python如何實現智能語音天氣預報

小編給大家分享一下python如何實現智能語音天氣預報，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

python編寫的語音天氣預報

本系統主要包括四個函數：

1、獲取天氣數據

1、輸入要查詢天氣的城市

2、利用urllib模塊向中華萬年歷天氣api接口請求天氣數據

3、利用gzip解壓獲取到的數據，并編碼utf-8

4、利用json轉化成python識別的數據，返回為天氣預報數據復雜形式的字典（字典中的字典）

2、輸出當天天氣數據

1、格式化輸出當天天氣，包括：天氣狀況，此時溫度，最高溫度、最低溫度，風級，風向等。

3，語音播報當天天氣

1、創建要輸出的語音文本（weather_forecast_txt）

2、利用百度的語音合成模塊AipSpeech,合成語音文件

3，利用playsound模塊播放語音

4、未來幾天溫度變化趨勢

1、創建未來幾天高低溫數據的字典

2，利用matplotlib模塊，圖形化溫度變化趨勢

5、代碼

#導入必要模塊
import urllib.parse
import urllib.request
import gzip
import json
import playsound
from aip import AipSpeech
import matplotlib.pyplot as plt
import re
#設置參數，圖片顯示中文字符，否則亂碼
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
#定義獲取天氣數據函數
def Get_weather_data():
  print('------天氣查詢------')
  city_name = input('請輸入要查詢的城市名稱：')
  url = 'http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city=' + urllib.parse.quote(city_name)
  weather_data = urllib.request.urlopen(url).read()
  # 讀取網頁數據
  weather_data = gzip.decompress(weather_data).decode('utf-8')
  # #解壓網頁數據
  weather_dict = json.loads(weather_data)
  return weather_dict
#定義當天天氣輸出格式
def Show_weather(weather_data):
  weather_dict = weather_data
  if weather_dict.get('desc') == 'invilad-citykey':
    print('你輸入的城市有誤或未收錄天氣，請重新輸入...')
  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('天氣：', forecast[0].get('type'))
    print('溫度：', weather_dict.get('data').get('wendu') + '℃ ')
    print('高溫：', forecast[0].get('high'))
    print('低溫：', forecast[0].get('low'))
    print('風級：', forecast[0].get('fengli').split('<')[2].split(']')[0])
    print('風向：', forecast[0].get('fengxiang'))
    weather_forecast_txt = '您好，您所在的城市%s,' \
                '天氣%s,' \
                '當前溫度%s，' \
                '今天最高溫度%s，' \
                '最低溫度%s，' \
                '風級%s，' \
                '溫馨提示：%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
#定義語音播報今天天氣狀況
def Voice_broadcast(weather_forcast_txt):
  weather_forecast_txt = weather_forcast_txt
  APP_ID = 你的百度語音APP_ID
  API_KEY = 你的百度語音API_KEY
  SECRET_KEY = 你的百度語音SECRET_KEY
  client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)
  print('語音提醒：', weather_forecast_txt)
  #百度語音合成
  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模塊播放語音
  playsound.playsound(r'C:\Users\ban\Desktop\bsy\sound2.mp3')
#未來四天天氣變化圖
def Future_weather_states(forecast):
  future_forecast = forecast
  dict={}
  #獲取未來四天天氣狀況
  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(['高溫','低溫'])
  plt.xticks(date)
  plt.title('最近幾天溫度變化趨勢')
  plt.show()
#主函數
if __name__=='__main__':
  weather_data = Get_weather_data()
  weather_forecast_txt, forecast = Show_weather(weather_data)
  Future_weather_states(forecast)
  Voice_broadcast(weather_forecast_txt)

6、最終效果

以上是“python如何實現智能語音天氣預報”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！