调用天气API的一个实例

Python调用天气API 本文介绍了如何使用Python调用天气API获取实时天气数据。通过准备工作、发送API请求、处理返回数据和错误处理等过程,我们可以实现简单且实用的天气查询功能。当然,除了获取实时天气数据外,还可以根据需要实现其他更复杂的功能,如7天天气预报、空气质量查询等。 阅读详情
//通过中国天气api调用
private String getWeatherInfo2(){
StringBuilder info = new StringBuilder();
try {
DefaultHttpClient httpclient = new DefaultHttpClient();
HttpGet httget = new HttpGet("http://m.weather.com.cn/data/101050101.html");
ResponseHandler<String> responseHandler = new BasicResponseHandler();
String responseBody = httpclient.execute(httget, responseHandler);
System.out.println(responseBody);
JsonParser jp = new JsonParser();
JsonElement jse = jp.parse(responseBody);
JsonObject jso = jse.getAsJsonObject().get("weatherinfo").getAsJsonObject();
// String updTime = jso.get("fchh").getAsString();
// if(updTime != null){
// //温度
// String j = jso.get("temp1").getAsString();//今天
// String m = jso.get("temp2").getAsString();//明天
// //天气情况
// String j_weather = jso.get("weather1").getAsString();//今天
// String m_weather = jso.get("weather2").getAsString();//明天
// //风向风力
// String j_wind = jso.get("wind1").getAsString();//今天
// String m_wind = jso.get("wind2").getAsString();//明天
// info.append("今天:").append(j).append(" ").append(j_weather).append(" ").append(j_wind).append("\n");
// info.append("明天:").append(m).append(" ").append(m_weather).append(" ").append(m_wind).append("\n");
// }
String updTime = jso.get("fchh").getAsString();
if(updTime != null){
if(!updTime.trim().equals("18")){
//温度
String j = jso.get("temp1").getAsString();//今天
String m = jso.get("temp2").getAsString();//明天
//天气情况
String j_weather = jso.get("weather1").getAsString();//今天
String m_weather = jso.get("weather2").getAsString();//明天
//风向风力
String j_wind = jso.get("wind1").getAsString();//今天
String m_wind = jso.get("wind2").getAsString();//明天
info.append("今天:").append(j).append(" ").append(j_weather).append(" ").append(j_wind).append("\n");
info.append("明天:").append(m).append(" ").append(m_weather).append(" ").append(m_wind).append("\n");
}else{
//18
//温度
String temp1 = jso.get("temp1").getAsString();//今天
String temp2 = jso.get("temp2").getAsString();//今天
String temp3 = jso.get("temp3").getAsString();//今天
String j = temp1.split("~")[1] + "~" +  temp2.split("~")[0];
String m = temp2.split("~")[1] + "~" + temp3.split("~")[0];//明天
//天气情况
String weather1 = jso.get("weather1").getAsString();
String weather2 = jso.get("weather2").getAsString();
String weather3 = jso.get("weather3").getAsString();
String j_weather = "";
String j_weather_part1 = "";
String j_weather_part2 = "";
//判断是否有转
if(weather1.indexOf("转") > 0){
//有
j_weather_part1 = weather1.split("转")[1];
}else{
j_weather_part1 = weather1;
}
if(weather2.indexOf("转") > 0){
//有
j_weather_part2 = weather2.split("转")[0];
}else{
j_weather_part2 = weather2;
}
if(j_weather_part1.equalsIgnoreCase(j_weather_part2)){
j_weather = j_weather_part1;//今天
}else{
j_weather = j_weather_part1 + "转" + j_weather_part2;//今天
}
String m_weather = "";
String m_weather_part1 = "";
String m_weather_part2 = "";
//判断是否有转
if(weather2.indexOf("转") > 0){
//有
m_weather_part1 = weather2.split("转")[1];
}else{
m_weather_part1 = weather2;
}
if(weather3.indexOf("转") > 0){
//有
m_weather_part2 = weather3.split("转")[0];
}else{
m_weather_part2 = weather3;
}
if(m_weather_part1.equalsIgnoreCase(m_weather_part2)){
m_weather = m_weather_part1;//今天
}else{
m_weather = m_weather_part1 + "转" + m_weather_part2;//明天
}
//风向风力
String j_wind = jso.get("wind2").getAsString();//今天
String m_wind = jso.get("wind3").getAsString();//明天
info.append("今天:").append(j).append(" ").append(j_weather).append(" ").append(j_wind).append("\n");
info.append("明天:").append(m).append(" ").append(m_weather).append(" ").append(m_wind).append("\n");
}
}
} catch (Exception e) {
}
return info.toString();
}
微信小程序开发——调用免费天气api接口(高德、天气API) 微信小程序开发——调用免费天气api接口一、注册并获取Key二、调用API接口 开发一个现实天气信息的微信小程序,主要的是从网上请求到天气信息数据,网上也有很多介绍免费天气api接口的,我试了好多没法用,或者就是像百度api一样弄了半天没搞明白,我这里使用了高德提供的天气api接口,链接如下: https://lbs.amap.com/api/webservice/guide/api/weatherinfo 一、注册并获取Key 使用时候需要注册获取Key,因为是阿里旗下公司,可以使用支付宝扫码注册。注册后 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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大雨淅淅的博客 1954
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