如题所述
在高德地图的指引下，我们的旅程不仅限于地图，它还隐藏着数据的宝藏。作为数据领域的探索者，让我们一起揭开高德API的神秘面纱，挖掘其中的天气预报功能。</
首先，登录“高德开放平台”，在开发文档的海洋中，找到“Web服务”板块，天气查询API如繁星般璀璨等待着我们。</
调用天气查询API并非首次，就像之前地理编码API一样，我们需要精心设置参数。这次，四个参数是关键：key</——你的高德密钥，需要注册后获得；city</——城市编码，如南京浦口区的身份证前6位；extensions</——选择实时天气（base）还是未来三日预报（all）；output</——默认为JSON格式，能满足我们对数据的渴望。
以浦口区为例，我们用Python编写的代码片段揭示了如何调用API获取天气信息：</
import requests
import json
import pandas as pd
url = 'https://restapi.amap.com/v3/weather/weatherInfo'
params = {'key': '你的高德密钥', 'city': '320111', 'extensions': 'all'}
response = requests.get(url, params)
data = json.loads(response.text)
weather_data = DataFrame(data['forecasts'][0]['casts'])
weather_data.columns = ['日期', '白天风力', '白天温度', '白天天气', '白天风向', '夜间风力', '夜间温度', '夜间天气', '夜间风向', '星期几']
天气信息就这样以清晰的表格形式呈现出来，展示了当天和未来三天的日间和夜间各项指标。</
为了方便获取各地天气，我们将这个获取天气的步骤封装成一个强大的函数，只需输入城市编码，即可一键获取。</
def get_weather(city):
url = 'https://restapi.amap.com/v3/weather/weatherInfo'
params = {'key': '你的高德密钥', 'city': city, 'extensions': 'all'}
response = requests.get(url, params)
data = json.loads(response.text)
results = DataFrame(data['forecasts'][0]['casts'])
results.columns = ['日期', '白天风力', '白天温度', '白天天气', '白天风向', '夜间风力', '夜间温度', '夜间天气', '夜间风向', '星期几']
return results
浦口区的天气预报，就是通过这个函数来验证我们设置的准确性的。</
现在，你已经掌握了利用高德地图API获取天气预报的技巧，无论是为自己还是朋友查询天气，都变得更加便捷。接下来，就用你的代码技能，探索更多城市的天气秘密吧！
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