In dieser Aufgabe wird die Open-Meteo API verwendet, um aktuelle Wetterdaten für Berlin abzurufen und wichtige Informationen anzuzeigen. Die Open-Meteo API stellt Wetterdaten für jeden Ort bereit, der durch Breiten- und Längengrad angegeben wird. Für Berlin beträgt die Breite 52.52 und die Länge 13.41. Ziel ist es, die aktuelle Temperatur und Windgeschwindigkeit für Berlin abzurufen und in einem bestimmten Format auszugeben. Diese Übung festigt die Fähigkeiten im Durchführen von HTTP-Anfragen, Parsen von JSON-Antworten und Extrahieren relevanter Daten aus APIs.


import unittest
import user_code
import ast
import re   
import unittest
import importlib
import io
from contextlib import redirect_stdout
import sys

class MockResponse:
    def __init__(self, json_data):
        self._json_data = json_data
    def json(self):
        return self._json_data

def _mock_requests_get(*args, **kwargs):
    mock_response = {
        "current_weather": {
            "temperature": 17.5,
            "windspeed": 4.8
        }
    }
    return MockResponse(mock_response)

class TestTask(unittest.TestCase):
    def setUp(self):
        # Patch requests.get
        self._real_requests = sys.modules.get('requests')
        import types
        self.requests_mock = types.SimpleNamespace(**vars(self._real_requests))
        self._orig_get = self._real_requests.get
        self._real_requests.get = _mock_requests_get

    def tearDown(self):
        # Restore requests.get
        if self._real_requests:
            self._real_requests.get = self._orig_get

    def test_temperature_extraction(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            user_code.fetch_berlin_weather()
        output = f.getvalue()
        _dynamic_test(
            self,
            "17.5" in output,
            "Temperature value is correctly extracted from API response.",
            f"Temperature value 17.5 not found in output: {output}"
        )

    def test_windspeed_extraction(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            user_code.fetch_berlin_weather()
        output = f.getvalue()
        _dynamic_test(
            self,
            "4.8" in output,
            "Windspeed value is correctly extracted from API response.",
            f"Windspeed value 4.8 not found in output: {output}"
        )

    def test_output_format(self):
        import user_code
        importlib.reload(user_code)
        f = io.StringIO()
        with redirect_stdout(f):
            user_code.fetch_berlin_weather()
        output = normalize_text(f.getvalue())
        expected = normalize_text("Temperature: 17.5°C, Wind Speed: 4.8 m/s")
        _dynamic_test(
            self,
            expected in output,
            "Output format matches required format.",
            f"Expected output '{expected}' not found in: {output}"
        )

def _dynamic_test(test_case, condition, success_message, failure_message):
    if condition:
        test_case._testMethodName = success_message
        test_case.assertTrue(True, success_message)
    else:
        test_case._testMethodName = failure_message
        test_case.fail(failure_message)

def normalize_text(text):
    text = text.lower()
    text = re.sub(r"\s{2,}", " ", text)
    text = re.sub(r"\s*([,:?])\s*", r"\1 ", text)
    return text.strip()

def change_var(code: str, var_name: str, value: str) -> str:
    tree = ast.parse(code)
    lines = code.splitlines()
    for i, node in enumerate(tree.body):
        if isinstance(node, ast.Assign):
            for target in node.targets:
                if isinstance(target, ast.Name) and target.id == var_name:
                    start_line = node.lineno - 1
                    line = lines[start_line]
                    indent = ' ' * (len(line) - len(line.lstrip()))
                    lines[start_line] = f"{indent}{var_name} = {value}"
                    next_line = len(lines)
                    for next_node in tree.body[i+1:]:
                        if hasattr(next_node, 'lineno'):
                            next_line = next_node.lineno - 1
                            break
                    if next_line > start_line + 1:
                        lines[start_line+1:next_line] = []
                    
                    return '\\n'.join(lines)
    return code

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()


test_main.py

Erlernen Sie den Umgang mit offenen APIs in Python, die Verarbeitung und Analyse von Daten aus realen Webdiensten sowie die Entwicklung praxisnaher Anwendungen ohne Registrierung oder Bezahlung. Dieser Kurs richtet sich an fortgeschrittene Python-Anwender, die ihre Fähigkeiten in der Datenabfrage und -verarbeitung mittels APIs erweitern möchten.

Erlernen Sie die grundlegenden Konzepte von APIs, das Senden von HTTP-Anfragen in Python sowie die Verarbeitung von Antworten offener APIs.

Vertiefte Arbeit mit offenen APIs durch Abrufen und Analysieren öffentlicher Daten, wie Wetter- und Weltrauminformationen.

Anwendung fortgeschrittener Techniken für die Arbeit mit APIs, einschließlich der Handhabung von Abfrageparametern, Verarbeitung von Datenlisten und grundlegender Datenvisualisierung.

Herausforderung: Wetterdaten-Analysator

Lösung