Python实现天气预报语音播报：从网络获取到语音合成的完整实践

在日常生活中，天气预报是我们不可或缺的信息。如果能让电脑自动获取天气预报并通过语音播报出来，无疑会为我们的生活带来更多便利。本文将介绍一个使用Python实现的天气预报语音播报程序，它能够从网络获取未来一周的天气信息，并通过语音清晰地播报出来。

一、技术栈介绍

这个天气预报语音播报程序主要使用了以下几个Python库：

这些库都是Python生态系统中非常实用的工具，通过它们的组合使用，我们可以轻松实现从网络获取数据到语音合成的完整流程。

二、程序功能与实现原理

这个程序的核心功能可以分为三个主要部分：

1. 数据获取：从天气网站获取未来一周的天气数据
2. 数据处理：对获取到的数据进行清洗和处理
3. 语音播报：将处理后的天气预报信息转换为语音并播报

2.1 网络数据获取

首先，我们需要从天气网站获取天气数据。程序中使用的是2345天气网。

import pyttsx3
import requests
from lxml import etree
import time

if __name__ == '__main__':
    url_ = 'https://tianqi.2345.com/'
    headers_ = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.54 Safari/537.36',
        'Cookie': 'BAIDU_SSP_lcr=https://www.baidu.com/link?url=2_kcGFULpmOGesd7t4XR05Uk5SP4mO4jG-fgBdkwFbebqlXoVbysDnuM7sr0QuyL&wd=&eqid=fe17baab0006be82000000066155522a; Hm_lvt_a3f2879f6b3620a363bec646b7a8bcdd=1632973860,1632973883,1632981759,1632981769; Hm_lpvt_a3f2879f6b3620a363bec646b7a8bcdd=1632981769',
        'Referer': 'https://www.baidu.com/link?url=2_kcGFULpmOGesd7t4XR05Uk5SP4mO4jG-fgBdkwFbebqlXoVbysDnuM7sr0QuyL&wd=&eqid=fe17baab0006be82000000066155522a'
    }
    response_ = requests.get(url_, headers=headers_)
    data_ = response_.text

在这段代码中：

• 我们首先定义了目标URL和请求头信息
• 请求头中包含了User-Agent、Cookie和Referer等信息，这些信息可以模拟浏览器请求，避免被网站识别为爬虫
• 使用requests.get()方法发送GET请求，获取网页内容
• 将获取到的网页内容保存为文本格式

2.2 数据解析与处理

获取到网页内容后，我们需要从中提取出天气信息。这里使用lxml库来解析HTML内容：

data_obj = etree.HTML(data_)
# 提取包含未来一周的天气数据块（原J_bannerList可能包含7天数据）
n = data_obj.xpath('//div[@id="J_bannerList"]/div//text()')

list_c = []
# 清洗数据：去除空格和换行
for i in range(len(n)):
    k = n[i].replace(" ", "")
    j = k.replace("\n", "")
    list_c.append(j)

# 过滤空字符串，假设前4个元素为无关数据，后续每4个元素为一天的信息（日期/天气/温度/风力）
clean_data = list(filter(None, list_c))
# 提取未来7天数据（假设从索引4开始，每4个元素为一天）
weekly_data = clean_data[4:4+7*4]  # 7天 × 4字段 = 28个元素

这段代码的主要功能是：

• 使用etree.HTML()方法将网页文本转换为可解析的HTML对象
• 使用XPath表达式提取页面中包含天气信息的部分
• 对提取到的数据进行清洗，去除其中的空格和换行符
• 过滤掉空字符串，得到干净的数据列表
• 从数据列表中提取未来7天的天气数据

2.3 数据格式化

提取到天气数据后，我们需要对其进行格式化处理，使其更符合我们的阅读习惯：

# 处理每天的日期格式（原逻辑扩展为循环处理7天）
formatted_days = []
for day_idx in range(7):
    # 计算当前天在weekly_data中的起始索引（每天占4个元素）
    start_idx = day_idx * 4
    date_str = weekly_data[start_idx + 1]  # 第2个元素是日期（如"10/01"）
    weather = weekly_data[start_idx + 2]    # 第3个元素是天气（如"晴"）
    temp = weekly_data[start_idx + 3]       # 第4个元素是温度（如"15~25℃"）
    
    # 格式化日期（原逻辑）
    month, day = date_str.split('/')
    formatted_date = f"{month}月{day}日"
    formatted_days.append(f"{formatted_date} {weather} {temp}")

# 拼接未来一周预报字符串
b = "未来一周天气预报：" + "；".join(formatted_days) + "。加油python人！"
print(b)

在数据格式化部分：

• 我们使用循环处理未来7天的天气数据
• 对于每一天，提取出日期、天气状况和温度信息
• 将日期格式从"10/01"转换为"10月01日"的形式
• 将每天的天气信息整理成统一的格式
• 最后将一周的天气信息拼接成一个完整的字符串

