和风天气API：从接入到实战应用指南

收藏本文，10 分钟完成接入，立刻拥有全球 20 万+ 城市、分钟级降水预报！

一、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：全球 20 万+ 城市、中国 3000+ 市县区，15 类数据（实时、7 天预报、空气质量、灾害预警、海洋气象等）
• 预报精准度：短临降水 F1≥0.85，24h 温度误差 ±1-2℃，灾害预警提前≥30 分钟
• 开发者体验：免费 1000 次/天、开源社区、完善文档

用 代码示例讲解概念 一行行对比「和风 vs 其他 API」返回字段差异，秒懂选型理由！

横向对比更新频率：天气 15-30 分钟，分钟级降水 1-5 分钟，预警实时推送。
👉 完整 33 项评测报表 下载

二、快速入门：获取与配置 API 密钥 🔑

① 注册账号与创建应用

1. 访问 和风天气官网 注册
2. 控制台 → 应用管理 → 新建应用 → 生成 API Key（公钥+私钥）

② 密钥安全管理

• 切勿在前端硬编码私钥！
• 推荐服务器中转请求
• 定期轮换 Key，泄露立即作废

③ 选择服务端点

# 免费订阅
https://devapi.qweather.com/v7/weather/now?

# 商业订阅
https://api.qweather.com/v7/weather/now?

用 代码安全审计 扫描本地 .env 文件，确保 Key 不会被意外提交到 Git！

三、核心接口详解与代码实战 💻

3.1 实时天气 /weather/now ☀️

import requests

params = {"location": "101020100", "key": "YOUR_KEY"}
r = requests.get("https://devapi.qweather.com/v7/weather/now?", params=params)
data = r.json()

if data["code"] == "200":
    now = data["now"]
    print(f"温度：{now['temp']}℃  体感：{now['feelsLike']}℃  天气：{now['text']}")

用 代码优化助手 把 params 提取为全局常量，减少重复拼接开销！

关键字段：temp feelsLike text windSpeed humidity

3.2 7 天预报 /weather/7d 📅

r = requests.get("https://devapi.qweather.com/v7/weather/7d?", params=params)
data = r.json()
for day in data["daily"]:
    print(f"{day['fxDate']}: {day['tempMin']}~{day['tempMax']}℃  {day['textDay']}")

用 代码片段解析助手 秒懂 daily 数组里每个字段的中文含义与单位！

应用场景：旅行规划、农业灌溉、室外活动风险评估

3.3 分钟级降水 /minutely/5m 🌧️

r = requests.get("https://devapi.qweather.com/v7/minutely/5m?", params=params)
data = r.json()
for m in data["minutely"]:
    print(f"{m['fxTime'][11:16]} → 降水强度：{m['precip']} mm/h")

用 智能代码审查助手 检查 fxTime 切片边界，防止凌晨 00:00 越界！

• 时空分辨率：500 m × 500 m，5 分钟更新
• 适合：物流调度、出行 App 实时提醒、共享雨伞投放

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）📊

1. 数据源填写：

   实时天气：https://devapi.qweather.com/v7/weather/now?key=KEY&location={{select1.value}}
   7日预报：https://devapi.qweather.com/v7/weather/7d?key=KEY&location={{select1.value}}

2. ECharts 可视化：

   xAxis: { data: hourlyData.map(d => d.fxTime.slice(11,16)) },
   series: [{ data: hourlyData.map(d => d.temp) }]

   用 代码示例讲解概念 一键生成「折线图 vs 柱状图」两种组件代码，直接复制进卡拉云！

4.2 自动天气预报邮件系统 📧

逻辑：

1. 定时任务（8:00）
2. 调用和风 API 获取 7 天预报
3. 拼接 HTML 邮件
4. SMTP 发送

import schedule, smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def job():
    data = get_7d_forecast("101020100")
    html = "<h2>广州7日预报</h2><ul>"
    for d in data:
        html += f"<li>{d['date']}: {d['tempMin']}-{d['tempMax']}℃ {d['textDay']}</li>"
    html += "</ul>"
    send_mail(html)

schedule.every().day.at("08:00").do(job)

用 代码安全审查 扫描 SMTP 密码硬编码，自动替换为环境变量！

4.3 小程序集成方案 📱

1. 下载官方图标库 qweather-icons.css
2. 全局样式引入：

   @font-face {
   font-family: 'qweather-icons';
   src: url('/static/qweather-icons.ttf');
   }

3. 配置域名白名单（https://devapi.qweather.com）
4. 动态渲染图标：

   <view class="qi-{{item.icon}}"></view>

   用 JavaScript代码反混淆专家 解开小程序主包加密，确保图标字体路径不被篡改！

4.4 大模型 Agent 集成 🤖

通过 LangChain 将和风天气接入 Qwen-7B-Chat：

def weather_agent(query):
    city = extract_city(query)
    city_id = city_id_map[city]
    url = f"https://devapi.qweather.com/v7/weather/24h?location={city_id}&key=KEY"
    data = requests.get(url).json()
    return f"当前{data['now']['temp']}℃，{data['now']['text']}。未来24小时..."

用 代码优化专家助手 把 extract_city 替换为 Trie 树，解析速度提升 3 倍！

应用场景：智能对话系统回答天气问题，并给出穿衣、出行建议。

五、性能优化与最佳实践 ⚙️

5.1 请求频率控制 & 缓存 🔄

• 免费额度：1000 次/天
• TTLCache 示例（30 分钟）：

from cachetools import TTLCache
cache = TTLCache(maxsize=100, ttl=1800)

def get_weather(location):
    if location in cache:
        return cache[location]
    data = fetch_from_api(location)
    cache[location] = data
    return data

用 代码优化助手 把 fetch_from_api 改为异步协程，QPS 提升 5 倍！

5.2 多节点灾备 🛡️

# 主节点
https://api.qweather.com
# 备用节点
https://api2.qweather.com

用 代码安全审计 扫描自动切换逻辑，防止因 DNS 劫持导致流量泄露！

5.3 错误处理 🔍

用 智能代码审查助手 把错误码映射封装为枚举类，告别魔法数字！

六、未来展望：气象 API 的技术演进 🔮

1. 多源数据融合：卫星、雷达、地面站 + 用户众包照片 → 联邦学习校正
2. 行业方案精细化：
   • 航空 SaaS：跑道级预报
   • 物流：实时路况 + 天气动态路线
   • 农业：土壤传感器 + 天气 → 作物生长建议

和风天气已布局 气象数据湖联邦学习框架，允许客户用私有数据本地训练，保障隐私同时提升精度。

七、总结 🏁

和风天气API 凭借 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。企业级应用建议：

1. 免费版做 MVP 验证
2. 按需升级订阅（标准版/高级版）
3. 关注行业定制方案（物流、航空、农业）

现在就复制文中的 Python 代码，10 分钟接入全球 20 万+ 城市精准气象数据，让你的应用「随风而动」！