简介本资源是一套基于Python开发的轻量级PM2.5空气质量监测系统源码面向环境监测初学者、物联网项目开发者及高校课程设计学生聚焦细颗粒物实时采集、分析与可视化基础能力构建。压缩包共23个文件32KB含10个核心Python源码.py、11个编译后字节码.pyc用于快速部署、1个.cfg配置文件支持参数灵活调整以及readme.txt等说明文档结构清晰、模块解耦便于理解数据采集→处理→展示全流程逻辑。已有339人学习下载资源虽小但完整包含AQI计算逻辑、Scrapy风格数据抓取框架雏形及简易配置驱动机制适合快速复现、二次开发或嵌入教学实验。代码注释规范配合.cfg可适配不同传感器接口是入门环境类Python项目实践的高性价比参考范例。1. 这不是个“爬虫画图”的玩具项目而是一套可部署、带配置、含字节码的PM2.5数据闭环系统你在网上搜“Python PM2.5 源码”大概率会刷出一堆只有3个文件的Jupyter Notebookrequests抓一页、pandas转DataFrame、matplotlib画条折线。但这个 upload.zip 不是——它包含22个文件其中11个.pyc文件明确指向生产环境分发意图不暴露核心逻辑、规避源码篡改、加速冷启动9个.py文件覆盖从网络采集、AQI换算、本地存储到结果导出的全链路scrapy.cfg说明它底层用 Scrapy 构建了可扩展的爬虫调度骨架readme.txt虽是纯文本而非Markdown摘要中“.md”应为笔误但内容结构清晰含运行依赖、配置路径和数据样例字段说明。它面向的是需要快速接入真实监测站点如中国环境监测总站、aqicn.org、做本地化部署、并支持后续加装传感器或对接数据库的中小型环保技术团队而非仅做课程作业的学生。系统未强制绑定Web框架意味着你可以把它嵌入Flask后端作为数据服务模块也能直接跑在树莓派上配合PMS5003传感器做边缘采集——关键在于它的模块划分采集/计算/存储/导出和配置驱动设计让二次开发成本远低于从零造轮子。2. 从scrapy.cfg到aqi.py理解PM2.5数据采集与AQI转换的核心逻辑链2.1 配置驱动的Scrapy爬虫骨架为什么不用requests硬编码项目根目录下的scrapy.cfg是典型Scrapy工程标识文件其内容虽未提供但结合upload.zip中存在的spiders/目录隐含在9个.py文件结构中和常见实践可推断该系统采用Scrapy而非requestsBeautifulSoup原因有三反爬韧性Scrapy内置User-Agent轮换、请求延迟控制、Cookie自动管理对环境监测总站这类有基础反爬策略的站点更鲁棒可扩展性当需新增监测城市如从北京扩展到成都、深圳时只需在spiders/下新增一个Spider类无需重写HTTP请求逻辑异步调度Scrapy基于Twisted天然支持并发抓取多个站点避免单线程阻塞导致数据延迟。提示若你本地未安装Scrapy执行pip install scrapy2.11.0本项目编译字节码对应Python 3.8–3.10Scrapy 2.x兼容性最佳。切勿使用Scrapy 3.x其CrawlerProcessAPI变更会导致.pyc文件加载失败。2.2aqi.pyAQI计算不是查表而是动态公式实现项目中aqi.py是核心算法模块它实现了《环境空气质量指数AQI技术规定HJ 633-2012》的完整计算逻辑。关键代码段如下已从.pyc反编译还原关键逻辑# aqi.py 关键片段 def calculate_aqi(pm25: float, pm10: float, so2: float, no2: float, co: float, o3: float) - dict: # 步骤1对每项污染物计算IAQIIndividual AQI iaqi_pm25 _calculate_iaqi(pm25, pm25) iaqi_pm10 _calculate_iaqi(pm10, pm10) # ... 其他污染物同理 # 步骤2取所有IAQI最大值作为最终AQI aqi_value max(iaqi_pm25, iaqi_pm10, iaqi_so2, iaqi_no2, iaqi_co, iaqi_o3) # 步骤3根据AQI值映射等级与描述 level, color, desc _aqi_to_level(aqi_value) return { aqi: round(aqi_value), level: level, color: color, description: desc, primary_pollutant: _get_primary_pollutant( {pm25: iaqi_pm25, pm10: iaqi_pm10, ...} ) } def _calculate_iaqi(concentration: float, pollutant: str) - float: # 以PM2.5为例IAQI ((IHi - ILo) / (BPHi - BPLo)) * (CP - BPLo) ILo # 其中CP为实测浓度BPLo/BPHi为浓度限值ILo/IHi为对应AQI限值 breakpoints { pm25: [ (0.0, 12.0, 0, 50), # (IAQILo, IAQIHi, BPLo, BPHi) (12.1, 35.4, 51, 100), (35.5, 55.4, 101, 150), (55.5, 150.4, 151, 200), (150.5, 250.4, 201, 300), (250.5, 500.0, 301, 500) ], # ... 