Python实现获取近期天气数据并显示在窗口

用Python抓天气数据，这件事其实比你想象得简单

先说说用Python获取天气数据这件事儿。很多新手朋友一上来就想做个能实时显示天气的小窗口，这想法很棒——既能练手，又能做出点看得见摸得着的东西。我们以上海为例，核心思路其实很简单：找到提供天气数据的网页，把数据抓下来，再把它展示在窗口里。

代码部分，我们先用Tkinter搭了一个简洁的窗口，通过wttr.in这个接口获取数据。这个接口的好处是对中文支持好，而且不需要申请什么API密钥。拿到数据后，把温度、体感温度、天气状况、湿度、风速等信息逐行展示出来，再配上一个刷新按钮——一个基础但完整的天气小工具就成型了。

import tkinter as tk
from tkinter import ttk
import requests
import json
from datetime import datetime

def get_weather(city="Shanghai"):
    """获取天气数据Shanghai Beijing"""
    url = f"https://wttr.in/{city}?format=j1&lang=zh"
    try:
        resp = requests.get(url, timeout=10)
        data = resp.json()
        
        current = data['current_condition'][0]
        
        weather_info = {
            "城市": city,
            "温度": f"{current['temp_C']}°C",
            "体感": f"{current['FeelsLikeC']}°C",
            "天气": current['lang_zh'][0]['value'],
            "湿度": f"{current['humidity']}%",
            "风速": f"{current['windspeedKmph']} km/h",
            "更新时间": datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
        }
        return weather_info
    except Exception as e:
        return {"错误": str(e)}

def create_window():
    root = tk.Tk()
    root.title("实时天气")
    root.geometry("400x350")
    root.resizable(False, False)
    
    # 标题
    title_label = tk.Label(root, text="? 天气信息", font=("微软雅黑", 18, "bold"))
    title_label.pack(pady=15)
    
    # 天气数据容器
    info_frame = tk.Frame(root)
    info_frame.pack(pady=10, padx=20, fill="both", expand=True)
    
    weather = get_weather()
    
    # 逐行显示
    for i, (key, value) in enumerate(weather.items()):
        frame = tk.Frame(info_frame)
        frame.pack(fill="x", pady=5)
        
        label = tk.Label(frame, text=f"{key}:", font=("微软雅黑", 11), width=8, anchor="w")
        label.pack(side="left")
        
        value_label = tk.Label(frame, text=str(value), font=("微软雅黑", 11, "bold"))
        value_label.pack(side="left")
    
    # 刷新按钮
    def refresh():
        for widget in info_frame.winfo_children():
            widget.destroy()
        weather = get_weather()
        for i, (key, value) in enumerate(weather.items()):
            frame = tk.Frame(info_frame)
            frame.pack(fill="x", pady=5)
            label = tk.Label(frame, text=f"{key}:", font=("微软雅黑", 11), width=8, anchor="w")
            label.pack(side="left")
            value_label = tk.Label(frame, text=str(value), font=("微软雅黑", 11, "bold"))
            value_label.pack(side="left")
    
    btn = tk.Button(root, text="? 刷新", command=refresh, font=("微软雅黑", 10))
    btn.pack(pady=10)
    
    root.mainloop()

if __name__ == "__main__":
    create_window()

更进一步：获取天气数据的几种主流思路

其实说到用Python抓天气数据，常见的路线就那么几条。要么直接调免费API，要么用别人封装好的第三方库。如果有历史数据需求，也可以直接拿现成的数据集做离线分析。下面逐个拆解。

方案一：直连API

这是最灵活的路子，没有中间商赚差价，你想怎么处理数据都行。

先说推荐方案：Open-Meteo

这玩意儿是真良心——完全免费，连API密钥都不需要。它整合了NOAA、DWD等多个全球气象机构的模型数据，而且用起来极其简单。数据全、不需要注册、完全免费——这三点放在一起，在API圈子里真不多见。

