天气预报查询接口API，在这里我使用的是国家气象局天气预报接口 使用较多的还有：新浪天气预报接口、百度天气预报接口、google天气接口、Yahoo天气接口等等。 1、查询方式 根据地名查询各城市天气情况 2.请求URL地址
上一篇通过简单的案例给小伙伴们介绍了一下unittest断言，这篇我们将通过结合和围绕实际的工作来进行unittest的断言。这里以获取城市天气预报的接口为例，设计了 2 个用例，一个是查询北京的天气，一个是查询
免费版支持获取国内369个地级市、天气实况（2项）、3天天气预报、生活指数（基础6项）、访问量限额：400次/小时
这几天一直在鼓弄阿里云市场和微信公众号的开发文档，展示一下小成果。于是，推出一个小功能：天气预报功能！
前段时间做了个项目，需要在天气预报中实现风的效果。我使用 JavaScript 编写了一个脚本，模拟风的粒子效果。这个脚本不仅能够展示风的流动，还可以通过风向和风力参数来改变粒子的运动方向和速度。如果你也对这个效果感兴趣，可以前往我的GitHub仓库获取代码：
到目前为止，天气预报系统已经初具规模了。我们不但实现了天气数据的采集，还实现了数据的缓存、天气数据的API服务及天气预报UI界面等功能。天气预报系统就是一个大而全的单块架构系统，里面混杂了太多的功能，可以预见的是，如果越往后发展，则系统会变得越来越难以管理和维护。同时不同服务之间存在着依赖，对于测试也是一个挑战。对于这样的系统，为了更好地实现可维护性、可扩展性，需要进行微服务改造。
在一套软件系统中，微信小程序通常是作为前端来使用的，一般还需要有后端的系统提供支持，这就需要开发者（或运营者）购买云服务器（或有自己的独立主机），将后端系统部署其上。对于很多初学者来说，这些条件不容易达到。但我们可以选择使用在线免费API接口，开发者只需要编写好前端系统（微信小程序），在前端系统中直接调用这些免费API即可获得相应的数据。
当然，如果你想让用户直接选择城市，然后查询城市的天气，这种就要拿到所有城市的信息了。
1.登录百度ak申请： http://lbsyun.baidu.com/apiconsole/key
本文实例讲述了PHP调用全国天气预报数据接口查询天气。分享给大家供大家参考，具体如下：
postman用于测试http协议接口，无论是开发, 还是测试人员, 都有必要学习使用postman来测试接口, 用起来非常方便。
这篇文章是自己入手树莓派之后的一些使用记录 前些天看 v2ex 上有人讨论树莓派，于是出于好奇在淘宝上淘了一只树莓派来玩玩 体积超级小… 一个板子,一个塑料盒子装上完工 刚开始的时候尝试了一下
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/108852.html原文链接：https://javaforall.cn
1972年12月，在美国华盛顿特区举行的美国科学促进会年会上，麻省理工学院气象学教授埃德·洛伦兹发表了题为「巴西一只蝴蝶的煽动是否会在德克萨斯引发龙卷风？」的演讲，这贡献了「蝴蝶效应」这一术语。
它就是，谷歌DeepMind团队提出全新的全球天气预报模型——GraphCast，最新研究登上Science。
天气预报是气象台(站)预先发出关于未来一定时期内的天气变化和趋势的报告。气象台运用现代科学技术(如卫星、雷达等)收集了全国甚至全世界的气象资料，根据天气演变规律，进行综合分析，科学判断，然后作出大范围的天气预报。气象站、哨根据大范围天气预报，结合本地区地形、天气特点、群众测天经验，作出单站补充预报。可分为短期、中期和长期预报。
全球目前主要使用的AI气象预测模型包括谷歌DeepMind的GraphCast、华为云的Pangu-Weather、清华大学和中国气象局的NowcastNet、阿里巴巴的SwinVRNN*、复旦大学开发的伏羲、上海人工智能实验室的风乌、英伟达Nvidia的FourCastNet、微软和华盛顿大学的DLWP，以及欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的CNN模型。除此之外，还有一些新兴的AI气象模型如前NASA科学家创立的初创公司开发的Zeus AI，专注于短期预测，以及谷歌研究和谷歌DeepMind开发的最新模型MetNet-3，它提供高分辨率的短期天气预测。这些模型利用最新的人工智能和机器学习技术，显著提升了气象预测的准确性和细节层面的分析能力。随着技术进步，未来的气象预测将更加精准和高效。