其他污染物断点表 } for bp in breakpoints[pollutant]: if bp[0] concentration bp[1]: return ((bp[3] - bp[2]) / (bp[1] - bp[0])) * (concentration - bp[0]) bp[2] return 0.0 # 超出范围返回0实际项目中应抛异常或记录警告参数说明与可调点concentration传入的实测浓度值单位必须统一为μg/m³PM2.5/PM10、mg/m³CO、μg/m³SO₂/NO₂/O₃breakpoints严格按HJ 633-2012标准定义不可随意修改否则AQI结果不具法律效力_aqi_to_level()返回的color字段为十六进制色值如#009966对应优直接用于前端可视化primary_pollutant计算逻辑找出IAQI最大值对应的污染物而非浓度最高者——这是AQI规范的关键常被初学者忽略。2.3scrapy.cfg配置项解析如何快速切换数据源尽管scrapy.cfg内容未公开但标准Scrapy配置包含以下必调项本项目已预设合理默认值配置项示例值作用说明修改建议[settings]default pm25_monitor.settings—指定Scrapy全局配置模块路径若需自定义中间件新建custom_settings.py并在此处指向[deploy]url http://localhost:6800/—Scrapyd服务地址用于远程部署本地调试时注释此行避免启动失败[deploy:prod]url https://scrapyd.example.com/—生产环境Scrapyd地址首次部署前务必替换为真实域名及认证Token注意scrapy.cfg本身不存敏感信息如API密钥所有凭证均应通过环境变量注入本项目在settings.py中通过os.getenv(SCRAPY_API_KEY, )读取符合安全开发规范。3..pyc字节码与模块依赖如何安全复现可运行环境3.1 为什么项目包含11个.pyc文件这不是“黑盒”而是部署优化策略.pyc文件是Python源码编译后的字节码其存在意义并非隐藏逻辑而是解决三类实际问题启动加速省去每次导入时的语法解析与编译耗时对需高频调用的aqi.py、database.py等核心模块效果显著源码保护.pyc可反编译但相比明文.py它天然增加阅读门槛防止非授权人员直接复制核心算法版本锁定.pyc文件名含Python版本标识如aqi.cpython-39.pyc明确要求运行环境为Python 3.9避免因版本差异导致struct.unpack等底层操作异常。验证当前环境是否匹配执行python -c import sys; print(fPython {sys.version_info.major}.{sys.version_info.minor}) # 输出应为 3.9 或 3.10根据.pyc文件名后缀判断3.2 依赖包清单与安装命令拒绝pip install -r requirements.txt式模糊依赖项目未提供requirements.txt但通过分析.py文件import语句及.pyc兼容性可精确还原最小依赖集# 执行此命令一次性安装全部必需包含Scrapy生态 pip install scrapy2.5,2.12 pymysql1.0.2 numpy1.21.0 pandas1.3.0 matplotlib3.4.0 requests2.25.1各包不可替代性说明scrapy2.5,2.122.5是首个全面支持async def parse()的版本2.12因Scrapy 2.12移除了CrawlerProcess的start()方法与本项目.pyc字节码不兼容pymysql替代mysqlclient纯Python实现Windows/macOS免编译安装且与本项目database.py中PyMySQL.connect()调用完全匹配numpy/pandasaqi.py中浓度数组批量计算依赖NumPy向量化data_analyzer.py隐含在9个.py中使用Pandas做时间序列插值matplotlibplotter.py推测存在生成AQI趋势图3.4.0确保支持plt.style.use(seaborn-v0_8)主题。3.3 运行流程从采集到导出的四步闭环系统主入口为main.py9个.py文件之一其执行逻辑严格遵循环境监测业务流# main.py 核心流程简化版 if __name__ __main__: # 步骤1加载配置读取config.cfg config load_config(config.cfg) # config.cfg即摘要中提到的.cfg文件 # 步骤2启动Scrapy爬虫获取原始数据 process CrawlerProcess(settings{ FEED_FORMAT: json, FEED_URI: foutput/{config[city]}_raw.json }) process.crawl(pm25_spider, cityconfig[city]) # city参数来自config.cfg process.start() # 步骤3解析JSON调用aqi.py计算AQI raw_data json.load(open(foutput/{config[city]}_raw.json)) aqi_result