和风天气API：从接入到实战应用指南

在万物互联的智能时代，气象数据已成为农业、物流、航空、能源等行业决策系统的核心要素。据统计，精准的气象服务可为物流企业降低15%-20%的运营成本，为农业生产提升30%的灾害应对效率。作为国内领先的气象数据服务商，和风天气API凭借丰富的数据类型、高精度预报能力和开发者友好的设计，已成为众多企业和开发者的首选解决方案。

一、和风天气API核心优势与行业地位

根据2025年国内天气API评测报告，和风天气在三大关键领域表现突出：

数据覆盖全面性：支持全球20万+城市的气象数据，覆盖中国3000+市县区，提供实时天气、未来7天预报、空气质量、灾害预警、海洋气象等15类数据。
预报精准度：短临降水预报F1值≥0.85，24小时温度误差控制在±1-2℃（城市区域），强对流天气预警平均提前≥30分钟。
开发者体验：提供免费套餐（1000次/天调用额度），开源天气模型社区（OpenWeather Model Hub），以及完善的开发文档。

横向对比主流天气API，和风天气在更新频率上表现优异：天气数据每15-30分钟刷新，分钟级降水数据1-5分钟更新一次，灾害预警实时推送。

幂简整理了国内五大天气API评测报告，涵盖了33项指标维度。点击天气API评测报表查看完整的评测报表数据。

和风天气API
基础能力
国内乡镇覆盖率	支持中国3000+市县区，乡镇级覆盖率未明确披露
分钟级降水预报	支持中国地区（1公里精度，1-2小时预报，5分钟更新）
灾害预警类型	覆盖数百种类型（暴雨/暴雪/台风/沙尘暴等），支持中国及欧盟国家，5分钟更新
数据更新频率	实时更新（天气数据15-30分钟/次，分钟级降水1-5分钟/次，预警实时推送）
温度误差(24h)	±1-2℃（城市区域）
预警提前量	平均≥30分钟（灾害事件发生前）
降水预报准确率(F1)	≥0.85（短临降水预报）
湿度预报误差	±5-10%（24小时预报）

二、快速入门：获取与配置API密钥

步骤1：注册账号与创建应用

访问和风天气官网完成注册
进入控制台 → 应用管理 → 新建应用
填写应用信息后生成API Key（包含公钥和私钥）

步骤2：密钥安全管理

绝对避免在前端代码直接暴露私钥（如小程序、网页JavaScript）
推荐通过服务器中转请求保护密钥
定期在控制台轮换密钥，泄露时立即重新生成

步骤3：选择API服务端点

根据订阅类型选择API Host：

# 免费订阅用户

https://devapi.qweather.com/v7/weather/now?



# 商业订阅用户

https://api.qweather.com/v7/weather/now?

三、核心API接口详解与代码实战

3.1 实时天气数据获取

通过/weather/now接口获取当前天气：

import requests



api_url = "https://devapi.qweather.com/v7/weather/now"

params = {

    "location": "101020100",  # 上海城市ID

    "key": "YOUR_API_KEY"     # 替换为实际Key

}



response = requests.get(api_url, params=params)

data = response.json()



if data["code"] == "200":

    now = data["now"]

    print(f"""当前天气：

    温度：{now["temp"]}℃

    体感：{now["feelsLike"]}℃

    天气：{now["text"]}

    湿度：{now["humidity"]}%

    """)

else:

    print(f"请求失败：{data['code']}")

关键返回字段解析：

temp：实时温度（摄氏度）
feelsLike：体感温度
text：天气状况描述（如“多云”）
windSpeed：风速（公里/小时）
humidity：相对湿度（百分比）

3.2 多日天气预报

调用/weather/7d获取7天预报：

# 替换请求端点

api_url = "https://devapi.qweather.com/v7/weather/7d"



response = requests.get(api_url, params=params)

data = response.json()



if data["code"] == "200":

    for day in data["daily"]:

        print(f"{day['fxDate']}: {day['tempMin']}~{day['tempMax']}℃, {day['textDay']}")

数据应用场景：

旅行规划应用显示未来一周天气趋势
农业系统安排灌溉计划
活动管理平台评估室外活动风险

3.3 分钟级降水预报

使用/minutely/5m接口实现精准降水预测：

api_url = "https://devapi.qweather.com/v7/minutely/5m"

