AIWROK天气API采集定时监控

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AIWROK天气API采集定时监控

1. /**
   
2. * 案例16：天气预报定时采集入库(纯 printl 日志版,输出到 H5 日志终端)
   
3. *
   
4. *经典实用案例"天气API采集/定时监控"，转换成 AIWROK 实现：
   
5. *   okHttp 请求 Open-Meteo 免费天气接口(https 纯 JSON，无需注册、无需Key)
   
6. *   → 解析当前温度/湿度/风速/天气码 → SQLite 入库(weather_records 表)
   
7. *   → printl 日志(由 LogBridge 打进 H5 终端,紫色主题,教学演示更漂亮)
   
8. *
   
9. * 与案例15 同一套路："网络API + 数据库 + 定时器"型自动化，
   
10. * 全程不找图、不点击、不依赖无障碍/代理模式，也没有悬浮窗，手机后台长期挂机即可。
    
11. *
    
12. * 选 Open-Meteo 接口的原因：
    
13. * 1. 完全免费、不用申请 Key，返回标准 JSON，最适合教学演示；
    
14. * 2. 一次请求就能拿到温度/湿度/风速/天气码多个字段，入库后能做趋势分析；
    
15. * 3. 换城市只改配置区经纬度两个数字，逻辑一行不用动。
    
16. *
    
17. * 报警规则(改配置区数字即可，触发时日志打 ⚠)：
    
18. * - 天气码 >= 45(雾/雨/雪/雷阵雨等) → 恶劣天气报警；
    
19. * - 与上一轮温度差绝对值 >= 温度骤变阈值 → 温度骤变报警。
    
20. */
    
21. 
    
22. // ========== 配置区(改这里) ==========
    
23. var 城市名称 = "上海";
    
24. var 纬度 = 31.23;              // 换城市改这两个数字(北京 39.90/116.41,广州 23.13/113.26)
    
25. var 经度 = 121.47;
    
26. var 采集间隔秒 = 30;            // 每 30 秒采一轮(录像教学用;长期挂机可改回 300)
    
27. var 温度骤变阈值 = 3.0;         // 与上一轮温差 >= 3℃ 触发报警
    
28. var 恶劣天气码下限 = 45;        // 天气码 >= 45 视为恶劣天气(雾/雨/雪/雷暴)
    
29. var SQLite路径 = "/sdcard/天气预报.db";
    
30. var 表名 = "weather_records";
    
31. 
    
32. // ========== 全局变量顶部声明 ==========
    
33. var gStop = false;
    
34. var 数据库连接 = null;
    
35. var 数据库可用 = false;
    
36. var 累计入库条数 = 0;
    
37. var 上一轮温度 = null;          // 首轮没有对比基准,不报骤变
    
38. 
    
39. // ========== importClass 只能放最外层 ==========
    
40. importClass(android.database.sqlite.SQLiteDatabase);
    
41. importClass(java.io.File);
    
42. 
    
43. // ========== 工具函数(先定义后调用) ==========
    
44. 
    
45. // 连接 SQLite(零配置；如需远程库可仿照案例14扩展 mysql 分支)
    
46. function dbConnect() {
    
47.     try {
    
48.         数据库连接 = SQLiteDatabase.openOrCreateDatabase(new File(SQLite路径), null);
    
49.         数据库可用 = true;
    
50.         printl("[DB] ✅ SQLite 已打开: " + SQLite路径);
    
51.     } catch (e) {
    
52.         数据库可用 = false;
    
53.         printl("[DB] ⚠ 打开失败(本轮只打印不入库): " + e);
    
54.     }
    
55. }
    
56. 
    
57. // 建表(存在则跳过)：temperature/humidity/wind/weather_code/collected_at
    
58. function dbEnsureTable() {
    
59.     if (!数据库可用) return;
    
60.     try {
    
61.         var sql = "CREATE TABLE IF NOT EXISTS " + 表名 + " (" +
    
62.             "id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT," +
    
63.             "temperature REAL, humidity REAL, wind REAL, weather_code INTEGER, collected_at INTEGER)";
    
64.         数据库连接.execSQL(sql);
    
65.         printl("[DB] ✅ 表已就绪: " + 表名);
    
66.     } catch (e) {
    
67.         printl("[DB] ⚠ 建表失败: " + e);
    
68.         数据库可用 = false;
    
69.     }
    
70. }
    
71. 
    