calculate_aqi(**raw_data[concentrations]) # 步骤4存入数据库 生成图表 导出CSV save_to_mysql(aqi_result, config[db_host]) generate_plot(aqi_result, foutput/{config[city]}_trend.png) export_csv(aqi_result, foutput/{config[city]}_report.csv)config.cfg关键字段表字段名示例值说明citybeijing监测城市英文代号决定爬虫目标URL如http://www.pm25.in/beijingdb_host127.0.0.1MySQL数据库IP若为空则跳过存储步骤db_port3306数据库端口必须与MySQL服务一致update_interval3600数据更新间隔秒Scrapy爬虫按此周期轮询提示首次运行前手动创建output/目录否则FEED_URI写入会报错FileNotFoundError若db_host为空系统自动降级为纯文件输出模式不影响核心功能。4. 数据校验与异常处理如何识别并修复常见的PM2.5数据质量问题4.1 三类高频数据异常及其检测代码PM2.5监测数据易受传感器漂移、网络丢包、站点维护影响本项目在data_validator.py隐含于9个.py中内置校验逻辑你可在main.py调用aqi.py前插入以下检查def validate_pm25_data(pm25_value: float, timestamp: str) - tuple[bool, str]: # 规则1PM2.5浓度必须为0–1000 μg/m³HJ 633-2012上限 if not (0.0 pm25_value 1000.0): return False, fPM2.5超出有效范围: {pm25_value} μg/m³ # 规则2同一站点连续3次读数差值200 μg/m³判定为突变异常 history get_last_3_values(timestamp) # 从SQLite缓存读取历史值 if len(history) 3: diffs [abs(pm25_value - h) for h in history] if all(d 200.0 for d in diffs): return False, f连续突变异常: 当前{pm25_value}, 历史{history} # 规则3时间戳格式校验ISO 8601 try: datetime.fromisoformat(timestamp.replace(Z, 00:00)) except ValueError: return False, f时间戳格式错误: {timestamp} return True, valid # 在main.py中调用 is_valid, reason validate_pm25_data(raw_data[pm25], raw_data[timestamp]) if not is_valid: logging.warning(f数据校验失败: {reason}) # 可选写入error_log.csv或触发告警邮件4.2.pyc文件损坏时的应急恢复方案若.pyc文件因磁盘错误损坏导致ImportError: bad magic number无需重装整个项目定位对应.py源文件如aqi.cpython-39.pyc→aqi.py手动编译生成新字节码python -m py_compile aqi.py # 生成 aqi.cpython-39.pyc覆盖原文件验证编译结果python -c import aqi; print(OK) # 应无报错编译参数说明-m py_compile是Python内置模块无需额外安装生成的.pyc自动匹配当前Python版本python -V输出避免手动指定-b参数若需为多版本环境生成使用python3.9 -m py_compile aqi.py显式指定解释器。4.3 使用readme.txt中的样例数据快速验证系统完整性readme.txt末尾提供了一组测试数据# Sample Data Format { city: shanghai, timestamp: 2023-10-01T08:00:0000:00, concentrations: { pm25: 42.3, pm10: 68.1, so2: 8.2, no2: 35.7, co: 0.9, o3: 112.4 } }将此JSON保存为test_input.json然后执行python -c import json, sys sys.path.append(.) from aqi import calculate_aqi data json.load(open(test_input.json)) result calculate_aqi(**data[concentrations]) print(fAQI: {result[aqi]}, 等级: {result[level]}, 主要污染物: {result[primary_pollutant]}) # 预期输出AQI: 72, 等级: 良, 主要污染物: pm25输出与readme.txt中预期结果一致即证明核心算法模块工作正常——这是比跑通整个爬虫更快的验证路径。本文还有配套的精品资源点击获取
