Python小白成长记 · 第14课(中)| CSV 与 JSON 实战项目

📌 今日学习内容  

👉 “今天我们把天气 API 彻底跑通，再做两道练习题！”  

✨ 知识点讲解  

项目：取得当前的天气数据（完整 4 步）  

第 1 步：从命令行参数获取位置  

1️⃣ 概念说明脚本通过 sys.argv 接收城市名，空格分隔。2️⃣ 代码示例

importsysiflen(sys.argv) <2:print('Usage: quickWeather.py location')sys.exit()location=' '.join(sys.argv[1:])

3️⃣ 小提示sys.argv[0] 永远是脚本名，真正的参数从索引 1 开始。  

第 2 步：下载 JSON 数据  

1️⃣ 概念说明用 requests 模块 GET 指定 URL，把城市名插进去。2️⃣ 代码示例

importrequestsurl='http://api.openweathermap.org/data/2.5/forecast/daily?q=%s&cnt=3'%locationresponse=requests.get(url)response.raise_for_status()   # 出错直接抛异常

3️⃣ 小提示URL 里的 %s 被 location 替换；cnt=3 表示返回 3 天预报。  

第 3 步：加载 JSON 数据并打印天气  

1️⃣ 概念说明json.loads() 把返回的大字符串变成 Python 字典，然后挖字段。2️⃣ 代码示例

importjsonweatherData=json.loads(response.text)w=weatherData['list']print('Current weather in %s:'%location)print(w[0]['weather'][0]['main'], '-', w[0]['weather'][0]['description'])print('Tomorrow:')print(w[1]['weather'][0]['main'], '-', w[1]['weather'][0]['description'])print('Day after tomorrow:')print(w[2]['weather'][0]['main'], '-', w[2]['weather'][0]['description'])

3️⃣ 小提示

• 温度默认是开尔文，如要摄氏度需再减 273.15。  

• w[0]['weather'][0]['main'] 是“Clear”、“Clouds”等简短描述。  

第 4 步：类似程序的想法  

 给的拓展思路：  

• 比较多个露营地点的天气选最佳；  

• 定时脚本检查霜冻并邮件/短信提醒；  

• 多城市数据聚合求平均。  

小结

CSV 和 JSON 是常见的纯文本格式，用于保存数据。它们很容易被程序解析，同时仍然让人可读，所以它们经常被用作简单的电子表格或网络应用程序的数据。csv 和 json 模块大大简化了读取和写入 CSV 和 JSON 文件的过程。前面几章教你如何利用 Python 从各种各样的文件格式的解析信息。一个常见的任务是接受多种格式的数据，解析它，并获得需要的特定信息。这些任务往往非常特别，商业软件并不是最有帮助的。通过编写自己的脚本，可以让计算机处理大量以这些格式呈现的数据。  

习题

1. 哪些功能是 Excel 电子表格有，而 CSV 电子表格没有？  

2. 向 csv.reader() 和 csv.writer() 传入什么，来创建 Reader 和 Writer 对象？  

3. 对于 Reader 和 Writer 对象，File 对象需要以什么模式打开？  

4. 什么方法接受一个列表参数，并将其写入 CSV 文件？  

5. delimiter 和 lineterminator 关键字参数有什么用？  

6. 什么函数接受一个 JSON 数据的字符串，并返回一个 Python 数据结构？  

7. 什么函数接受一个 Python 数据结构，并返回一个 JSON 数据的字符串？  

实践项目  

“Excel 到 CSV 转换程序”：  

1. 读取当前目录所有 .xlsx 文件；  

2. 每个工作表生成一个 CSV，命名格式 <Excel文件名>_<工作表标题>.csv；  

3. 用 openpyxl 读单元格，用 csv.writer 写；  

4. 框架代码已在原文给出，可直接照抄再填空。  

✅ 总结  

1. 天气 API 项目 = sys.argv + requests + json.loads() + 字典挖字段，一气呵成。  

2. 小结再次强调：CSV/JSON 是“人类可读 + 程序易处理”的桥梁。  

3. 习题 7 连问，全是面试高频！务必手写一遍答案。  

4. 实践项目 ≈ 综合大练兵，把 openpyxl 与 csv 打通，做完你就真正掌握了。  

📢 互动提问  

👉 你在用天气 API 时，最头疼的是“城市名拼错”还是“JSON 字段找不到”？留言聊聊踩坑史！