中国天气网

中国天气网城市代码数据库挺好用的，包含了全球超过 8000 个城市的代码。这个数据库了丰富的城市信息，尤其对天气应用和定位功能开发有。无论你是在做气象相关的项目，还是需要用到城市的详细代码，都可以用它。最棒的是，这些数据也可以导入到数据库中，快速查询，方便。 其实如果你需要更具体的城市数据，比如省市区的详细数据，也有多不错的资源。例如你可以去查看 WeatherCities.db，它也了全国主要城市的详细信息。如果你使用 SQLite 或者 MySQL 进行数据库开发，这些数据库文件合适，直接使用就行。 ，这个天气网城市代码数据库资源适合需要城市数据支持的项目，简单方便，操作起来也比较直接。

中国省市区县的 SQLite 数据库，结构清晰、数据全，还带了天气网城市 ID，挺适合做本地天气、行政区联动这类项目的。 中国省市区县的SQLite 数据库，表结构比较简洁，一眼看懂。省、市、区都分好了，字段命名也还蛮清晰的，适合懒得自己整理数据的你。 搭配了天气网城市 ID，这个就挺贴心的。你要做个本地天气小程序？直接查 ID 就能调接口，响应也快，省了你一堆对照工作。 如果你想看看历史版本，也有 2018 和 2014 年的版本可选，数据格式差不多，适合做版本对比。还有个全球城市数据库，想扩展到国外也不是问题。 数据来源整理得比较全面，像城市编码、经纬度、MySQL 脚本这些相关资源也都能

天气中国城市数据库WeatherCities.db，这个数据库收录了全国各个城市的气象数据。

这里整理了所有城市的SQL语句，包括创建表格的代码。

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

深度解读局域网与广域网 局域网（LAN） 覆盖范围较小，通常在一栋建筑物、一个办公室或一个家庭内。 数据传输速率高，延迟低。 易于搭建和维护，成本相对较低。 常用的局域网技术包括以太网和无线局域网。 广域网（WAN） 覆盖范围 geographically 广泛，可以跨越城市、国家甚至全球。 数据传输速率相对较低，延迟较高。 搭建和维护成本较高，需要依赖电信运营商提供的服务。 常用的广域网技术包括专线、帧中继、ATM 和 VPN 等。 局域网与广域网的比较 | 特征 | 局域网 | 广域网 || -------- |

在已知天气条件下，活动的不确定性可以通过条件熵来衡量。具体而言，活动在天气条件下的条件熵 H(活动|天气) 可以通过如下公式计算： H(活动|天气) = ∑ p(天气) * H(活动|天气) 其中 p(天气) 表示特定天气条件出现的概率，H(活动|天气) 表示在该天气条件下活动的熵。 例如，根据给定的数据，我们可以计算出 H(活动|天气) = (5/14)0.971 + (4/14)0 +(5/14)*0.971 = 0.693。 这意味着，在已知天气条件的情况下，活动的决策仍然存在一定程度的不确定性。