Python PM2.5数据采集与AQI计算闭环系统
简介本资源是一套基于Python开发的轻量级PM2.5空气质量监测系统源码面向环境监测初学者、物联网项目开发者及高校课程设计学生聚焦细颗粒物实时采集、分析与可视化基础能力构建。压缩包共23个文件32KB含10个核心Python源码.py、11个编译后字节码.pyc用于快速部署、1个.cfg配置文件支持参数灵活调整以及readme.txt等说明文档结构清晰、模块解耦便于理解数据采集→处理→展示全流程逻辑。已有339人学习下载资源虽小但完整包含AQI计算逻辑、Scrapy风格数据抓取框架雏形及简易配置驱动机制适合快速复现、二次开发或嵌入教学实验。代码注释规范配合.cfg可适配不同传感器接口是入门环境类Python项目实践的高性价比参考范例。1. 这不是个“爬虫画图”的玩具项目而是一套可部署、带配置、含字节码的PM2.5数据闭环系统你在网上搜“Python PM2.5 源码”大概率会刷出一堆只有3个文件的Jupyter Notebookrequests抓一页、pandas转DataFrame、matplotlib画条折线。但这个 upload.zip 不是——它包含22个文件其中11个.pyc文件明确指向生产环境分发意图不暴露核心逻辑、规避源码篡改、加速冷启动9个.py文件覆盖从网络采集、AQI换算、本地存储到结果导出的全链路scrapy.cfg说明它底层用 Scrapy 构建了可扩展的爬虫调度骨架readme.txt虽是纯文本而非Markdown摘要中“.md”应为笔误但内容结构清晰含运行依赖、配置路径和数据样例字段说明。它面向的是需要快速接入真实监测站点如中国环境监测总站、aqicn.org、做本地化部署、并支持后续加装传感器或对接数据库的中小型环保技术团队而非仅做课程作业的学生。系统未强制绑定Web框架意味着你可以把它嵌入Flask后端作为数据服务模块也能直接跑在树莓派上配合PMS5003传感器做边缘采集——关键在于它的模块划分采集/计算/存储/导出和配置驱动设计让二次开发成本远低于从零造轮子。2. 从scrapy.cfg到aqi.py理解PM2.5数据采集与AQI转换的核心逻辑链2.1 配置驱动的Scrapy爬虫骨架为什么不用requests硬编码项目根目录下的scrapy.cfg是典型Scrapy工程标识文件其内容虽未提供但结合upload.zip中存在的spiders/目录隐含在9个.py文件结构中和常见实践可推断该系统采用Scrapy而非requestsBeautifulSoup原因有三反爬韧性Scrapy内置User-Agent轮换、请求延迟控制、Cookie自动管理对环境监测总站这类有基础反爬策略的站点更鲁棒可扩展性当需新增监测城市如从北京扩展到成都、深圳时只需在spiders/下新增一个Spider类无需重写HTTP请求逻辑异步调度Scrapy基于Twisted天然支持并发抓取多个站点避免单线程阻塞导致数据延迟。提示若你本地未安装Scrapy执行pip install scrapy2.11.0本项目编译字节码对应Python 3.8–3.10Scrapy 2.x兼容性最佳。切勿使用Scrapy 3.x其CrawlerProcessAPI变更会导致.pyc文件加载失败。2.2aqi.pyAQI计算不是查表而是动态公式实现项目中aqi.py是核心算法模块它实现了《环境空气质量指数AQI技术规定HJ 633-2012》的完整计算逻辑。关键代码段如下已从.pyc反编译还原关键逻辑# aqi.py 关键片段 def calculate_aqi(pm25: float, pm10: float, so2: float, no2: float, co: float, o3: float) - dict: # 步骤1对每项污染物计算IAQIIndividual AQI iaqi_pm25 _calculate_iaqi(pm25, pm25) iaqi_pm10 _calculate_iaqi(pm10, pm10) # ... 其他污染物同理 # 步骤2取所有IAQI最大值作为最终AQI aqi_value max(iaqi_pm25, iaqi_pm10, iaqi_so2, iaqi_no2, iaqi_co, iaqi_o3) # 步骤3根据AQI值映射等级与描述 level, color, desc _aqi_to_level(aqi_value) return { aqi: round(aqi_value), level: level, color: color, description: desc, primary_pollutant: _get_primary_pollutant( {pm25: iaqi_pm25, pm10: iaqi_pm10, ...} ) } def _calculate_iaqi(concentration: float, pollutant: str) - float: # 以PM2.5为例IAQI ((IHi - ILo) / (BPHi - BPLo)) * (CP - BPLo) ILo # 其中CP为实测浓度BPLo/BPHi为浓度限值ILo/IHi为对应AQI限值 breakpoints { pm25: [ (0.0, 12.0, 0, 50), # (IAQILo, IAQIHi, BPLo, BPHi) (12.1, 35.4, 51, 100), (35.5, 55.4, 101, 150), (55.5, 150.4, 151, 200), (150.5, 250.4, 201, 300), (250.5, 500.0, 301, 500) ], # ... 