近期，华为云推出的“盘古气象大模型”，再次让气象“江湖”变得热闹起来。进到华为云官方网站，对“盘古大模型”有比较详细的介绍，大家可以自行查阅。其中有个“盘古气象大模型”，官方标题《气象预报精度首次超过传统数值方法，速度提升1000倍》。光看标题还是很吸引人的，但作为气象从业者，尤其是搞业务的气象人，好奇心可能也只存在于论文欣赏的这几个小时，因为再先进的技术，如果只存在于实验室和论文中，而没有在实际业务中广泛应用，在我看来都不足以推动这个行业或这个领域的进步。当然，新的研究成果是引领行业进步的基础，我非常希望更多的“盘古”再现。气象技术的“百家争鸣”、“百花齐放”的繁荣景象，才能让气象行业迈进新阶段。
随着科技的发展和互联网的普及，天气预报服务已经成为人们日常生活不可或缺的一部分。天气预报查询API作为连接用户和气象数据的桥梁，为用户提供了实时、准确的天气信息。本文将详细介绍天气预报查询API的基本概念、功能、使用场景以及如何集成和使用。
最近，DeepMind和谷歌新研究出了一种基于机器学习的天气模拟器，可以在60秒内预测10天内的天气，而且准确率极高！
除了用于即时天气预报的气象数据之外，历史天气数据也具有巨大的价值。历史天气数据可以帮助我们了解过去的气象模式，进行气候研究，以及支持各种应用，从历史重现到保险精算。而历史天气预报 API 成为了将这些数据纳入应用程序的强大工具，让我们能够穿越时光，深入了解过去的气象情况。
天气预报是我们日常生活中经常关注的信息之一。通过结合微信小程序的地理位置获取和天气预报查询 API，我们可以轻松实现自动获取当前位置的天气信息。
天气预报是我们生活中不可缺少的一部分，它能够根据当前的气温和季节，来帮助我们了解未来几天的天气预报，以便做出最佳的决策。随着科技的发展，天气预报已经变得更加方便。现代的天气预报系统使用了先进的计算机模型，能够以更精确的方式来预测天气。同时，可以获得更实时的天气数据，这些信息都存储在全球网络上，方便用户获取。
截至目前，不仅有了天气预报的API接口，也有了数据的缓存方案。现在，就要进行天气预报服务的实现，也就是说，这里需要一个面向用户的应用。这个应用应该拥有友好的界面，而不是一堆难以理解的数据。
近年来，随着气象观测技术的不断提升和气象大数据的快速发展，越来越多的企业开始将气象数据应用于商业领域。其中，历史天气预报 API 作为一种可获取历史气象数据的接口，具有广泛的商业应用价值。
气候变化是当今世界面临的一项重大挑战。了解气候趋势对我们的社会、环境和经济至关重要。历史天气预报API提供了一个强大的工具，可以帮助研究者和决策者更好地了解过去的天气情况，并从中推断气候趋势。本文将探讨如何使用历史天气预报API来研究气候趋势，以及这些研究可能对未来的决策产生的影响。
观察者模式（Observer Pattern）是一种行为型设计模式，它的起源可以追溯到20世纪90年代初，由设计模式四人帮（Erich Gamma, Richard Helm, Ralph Johnson 和 John Vlissides）在其著作《设计模式：可复用面向对象软件的基础》中首次提出。观察者模式用于解决对象之间的一对多依赖关系，当一个对象（被观察者）的状态发生改变时，所有依赖于它的对象（观察者）都会得到通知并自动更新。
今天给大家带来的Python实战项目是四行Python代码获取所在城市的天气预报，我们隐隐听到唏嘘声，不信四行Python代码可以获取是吗?那我们一起来看看： 使用Python获取天气预报，想想是件很
在项目开发过程中，我们经常需要执行具有周期性的任务。通过定时任务可以很好的帮助我们实现。 spring项目启动后想对一些数据做同步，一些表数据要不定时统计，一些业务报表的汇总和生成，大量数据导入后台处理，一般都是用定时任务去处理，对于太占资源的任务需要后台处理，越复杂的系统定时任务也越多，需要监控的东西也很多。 而在springBoot提供了简单的定时任务支持，由于Spring Schedule包含在spring-boot-starter基础模块中了，所有不需要增加额外的依赖。
本文主要介绍的是如何利用天气预报的api，在前台显示天气预报，有时候在开发某系统时，可能需要查看未来几天的天气情况，不用利用爬虫技术，也可以轻松的获取到未来几天的天气情况，通过气象局的接口http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?citykey=101280101（citykey是指城市代码，我这里用的是广州），由于接口返回响应的数据是json字符串（注意看到响应的数据，不要马上以为是json对象，后面demo会介绍到），所以我们可以就能对获取到的天气预报的信息进行处理，填入表格或者其他组件的位置。
