立项原因旨在解决气象信息获取与分析效率低下的问题。在气象研究、公众出行规划、农业生产（如依据温度与天气安排农作物种植周期）、物流运输（根据天气调整运输调度与仓储策略）等场景中，用户需高效获取多日天气数据并开展直观分析，但传统 “手动查询网站 + 人工整理数据 + 手动制作图表” 的模式繁琐且易出错，难以快速生成标准化的天气分析资料。从行业背景看，随着气象数据数字化程度持续提升，数据爬取 + 自动化报告生成的技术组合，成为气象服务、企业数据化运营等领域的需求热点 —— 通过程序自动整合分散的天气信息，能为各行业决策（如农业种植周期规划、物流运力调度）提供更高效的支持
项目包含四大核心功能模块：
1.天气数据爬取模块：从中国天气网指定页面（北京地区），自动获取未来 7 天的日期、天气状况、最高温度、最低温度等信息；
2.数据清洗与校验模块：对爬取的原始数据进行清洗，通过 “安全文本提取”“数值类型转换” 等逻辑，处理页面解析异常与数据格式不规范问题（如温度字符串转整数、空值兜底）；
3.Excel 报告格式化生成模块：将清洗后的数据写入 Excel 表格，包含 “表头样式美化（加粗）”“列宽自动适配内容”“温度格式统一（带℃单位）”“公式计算（温差、平均值）” 等能力；
4.数据可视化模块：基于 Excel 数据自动生成 “7 天温度趋势折线图”，直观展示最高温、最低温的变化规律。
主要功能为全链路自动化：从网络端采集天气数据，到本地生成 “含结构化数据表格 + 直观趋势图表” 的 Excel 报告，让用户无需手动操作，即可获得清晰、规范的天气分析资料。
1.“我” 负责的具体任务：
主导项目从需求拆解到代码落地的全流程，包括：设计模块化架构；编写fetch_weather_data等函数实现网络数据爬取（结合 requests、BeautifulSoup 处理 HTTP 请求与 HTML 解析）；开发write_data_to_sheet adjust_column_width等函数完成 Excel 数据写入、格式美化；实现create_temperature_chart函数生成可视化图表；封装safe_find_text safe_int_convert等工具函数处理异常场景；搭建异常处理逻辑（应对网络超时、页面结构变更等问题）。
2.技术栈与架构、亮点难点：
技术栈：Python 编程语言，核心依赖requests（网络请求）、BeautifulSoup（网页解析）、openpyxl（Excel 文档操作与图表生成）。
架构：采用模块化设计，各函数职责单一（如爬取、Excel 处理、图表生成相互解耦），便于后续维护与功能扩展。
亮点：① 健壮性强 —— 完善的异常处理（捕获请求超时、连接错误、页面解析异常等），保障程序在复杂网络 / 页面环境下稳定运行；② 易用性优 —— 自动化 Excel 格式优化（列宽自适应、统一数值格式）与可视化图表，大幅提升数据报告的可读性；③ 可扩展性好 —— 模块化结构支持快速新增城市爬取、数据维度扩展等需求。
难点：① 页面结构依赖风险 —— 若目标网站（中国天气网）的 HTML 结构变更（如 CSS 类名、标签层级修改），会导致数据爬取逻辑失效，需及时适配解析规则；② Excel 复杂操作的精准度 ——openpyxl中动态列宽计算、多数据系列图表（最高温 + 最低温趋势）的样式配置、公式自动写入等功能，需要细致调试才能保证格式美观与数据准确。
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