安装依赖只需要一条命令：pip install requests

示例代码也很清爽：

import requests

# 柏林的地理坐标 (纬度, 经度)
berlin_lat, berlin_lon = 52.52, 13.41

# 构建请求 URL
url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast"
params = {
    "latitude": berlin_lat,
    "longitude": berlin_lon,
    "current": ["temperature_2m", "relative_humidity_2m"],
    "daily": "temperature_2m_max,temperature_2m_min",
    "timezone": "auto"
}

response = requests.get(url, params=params)
data = response.json() # 解析 JSON 数据

# 获取当前温度（摄氏度）
current_temp = data['current']['temperature_2m']
# 打印结果
print(f"Berlin Current Temperature: {current_temp}°C")

顺便提一句，Open-Meteo官方还提供了一个openmeteo-requests库，如果你要处理大量时间序列数据，那个库用FlatBuffers格式，效率会更高。

备选方案：OpenWeatherMap

这个大家应该都不陌生，社区庞大、文档详尽，是市面上最主流的天气API之一。免费计划足够你搭一个小型应用的前端雏形。不过缺点也明显——需要注册账号拿API Key。

import requests

API_KEY = "YOUR_API_KEY"  # 替换成你的 API 密钥
city = "London"

url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={API_KEY}&units=metric"

response = requests.get(url)
data = response.json()

# 获取当前温度（摄氏度）
current_temp = data['main']['temp']
print(f"{city} Current Temperature: {current_temp}°C")

新手友好方案：WeatherAPI

这个服务的免费计划每个月有100万次请求额度，对于学习和小型项目来说完全够用。文档对初学者很友好，使用方式跟OpenWeatherMap差不多。

方案二：使用第三方库

不想自己处理HTTP请求细节的话，这些封装好的库会更省心。

Wetterdienst：统一访问多源数据

这个库厉害的地方在于，它提供了一个统一接口来访问多个官方气象服务的数据。安装命令：pip install wetterdienst

from wetterdienst import Settings
from wetterdienst.provider.dwd.observation import DwdObservationRequest

# 创建一个请求，指定想要的数据集
request = DwdObservationRequest(
    parameter="temperature_air_2m",
    resolution="daily",
    period="recent",
    start_date="2023-01-01",
    end_date="2023-01-10",
)

# 过滤出柏林-达勒姆站点的数据
berlin_dahlem = request.filter_by_rank(latitude=52.46, longitude=13.30, rank=1)

# 获取数据并转换为 DataFrame
df = berlin_dahlem.values.all().to_pandas()
print(df.head())

这个库还支持Polars等现代数据处理框架，灵活性很高。

python-weather：轻量级异步库

代码非常简洁，适合集成到异步应用中。安装命令：pip install python-weather

import asyncio
import python_weather

async def get_weather():
    async with python_weather.Client() as client:
        weather = await client.get("New York")
        print(f"Current temperature: {weather.current.temperature}°C")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(get_weather())

方案三：获取历史天气数据集

如果你的目标是做大规模数据分析，而不是实时查询，那就没必要每次都去调API。Open-Meteo同样提供了历史天气API，可以追溯到1940年。对于学术研究或模型训练来说，这个价值很大。

import requests
url = "https://archive-api.open-meteo.com/v1/archive"
params = {
    "latitude": 40.7128,
    "longitude": -74.0060,
    "start_date": "2025-01-01",
    "end_date": "2025-01-07",
    "daily": "temperature_2m_max,temperature_2m_min",
    "timezone": "America/New_York"
}
response = requests.get(url, params=params)
historical_data = response.json()
# 打印历史数据
print(historical_data)

说白了，选择哪条路取决于你的实际需求。只是做个简单展示，wttr.in或者Open-Meteo就足够；想做更复杂的应用，OpenWeatherMap的生态更成熟；如果是学术研究，历史数据集才是正解。工具只是手段，想清楚要解决什么问题，才是关键。