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最后

Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料，给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助！

👉Python所有方向的学习路线👈

Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

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👉Python必备开发工具👈

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

👉Python全套学习视频👈

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

👉实战案例👈

学python就与学数学一样，是不能只看书不做题的，直接看步骤和答案会让人误以为自己全都掌握了，但是碰到生题的时候还是会一筹莫展。

因此在学习python的过程中一定要记得多动手写代码，教程只需要看一两遍即可。

👉大厂面试真题👈

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作，下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

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import re

#设置参数，图片显示中文字符，否则乱码

plt.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’]

#定义获取天气数据函数

def Get_weather_data():

print(‘------天气查询------’)

city_name = input(‘请输入要查询的城市名称：’)

url = ‘http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=’ + urllib.parse.quote(city_name)

weather_data = urllib.request.urlopen(url).read()

读取网页数据

weather_data = gzip.decompress(weather_data).decode(‘utf-8’)

#解压网页数据

weather_dict = json.loads(weather_data)

return weather_dict

#定义当天天气输出格式

def Show_weather(weather_data):

weather_dict = weather_data

if weather_dict.get(‘desc’) == ‘invilad-citykey’:

print(‘你输入的城市有误或未收录天气，请重新输入…’)

elif weather_dict.get(‘desc’) == ‘OK’:

forecast = weather_dict.get(‘data’).get(‘forecast’)

print(‘日期：’, forecast[0].get(‘date’))

print(‘城市：’, weather_dict.get(‘data’).get(‘city’))

print(‘天气：’, forecast[0].get(‘type’))

print(‘温度：’, weather_dict.get(‘data’).get(‘wendu’) + '℃ ')

print(‘高温：’, forecast[0].get(‘high’))

print(‘低温：’, forecast[0].get(‘low’))

print(‘风级：’, forecast[0].get(‘fengli’).split(‘<’)[2].split(‘]’)[0])

print(‘风向：’, forecast[0].get(‘fengxiang’))

weather_forecast_txt = ‘您好，您所在的城市%s,’ \

‘天气%s,’ \

‘当前温度%s，’ \

‘今天最高温度%s，’ \

‘最低温度%s，’ \

‘风级%s，’ \

‘温馨提示：%s’ % \

(

weather_dict.get(‘data’).get(‘city’),

forecast[0].get(‘type’),

weather_dict.get(‘data’).get(‘wendu’),

forecast[0].get(‘high’),

forecast[0].get(‘low’),

forecast[0].get(‘fengli’).split(‘<’)[2].split(‘]’)[0],

weather_dict.get(‘data’).get(‘ganmao’)

)

return weather_forecast_txt,forecast

#定义语音播报今天天气状况

def Voice_broadcast(weather_forcast_txt):

weather_forecast_txt = weather_forcast_txt

APP_ID = 你的百度语音APP_ID

API_KEY = 你的百度语音API_KEY

SECRET_KEY = 你的百度语音SECRET_KEY

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

print(‘语音提醒：’, weather_forecast_txt)

#百度语音合成

result = client.synthesis(weather_forecast_txt, ‘zh’, 1, {‘vol’: 5})

if not isinstance(result, dict):

with open(‘sound2.mp3’, ‘wb’) as f:

f.write(result)

f.close()

#playsound模块播放语音

playsound.playsound(r’C:\Users\ban\Desktop\bsy\sound2.mp3’)

#未来四天天气变化图

def Future_weather_states(forecast):

future_forecast = forecast

dict={}

#获取未来四天天气状况

for i in range(5):

data = []

date=future_forecast[i][‘date’]

date = int(re.findall(‘\d+’,date)[0])

data.append(int(re.findall(‘\d+’,future_forecast[i][‘high’])[0]))

data.append(int(re.findall(‘\d+’, future_forecast[i][‘low’])[0]))

data.append(future_forecast[i][‘type’])

dict[date] = data

data_list = sorted(dict.items())

date=[]

high_temperature = []

low_temperature = []

for each in data_list:

date.append(each[0])

high_temperature.append(each[1][0])

low_temperature.append(each[1][1])

fig = plt.plot(date,high_temperature,‘r’,date,low_temperature,‘b’)

plt.xlabel(‘日期’)

plt.ylabel(‘℃’)

plt.legend([‘高温’,‘低温’])

plt.xticks(date)

plt.title(‘最近几天温度变化趋势’)

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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