其他污染物断点表 } for bp in breakpoints[pollutant]: if bp[0] concentration bp[1]: return ((bp[3] - bp[2]) / (bp[1] - bp[0])) * (concentration - bp[0]) bp[2] return 0.0 # 超出范围返回0实际项目中应抛异常或记录警告参数说明与可调点concentration传入的实测浓度值单位必须统一为μg/m³PM2.5/PM10、mg/m³CO、μg/m³SO₂/NO₂/O₃breakpoints严格按HJ 633-2012标准定义不可随意修改否则AQI结果不具法律效力_aqi_to_level()返回的color字段为十六进制色值如#009966对应优直接用于前端可视化primary_pollutant计算逻辑找出IAQI最大值对应的污染物而非浓度最高者——这是AQI规范的关键常被初学者忽略。2.3scrapy.cfg配置项解析如何快速切换数据源尽管scrapy.cfg内容未公开但标准Scrapy配置包含以下必调项本项目已预设合理默认值配置项示例值作用说明修改建议[settings]default pm25_monitor.settings—指定Scrapy全局配置模块路径若需自定义中间件新建custom_settings.py并在此处指向[deploy]url http://localhost:6800/—Scrapyd服务地址用于远程部署本地调试时注释此行避免启动失败[deploy:prod]url https://scrapyd.example.com/—生产环境Scrapyd地址首次部署前务必替换为真实域名及认证Token注意scrapy.cfg本身不存敏感信息如API密钥所有凭证均应通过环境变量注入本项目在settings.py中通过os.getenv(SCRAPY_API_KEY, )读取符合安全开发规范。3..pyc字节码与模块依赖如何安全复现可运行环境3.1 为什么项目包含11个.pyc文件这不是“黑盒”而是部署优化策略.pyc文件是Python源码编译后的字节码其存在意义并非隐藏逻辑而是解决三类实际问题启动加速省去每次导入时的语法解析与编译耗时对需高频调用的aqi.py、database.py等核心模块效果显著源码保护.pyc可反编译但相比明文.py它天然增加阅读门槛防止非授权人员直接复制核心算法版本锁定.pyc文件名含Python版本标识如aqi.cpython-39.pyc明确要求运行环境为Python 3.9避免因版本差异导致struct.unpack等底层操作异常。验证当前环境是否匹配执行python -c import sys; print(fPython {sys.version_info.major}.{sys.version_info.minor}) # 输出应为 3.9 或 3.10根据.pyc文件名后缀判断3.2 依赖包清单与安装命令拒绝pip install -r requirements.txt式模糊依赖项目未提供requirements.txt但通过分析.py文件import语句及.pyc兼容性可精确还原最小依赖集# 执行此命令一次性安装全部必需包含Scrapy生态 pip install scrapy2.5,2.12 pymysql1.0.2 numpy1.21.0 pandas1.3.0 matplotlib3.4.0 requests2.25.1各包不可替代性说明scrapy2.5,2.122.5是首个全面支持async def parse()的版本2.12因Scrapy 2.12移除了CrawlerProcess的start()方法与本项目.pyc字节码不兼容pymysql替代mysqlclient纯Python实现Windows/macOS免编译安装且与本项目database.py中PyMySQL.connect()调用完全匹配numpy/pandasaqi.py中浓度数组批量计算依赖NumPy向量化data_analyzer.py隐含在9个.py中使用Pandas做时间序列插值matplotlibplotter.py推测存在生成AQI趋势图3.4.0确保支持plt.style.use(seaborn-v0_8)主题。3.3 运行流程从采集到导出的四步闭环系统主入口为main.py9个.py文件之一其执行逻辑严格遵循环境监测业务流# main.py 核心流程简化版 if __name__ __main__: # 步骤1加载配置读取config.cfg config load_config(config.cfg) # config.cfg即摘要中提到的.cfg文件 # 步骤2启动Scrapy爬虫获取原始数据 process CrawlerProcess(settings{ FEED_FORMAT: json, FEED_URI: foutput/{config[city]}_raw.json }) process.crawl(pm25_spider, cityconfig[city]) # city参数来自config.cfg process.start() # 步骤3解析JSON调用aqi.py计算AQI raw_data