7天天气

获取近五年天气数据

此文件包含江西省南昌市2017-2019年各日的天气信息，数据包括日期、最高温、最低温、天气状况以及风向风速等基础信息。文件适合有需求的用户下载，便于进一步研究和使用。

了解数据库表的外键、表之间的关系实例和表之间的操作，掌握篮球数据库的管理方法。

如果你需要一份全面的天气数据集来做，这个十年的数据集应该挺合适。涵盖了 2009 年到 2020 年 7 月的逐日天气数据，包括了像平均温度、湿度、风速、气压等信息，简直是各种天气的宝贵资源。适合做一些数据挖掘或者预测。你也可以用这些数据做天气趋势预测，甚至试试深度学习中的 LSTM 模型。数据集还包括了多辅助字段，比如最大风速、降水量等，的时候方便。嗯，如果你想做数据可视化展示，像 Seaborn 和 PCA 也都能容易上手。直接使用，或者当作其他工具的基础，都是蛮不错的选择。只要你熟悉天气数据，这个集子就可以让你事半功倍！

天气数据的爬虫代码，写得比较清爽，运行也比较稳当。用的是Python的爬虫库，逻辑不复杂，适合你快速上手搞点天气数据来练练手，或者做个数据可视化小项目也挺方便。 代码结构清晰，带注释，基本照着跑就能出结果。还用到了requests和BeautifulSoup来搞定网页求和数据解析，挺经典的组合，学起来也不难。你用requests.get()拉网页，用soup.select()挑元素，顺手。 如果你想采集个几年内的天气情况，还可以顺手看看这些： 爬虫获取近五年天气数据 2020 年 1-3 月全国天气数据集 南昌市 2017 至 2019 年天气数据 十年天气数据集 2009-2020 ，这

小型且高效的 ASP + ACCESS 程序 可查询全国 2400 多个城市 7 天天气 提供天气现象、温度、风力、风向等信息 页面简洁美观，符合站长需求

Struts 框架，作为 Java Web 开发的常见选择，挺适合用来组织和管理 HTTP 求、业务逻辑与视图的交互。想象一下，把它和大数据结合，能做什么？比如说，查询全球天气！Struts的Action 类可以巧妙地与大数据框架（比如Hadoop或Spark）协作，实现对海量天气数据的实时查询。这样，用户通过网页提交求后，Struts会根据配置找到合适的 Action 类，调用大数据接口进行数据查询，返回给用户一个清晰、快速的天气信息。用大数据查询天气不光能提高响应速度，还能通过合理的查询优化和缓存机制，提升系统性能。只要熟悉了Struts框架和大数据查询的基础，结合这两者，你就能一个既高效

特点： 查询全国2400+城市7天天气信息 包含天气现象、温度、风力、风向 体积小巧、页面简洁

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