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import streamlit as st # フロントエンドを扱うstreamlitの機能をインポート
import requests # リクエストするための機能をインポート
from datetime import datetime # 現在時刻などの時間を扱う機能をインポート
import pandas as pd # データフレームを扱う機能をインポート
# 選択肢を作成
city_code_list = {
"東京都":"130010",
"大阪" : "270000",
}
# 選択肢のデフォルトを設定
city_code_index = "東京都"
st.title("お天気アプリ") # タイトル
st.markdown("**調べたい地域を選んでください。** :japan:") # サブタイトル
city_code_index = st.selectbox("地域を選んでください。",city_code_list.keys()) # 選択肢のキーをst.selectboxで選択し、city_code_indexに代入
city_code = city_code_list[city_code_index] # 選択したキーからAPIのリクエストに使うcityコードに変換し、city_codeに代入
current_city_code = st.empty() # 選択中の地域を補油時するための箱をcurrent_city_codeとして用意
current_city_code.write("選択中の地域:" + city_code_index) # 用意した箱に選択肢した地域を代入し、表示させる
url = "https://weather.tsukumijima.net/api/forecast/city/" + city_code # APIにリクエストするURLを作成
response = requests.get(url) # 作成したリクエスト用URLでアクセスして、responseに代入
weather_json = response.json() # responseにjson形式の天気のデータが返ってくるので、response.json()をweather_jsonに代入
now_hour = datetime.now().hour # 現在の天気情報取得のために、現在時刻の時間をnow_hourに代入
# 今日の天気はweather_json['forecasts'][0]['chanceOfRain']
# 明日の天気はweather_json['forecasts'][1]['chanceOfRain']
# 明後日の天気はweather_json['forecasts'][2]['chanceOfRain']
# にそれぞれ格納されている
# 天気の情報を0-6時、6-12時、12-18時、18-24時の4つに分けて降水確率を今日、明日、明後日の３日間の天気を返すため、場合分けする。
if 0 <= now_hour and now_hour < 6:
weather_now = weather_json['forecasts'][0]['chanceOfRain']['T00_06'] # 今日の0-6時の降水確率を取得し、weather_nowに代入
elif 6 <= now_hour and now_hour < 12:
weather_now = weather_json['forecasts'][0]['chanceOfRain']['T06_12'] # 今日の6-12時の降水確率を取得し、weather_nowに代入
elif 12 <= now_hour and now_hour < 18:
weather_now = weather_json['forecasts'][0]['chanceOfRain']['T12_18'] # 今日の12-18時の降水確率を取得し、weather_nowに代入
else:
weather_now = weather_json['forecasts'][0]['chanceOfRain']['T18_24'] # 今日の18-24時の降水確率を取得し、weather_nowに代入
# 現在時刻の降水確率をweather_now_textに代入
weather_now_text = "現在の降水確率 : " + weather_now
st.write(weather_now_text) # 現在時刻の降水確率を表示
# temp_now の None チェックと代替値設定
temp_now_raw = weather_json['forecasts'][0]['temperature']['max']['celsius']
temp_now = float(temp_now_raw) if temp_now_raw is not None else 0.0
# temp_old の None チェックと代替値設定
temp_old_raw = weather_json['forecasts'][-1]['temperature']['max']['celsius']
temp_old = float(temp_old_raw) if temp_old_raw is not None else 0.0
# メトリック表示
st.metric(label="今日の最高気温", value=f"{temp_now}℃", delta=f"{temp_now - temp_old}℃")
# 今日、明日、明後日の降水確率をDadaFrameに代入
df1 = pd.DataFrame(weather_json['forecasts'][0]['chanceOfRain'],index=["今日"]) # index名を今日という文字列に設定
df2 = pd.DataFrame(weather_json['forecasts'][1]['chanceOfRain'],index=["明日"]) # index名を明日という文字列に設定
df3 = pd.DataFrame(weather_json['forecasts'][2]['chanceOfRain'],index=["明後日"]) # index名を明後日という文字列に設定
df = pd.concat([df1,df2,df3]) # 今日、明日、明後日の降水確率を結合して一覧にしてdfに代入
st.dataframe(df) # 一覧にした降水確率を表示
st.toast('データが正しく表示されました！', icon='😍')
st.sidebar.link_button("気象関連ニュースへ", "https://www3.nhk.or.jp/news/word/0000035.html")
st.sidebar.button("Reset", type="primary")
if st.sidebar.button("Say hello"):
st.sidebar.write("Why hello there")
else:
st.sidebar.write("Goodbye")
st.sidebar.divider()
agree = st.sidebar.checkbox("I agree")
if agree:
st.sidebar.write("Great!")
import streamlit as st
sentiment_mapping = ["だめ", "いまいち", "まあまあ", "良い", "とても良い"]
selected = st.sidebar.feedback("faces")
if selected is not None:
st.sidebar.markdown(f"あなたは {sentiment_mapping[selected]} 顔を選びました。")
import streamlit as st
st.logo(
"https://www.juniper.net/content/dam/www/assets/images/us/en/company/leadership/rami-rahim2-high.jpg",
link="https://www.juniper.net/jp/ja.html",
icon_image="https://www.juniper.net/content/dam/www/assets/images/us/en/company/leadership/rami-rahim2-low.jpg",
)
picture = st.sidebar.camera_input("写真をパシャリ！")
if picture:
st.image(picture)
import datetime
t = st.sidebar.time_input("何時に起きますか？", datetime.time(8, 00))
st.sidebar.write("Alarm is set for", t)
prompt = st.chat_input("何かメッセージをどうぞ！")
if prompt:
st.write(f"以下のメッセージが入力されました: {prompt}")
import numpy as np
df = pd.DataFrame(
np.random.randn(1000, 2) / [50, 50] + [35.689, 139.692],
columns=['lat', 'lon'])
st.map(df, size=20, color='#0044ff')