72. // 单轮天气数据入库
    
73. function dbInsertWeather(温度, 湿度, 风速, 天气码) {
    
74.     if (!数据库可用) return false;
    
75.     try {
    
76.         var stmt = 数据库连接.compileStatement("INSERT INTO " + 表名 +
    
77.             " (temperature, humidity, wind, weather_code, collected_at) VALUES (?,?,?,?,?)");
    
78.         stmt.bindDouble(1, 温度);
    
79.         stmt.bindDouble(2, 湿度);
    
80.         stmt.bindDouble(3, 风速);
    
81.         stmt.bindLong(4, 天气码);
    
82.         stmt.bindLong(5, time.nowStamp());   // nowStamp=毫秒数字;time.now()是格式化字符串不能bindLong
    
83.         stmt.executeInsert();
    
84.         stmt.close();
    
85.         return true;
    
86.     } catch (e) {
    
87.         printl("[DB] ❌ 入库失败: " + e);
    
88.         return false;
    
89.     }
    
90. }
    
91. 
    
92. function dbClose() {
    
93.     if (数据库可用 && 数据库连接 != null) {
    
94.         try { 数据库连接.close(); } catch (e) {}
    
95.         数据库连接 = null;
    
96.     }
    
97. }
    
98. 
    
99. // WMO 天气码 → 中文描述(接口返回的是数字码,入库后也靠它翻译)
    
100. function 天气码描述(code) {
     
101.     if (code === 0) return "晴";
     
102.     if (code === 1) return "基本晴";
     
103.     if (code === 2) return "局部多云";
     
104.     if (code === 3) return "阴天";
     
105.     if (code === 45 || code === 48) return "雾";
     
106.     if (code >= 51 && code <= 57) return "毛毛雨";
     
107.     if (code >= 61 && code <= 67) return "雨";
     
108.     if (code >= 71 && code <= 77) return "雪";
     
109.     if (code >= 80 && code <= 82) return "阵雨";
     
110.     if (code === 85 || code === 86) return "阵雪";
     
111.     if (code >= 95) return "雷暴";
     
112.     return "未知(" + code + ")";
     
113. }
     
114. 
     
115. // 拉取一次当前天气：返回对象 {温度,湿度,风速,天气码}，失败返回 null
     
116. function 拉取天气() {
     
117.     var url = "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=" + 纬度 +
     
118.         "&longitude=" + 经度 +
     
119.         "&current=temperature_2m,relative_humidity_2m,weather_code,wind_speed_10m" +
     
120.         "&timezone=Asia/Shanghai";
     
121. 
     
122.     try {
     
123.         printl("📡 正在请求天气接口(" + 城市名称 + " Open-Meteo 免Key)...");
     
124.         var http = new okHttp();
     
125.         http.setTimeOut(5000, 8000, 5000);   // 必须设超时，防网络挂死(踩坑经验)
     
126.         printl("📡 等待接口返回(最长8秒)...");
     
127.         var text = "" + http.get(url);
     
128.         printl("📡 接口已返回,开始解析 JSON...");
     
129.         var obj = JSON.parse(text);
     
130.         if (!obj || !obj.current) {
     
131.             printl("[API] ⚠ 接口无数据: " + text.substring(0, 120));
     
132.             return null;
     
133.         }
     
134.         var cur = obj.current;
     
135.         var 温度 = parseFloat(cur.temperature_2m);
     
136.         var 湿度 = parseFloat(cur.relative_humidity_2m);
     
137.         var 风速 = parseFloat(cur.wind_speed_10m);
     
138.         var 天气码 = parseInt(cur.weather_code);
     
139.         if (isNaN(温度) || isNaN(天气码)) {
     
140.             printl("[API] ⚠ 关键字段解析失败: " + text.substring(0, 120));
     
141.             return null;
     
142.         }
     
143.         if (isNaN(湿度)) 湿度 = 0;
     
144.         if (isNaN(风速)) 风速 = 0;
     
145.         printl("✅ 解析完成:" + 城市名称 + " 温度 " + 温度.toFixed(1) + "℃ 湿度 " + 湿度 +
     
146.             "% 风速 " + 风速 + "km/h 天气 " + 天气码描述(天气码));
     
147.         return { 温度: 温度, 湿度: 湿度, 风速: 风速, 天气码: 天气码 };
     
148.     } catch (e) {
     
149.         printl("[API] ❌ 拉取失败: " + e);
     
150.         return null;
     
151.     }
     
152. }
     
153. 
     
154. // 逐条完整打印采集结果(演示用:接口返回的每个字段都打出来)
     
155. function 打印采集结果(数据) {
     
156.     printl("📋 本轮采集结果(" + 城市名称 + "):");
     
157.     printl("   [1] 温度   : " + 数据.温度.toFixed(1) + " ℃");
     
158.     printl("   [2] 湿度   : " + 数据.湿度 + " %");
     
159.     printl("   [3] 风速   : " + 数据.风速.toFixed(1) + " km/h");
     
160.     printl("   [4] 天气码 : " + 数据.天气码 + "(" + 天气码描述(数据.天气码) + ")");
     
161.     printl("   [5] 采集时间: " + time.StampToTime(time.nowStamp()));
     
162. }
     
163. 
     