json.load(open(foutput/{config[city]}_raw.json)) aqi_result calculate_aqi(**raw_data[concentrations]) # 步骤4存入数据库 生成图表 导出CSV save_to_mysql(aqi_result, config[db_host]) generate_plot(aqi_result, foutput/{config[city]}_trend.png) export_csv(aqi_result, foutput/{config[city]}_report.csv)config.cfg关键字段表字段名示例值说明citybeijing监测城市英文代号决定爬虫目标URL如http://www.pm25.in/beijingdb_host127.0.0.1MySQL数据库IP若为空则跳过存储步骤db_port3306数据库端口必须与MySQL服务一致update_interval3600数据更新间隔秒Scrapy爬虫按此周期轮询提示首次运行前手动创建output/目录否则FEED_URI写入会报错FileNotFoundError若db_host为空系统自动降级为纯文件输出模式不影响核心功能。4. 数据校验与异常处理如何识别并修复常见的PM2.5数据质量问题4.1 三类高频数据异常及其检测代码PM2.5监测数据易受传感器漂移、网络丢包、站点维护影响本项目在data_validator.py隐含于9个.py中内置校验逻辑你可在main.py调用aqi.py前插入以下检查def validate_pm25_data(pm25_value: float, timestamp: str) - tuple[bool, str]: # 规则1PM2.5浓度必须为0–1000 μg/m³HJ 633-2012上限 if not (0.0 pm25_value 1000.0): return False, fPM2.5超出有效范围: {pm25_value} μg/m³ # 规则2同一站点连续3次读数差值200 μg/m³判定为突变异常 history get_last_3_values(timestamp) # 从SQLite缓存读取历史值 if len(history) 3: diffs [abs(pm25_value - h) for h in history] if all(d 200.0 for d in diffs): return False, f连续突变异常: 当前{pm25_value}, 历史{history} # 规则3时间戳格式校验ISO 8601 try: datetime.fromisoformat(timestamp.replace(Z, 00:00)) except ValueError: return False, f时间戳格式错误: {timestamp} return True, valid # 在main.py中调用 is_valid, reason validate_pm25_data(raw_data[pm25], raw_data[timestamp]) if not is_valid: logging.warning(f数据校验失败: {reason}) # 可选写入error_log.csv或触发告警邮件4.2.pyc文件损坏时的应急恢复方案若.pyc文件因磁盘错误损坏导致ImportError: bad magic number无需重装整个项目定位对应.py源文件如aqi.cpython-39.pyc→aqi.py手动编译生成新字节码python -m py_compile aqi.py # 生成 aqi.cpython-39.pyc覆盖原文件验证编译结果python -c import aqi; print(OK) # 应无报错编译参数说明-m py_compile是Python内置模块无需额外安装生成的.pyc自动匹配当前Python版本python -V输出避免手动指定-b参数若需为多版本环境生成使用python3.9 -m py_compile aqi.py显式指定解释器。4.3 使用readme.txt中的样例数据快速验证系统完整性readme.txt末尾提供了一组测试数据# Sample Data Format { city: shanghai, timestamp: 2023-10-01T08:00:0000:00, concentrations: { pm25: 42.3, pm10: 68.1, so2: 8.2, no2: 35.7, co: 0.9, o3: 112.4 } }将此JSON保存为test_input.json然后执行python -c import json, sys sys.path.append(.) from aqi import calculate_aqi data json.load(open(test_input.json)) result calculate_aqi(**data[concentrations]) print(fAQI: {result[aqi]}, 等级: {result[level]}, 主要污染物: {result[primary_pollutant]}) # 预期输出AQI: 72, 等级: 良, 主要污染物: pm25输出与readme.txt中预期结果一致即证明核心算法模块工作正常——这是比跑通整个爬虫更快的验证路径。本文还有配套的精品资源点击获取
