系统展示了Python在办公自动化中的强大能力，特别是xlwings库在Excel操作方面的灵活性。读者可以根据实际需求扩展更多功能，如添加空气质量数据、降水概率图表等，使报表更加丰富实用。
[GitHub仓库链接]
Q: 如何解决xlwings的权限问题？ A: 确保以管理员身份运行脚本，或调整Excel信任中心设置
Q: API请求次数有限制怎么办？ A: 考虑购买商业版API服务或使用多个API Key轮询
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