2.4 语音播报实现

最后，我们使用pyttsx3库将整理好的天气预报信息转换为语音并播报出来：

a = pyttsx3.init()
a.say(b)
a.runAndWait()

这段代码非常简洁，主要做了三件事：

• 初始化pyttsx3引擎
• 将天气预报字符串传递给引擎，告诉它需要播报的内容
• 调用runAndWait()方法，开始语音播报并等待播报完成

三、程序优化与拓展方向

这个天气预报语音播报程序已经实现了基本功能，但还有很多可以优化和拓展的地方：

3.1 错误处理与稳定性提升

目前程序没有完善的错误处理机制，可以考虑添加以下功能：

• 网络请求失败时的重试机制
• 数据解析失败时的异常处理
• 语音播报错误时的提示功能

3.2 功能拓展

可以在现有功能的基础上添加更多实用功能：

• 支持指定城市的天气预报查询
• 添加天气预警信息的获取和播报
• 实现定时播报功能，比如每天早上自动播报当天天气
• 添加温度转换功能，支持摄氏度和华氏度的转换

3.3 界面优化

如果需要更好的用户体验，可以考虑添加图形界面：

• 使用Tkinter或PyQt创建简单的图形界面
• 在界面上显示天气预报信息
• 提供城市选择、播报设置等功能

四、完整代码

以下是完整的程序代码，你可以直接运行它来获取未来一周的天气预报并听到语音播报。

import pyttsx3
import requests
from lxml import etree
import time

if __name__ == '__main__':
    url_ = 'https://tianqi.2345.com/'
    headers_ = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/94.0.4606.54 Safari/537.36',
        'Cookie': 'BAIDU_SSP_lcr=https://www.baidu.com/link?url=2_kcGFULpmOGesd7t4XR05Uk5SP4mO4jG-fgBdkwFbebqlXoVbysDnuM7sr0QuyL&wd=&eqid=fe17baab0006be82000000066155522a; Hm_lvt_a3f2879f6b3620a363bec646b7a8bcdd=1632973860,1632973883,1632981759,1632981769; Hm_lpvt_a3f2879f6b3620a363bec646b7a8bcdd=1632981769',
        'Referer': 'https://www.baidu.com/link?url=2_kcGFULpmOGesd7t4XR05Uk5SP4mO4jG-fgBdkwFbebqlXoVbysDnuM7sr0QuyL&wd=&eqid=fe17baab0006be82000000066155522a'
    }
    response_ = requests.get(url_, headers=headers_)
    data_ = response_.text
    data_obj = etree.HTML(data_)
    # 提取包含未来一周的天气数据块（原J_bannerList可能包含7天数据）
    n = data_obj.xpath('//div[@id="J_bannerList"]/div//text()')
    
    list_c = []
    # 清洗数据：去除空格和换行
    for i in range(len(n)):
        k = n[i].replace(" ", "")
        j = k.replace("\n", "")
        list_c.append(j)
    
    # 过滤空字符串，假设前4个元素为无关数据，后续每4个元素为一天的信息（日期/天气/温度/风力）
    clean_data = list(filter(None, list_c))
    # 提取未来7天数据（假设从索引4开始，每4个元素为一天）
    weekly_data = clean_data[4:4+7*4]  # 7天 × 4字段 = 28个元素
    
    # 处理每天的日期格式（原逻辑扩展为循环处理7天）
    formatted_days = []
    for day_idx in range(7):
        # 计算当前天在weekly_data中的起始索引（每天占4个元素）
        start_idx = day_idx * 4
        date_str = weekly_data[start_idx + 1]  # 第2个元素是日期（如"10/01"）
        weather = weekly_data[start_idx + 2]    # 第3个元素是天气（如"晴"）
        temp = weekly_data[start_idx + 3]       # 第4个元素是温度（如"15~25℃"）
        
        # 格式化日期（原逻辑）
        month, day = date_str.split('/')
        formatted_date = f"{month}月{day}日"
        formatted_days.append(f"{formatted_date} {weather} {temp}")
    
    # 拼接未来一周预报字符串
    b = "未来一周天气预报：" + "；".join(formatted_days) + "。加油python人！"
    print(b)

    a = pyttsx3.init()
    a.say(b)
    a.runAndWait()

五、结语

通过这个Python天气预报语音播报程序，我们展示了如何将网络数据获取、HTML解析、数据处理和语音合成等功能结合起来，实现一个实用的小工具。这个程序不仅展示了Python在网络数据处理和语音合成方面的能力，也为我们提供了一个很好的项目实践案例。

希望本文能帮助你更好地理解Python在实际应用中的开发过程，如果你对程序有任何改进意见或新的想法，欢迎一起探讨。让我们一起用Python创造更多实用的小工具，让生活变得更加便捷！