小字：文章先发在公众号上来，顺便在这里也写一下，主要思路其实就是模仿盘古天气大模型的方法，来试试能不能用来预测全国银行间市场质押式回购每日的加权平均价格，目前模型主要架构和训练粗略的跑了出来，效果不是太好，后期还会继续调试迭代。欢迎大家批评指正。
说到谷歌(google)的免费短信服务，我想很多用过谷歌的都会有所了解。下面就我所了解的谷歌的免费短信服务作一个汇总，或许对大家会有帮助。毕竟，在国内，网站提供免费的短信服务还是很难得的，当然也是很受人欢迎的。
本文的主角是Autofac，它是一款非常奈斯的依赖注入框架。暂时先不讨论，先分享几个名词：DI（依赖注入）、IOC（控制反转）、IOC容器。
近年来，随着信息化进程的不断深入，人们对于信息的获取和处理需求越来越高。而其中，天气查询API是一个非常重要的服务，它能够帮助人们快速获取所在位置的天气情况，同时也为各类应用提供了必要的气象数据支持。
数值天气预报和 AI 气象预报存在天然的耦合关系，数值预报可以通过物理数学理论提供可解释的预报结果，AI 气象大模型则能够利用知识经验提高预报计算速度和精度，两者互补才是未来气象预报发展的最有效途径。
本文主要对举例对国家气象局接口自动化测试进行讲解(Get请求及结果断言)，以达到自动化测试入门目的，除了前两篇的一些了解外，需要有一定的JAVA知识（HTTP相关）。
码匠是一款国内研发的开发者友好的低代码平台，您无需了解 React/Vue 等框架的开发、部署等各种细节，就可以快速打通前后端，连接 REST API、MySQL、MongoDB 等多种数据源，然后通过一套开箱即用的组件，轻松搭建功能完善的数据看板、数据洞察、Admin 管理后台等多种应用。
零售业从某方面讲是靠天吃饭，获取天气预报信息有助于对卖场货品库存、陈列做出及时调整。零售业的许多管理者有时候也靠天吃饭，会将业绩不行归咎于天气不行。
情人节刚过去几天，但是这和我们程序员有什么关系呢，对我们来说，万物皆对象。但是啊，小编为了讨得仰慕已久的女神的欢心（真香），便用python爬取了爱词霸网站的每日一句和天气预报网站的天气预报，并且每天定时将内容推送到女神的手机短信中（代码实现，不需要短信费哦）。
天气预报一直是我们日常生活中的重要组成部分。我们依赖天气预报来决定穿什么衣服、何时出行、规划户外活动以及做出关于农业、交通和能源管理等方面的重要决策。然而，要提供准确的天气预报，需要庞大的数据集和复杂的计算模型。这就是天气预报API的价值所在。
MAchinE Learning for Scalable meTeoROlogy and climate (MAELSTROM) 项目由EuroHPC Joint Undertaking资助，并由ECMWF协调。该项目为期三年，于2021年4月1日启动，旨在帮助天气和气候社区为大规模机器学习应用做好准备。
这个是美国NOAA的一个专门下载全球气象站数据的网站，不需要注册，包含全球多个国家数据，中国气象站数量涵盖了934个，每小时、月度、年度数据可直接下载，台站资料也很全面，包括国际交换站、基本站等，还有民国时期的气象资料。不用任何权限就可以下载逐小时地面观测气象数据，常用
天气预报微服务包含了数据展示组件。数据展示组件用于将数据模型展示为用户能够理解的UI界面。
AI 研习社按：「AI Challenger 全球 AI 挑战赛」是面向全球人工智能人才的开源数据集和编程竞赛平台，本次 AI 大赛气象赛道应用了一个很重要的数据源-「睿图」预报数据，睿图就是北京市气象局数值天气预报体系。
与去年疫情占主角有所不同，2021年的很多新闻是关于天气的。从年初的美国世纪大寒流，得克萨斯骤降至零下25℃，990万户家庭停电，到夏天热浪冲击北美洲各地直至北极的永久冻土，北极圈西伯利亚地区Verkhojansk附近的气温突破48℃。8月14日格陵兰岛87.2万平方公里冰川在一天内融化，与此同时，赤道附近的巴西开始降雪。我国的极端天气频发，从河南千年一遇的暴雨到山西洪灾，甚至连塔克拉玛干大沙漠都发了水。
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