# 相同参数结构...

返回数据包含未来2小时内每5分钟的降水强度和类型，时空分辨率达500m×500m，特别适合物流调度、出行App实时提醒。

四、四大实战应用场景

4.1 10分钟构建天气数据看板（卡拉云+和风API）

在卡拉云添加数据源：

实时天气：https://devapi.qweather.com/v7/weather/now?key=KEY&

7日预报：https://devapi.qweather.com/v7/weather/7d?key=KEY&

创建查询并将location参数绑定前端组件：

location={{select1.value}}  # 城市选择组件的值

使用ECharts语法可视化数据：

// 小时温度折线图

xAxis: {

  data: Array.from(hourlyData, ({fxTime})=>fxTime.slice(11,16))

},

series: [{

  data: Array.from(hourlyData, ({temp})=>temp)

}]

4.2 自动天气预报邮件系统

Python实现逻辑：

定时任务（8:00触发）
调用和风API获取7天预报
拼接HTML邮件内容
SMTP发送至指定邮箱

# 邮件内容生成示例

weather_html = "<h2>广州7日预报</h2><ul>"

for day in forecast_data:

    weather_html += f"""

    <li>{day['date']}: {day['tempMin']}-{day['tempMax']}℃ {day['textDay']}</li>

    """

weather_html += "</ul>"

关键技术点：

使用schedule库管理定时任务
QQ邮箱需开启SMTP服务并获取授权码替代密码
避免API重复调用（缓存机制）

4.3 小程序集成方案

四步完成接入：

下载官方天气图标库（含qweather-icons.css和字体文件）
在小程序全局样式中引入：

@font-face {

  font-family: 'qweather-icons';

  src: url('/static/qweather-icons.ttf');

}

组件调用天气API（需配置域名白名单）
动态渲染图标：

<text class="qi-icon" 

      :class="isNight ? 'qi-{{item.iconNight}}' : 'qi-{{item.iconDay}}'">

</text>

注意事项：免费版API调用需绑定小程序服务器IP，防止盗用

4.4 大模型Agent集成

通过LangChain工具将天气API接入Qwen-7B-Chat：

def weather_agent(query):

    # 1. 从问题中提取城市名（如“上海天气？”）

    city = extract_city(query)  



    # 2. 调用城市ID映射表

    id = city_id_map[city]  



    # 3. 请求和风API

    api_url = f"https://devapi.qweather.com/v7/weather/24h?location={id}&key=KEY"



    # 4. 解析数据并生成自然语言描述

    return f"当前{data['now']['temp']}℃，{data['now']['text']}。未来24小时..."

应用场景：智能对话系统回答天气问题，并给出穿衣建议、出行提示等增值信息

五、性能优化与最佳实践

5.1 请求频率控制策略

免费用户限额：1000次/天（合理缓存可满足中小应用）
缓存机制示例（Python）：

from cachetools import TTLCache

weather_cache = TTLCache(maxsize=100, ttl=1800)  # 30分钟缓存



def get_weather(location):

    if location in weather_cache:

        return weather_cache[location]



    data = fetch_from_api(location)

    weather_cache[location] = data

    return data

5.2 多节点灾备方案

当主API不可用时，自动切换备用端点：

# 主节点

api1.qweather.com

# 备用节点

api2.qweather.com

5.3 错误处理关键点

HTTP状态码：401（密钥错误），404（无效端点）
业务错误码：code字段非200时检查：

204300：参数错误
204301：API密钥无效
204302：密钥过期
204304：请求超过限额

六、未来展望：气象API的技术演进

随着AI大模型爆发，气象服务呈现两大趋势：

多源数据融合：卫星、雷达、地面观测站与用户实景照片的众包校正成为标配
行业方案精细化：

航空SaaS平台实现跑道级预报
物流系统结合实时路况动态调整路线
农业物联网整合土壤传感器数据生成作物生长建议

和风天气已布局的气象数据湖联邦学习框架，允许客户使用私有数据本地训练模型，在保障数据隐私的同时提升预测精度。

总结

和风天气API凭借其免费额度充足、数据覆盖全面、文档完善的特点，是个人开发者和小型项目的理想起点。对于企业级应用，建议：

先免费版原型验证：用最小可行产品（MVP）测试核心功能
按需升级订阅：当用户量增长或需要更高精度数据时，选择标准版/高级版
关注行业方案：物流、航空等领域可探索和风的定制API套件