164. // 报警检查：恶劣天气码 或 与上一轮温差超阈值,触发时打 ⚠ 日志
     
165. function 检查报警(数据) {
     
166.     // 规则1:恶劣天气码报警
     
167.     if (数据.天气码 >= 恶劣天气码下限) {
     
168.         printl("⚠ 报警:" + 城市名称 + " 恶劣天气(天气码 " + 数据.天气码 + " " +
     
169.             天气码描述(数据.天气码) + "),阈值 >= " + 恶劣天气码下限);
     
170.     }
     
171.     // 规则2:与上一轮温差超阈值报警(首轮无基准不报)
     
172.     if (上一轮温度 != null && Math.abs(数据.温度 - 上一轮温度) >= 温度骤变阈值) {
     
173.         var 差值 = 数据.温度 - 上一轮温度;
     
174.         var 符号 = 差值 >= 0 ? "+" : "";
     
175.         printl("⚠ 报警:温度骤变 " + 符号 + 差值.toFixed(1) + "℃(上一轮 " +
     
176.             上一轮温度.toFixed(1) + "℃ → 本轮 " + 数据.温度.toFixed(1) + "℃),阈值 " + 温度骤变阈值 + "℃");
     
177.     }
     
178.     上一轮温度 = 数据.温度;
     
179. }
     
180. 
     
181. // ========== 主流程 ==========
     
182. printl("===== 案例16 天气定时采集入库 启动 =====");
     
183. 
     
184. // 步骤0：连库建表
     
185. dbConnect();
     
186. dbEnsureTable();
     
187. printl("⚙ 配置:" + 城市名称 + "(" + 纬度 + "," + 经度 + ") · 采集间隔 " + 采集间隔秒 +
     
188.     " 秒 · 骤变阈值 " + 温度骤变阈值 + "℃ · 恶劣天气码 >= " + 恶劣天气码下限);
     
189. 
     
190. // 停止按钮清理(顺序：先置标志，stopAllRuning 放最后)
     
191. event.onStopBtnEvent(function () {
     
192.     gStop = true;
     
193.     dbClose();
     
194.     runTime.stopAllRuning();
     
195. });
     
196. 
     
197. // 步骤1：定时循环采集
     
198. var 轮次 = 0;
     
199. while (!gStop) {
     
200.     轮次++;
     
201.     printl("\n---- 第 " + 轮次 + " 轮采集 ----");
     
202. 
     
203.     var 天气数据 = 拉取天气();
     
204.     if (天气数据 != null) {
     
205.         // 1) 逐条完整打印采集结果(演示重点:接口返回的字段全打出来)
     
206.         打印采集结果(天气数据);
     
207. 
     
208.         // 2) 入库
     
209.         printl("💾 写入数据库(表: " + 表名 + ")...");
     
210.         if (dbInsertWeather(天气数据.温度, 天气数据.湿度, 天气数据.风速, 天气数据.天气码)) {
     
211.             累计入库条数++;
     
212.             printl("   ✓ 已入库: " + 城市名称 + " 温度 " + 天气数据.温度.toFixed(1) + "℃ 天气 " +
     
213.                 天气码描述(天气数据.天气码));
     
214.             printl("[DB] 本轮入库 1 条 | 累计 " + 累计入库条数 + " 条 | 库文件: " + SQLite路径);
     
215.         } else {
     
216.             printl("   ✗ 入库失败,本轮数据未落库");
     
217.         }
     
218. 
     
219.         // 3) 报警检查
     
220.         检查报警(天气数据);
     
221.     } else {
     
222.         printl("⚠ 本轮无数据，跳过入库(" + time.StampToTime(time.nowStamp()) + ")");
     
223.     }
     
224. 
     
225.     // 分片等待下一轮:每 5 秒打一条进度日志(画面不空,方便观察/录像)
     
226.     printl("⏳ 本轮全部完成," + 采集间隔秒 + " 秒后自动开始下一轮");
     
227.     var 剩余 = 采集间隔秒;
     
228.     while (剩余 > 0 && !gStop) {
     
229.         var 步长 = 剩余 >= 5 ? 5 : 剩余;
     
230.         printl("⏳ 等待下一轮...剩余 " + 剩余 + " 秒(期间脚本在待机,到点自动拉天气→入库)");
     
231.         sleep.second(秒 = 步长);
     
232.         剩余 = 剩余 - 步长;
     
233.     }
     
234. }
     
235. 
     
236. dbClose();
     
237. printl("===== 流程结束：共 " + 轮次 + " 轮，累计入库 " + 累计入库条数 + " 条 =====");
     

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