Beleza, pessoal! Hoje vou contar como foi minha saga para tentar prever o tempo para o dia 29 de março. Confesso que a ideia surgiu meio do nada, sabe? Estava tomando um café e pensando “será que vai chover?”. Aí me toquei: por que não tentar descobrir?
Primeiro, claro, fui no Google. Digitei “previsão do tempo 29 de março” e vi um monte de site. Alguns diziam que ia fazer sol, outros chuva… Uma bagunça! Decidi que não ia confiar só nisso.
- Comecei a pesquisar sobre APIs de previsão do tempo.
- Achei algumas opções gratuitas e outras pagas.
- Testei umas três gratuitas, mas a maioria tinha limite de requisições ou dava informações meio estranhas.
Aí pensei: “Vou usar o Python!”. Já tinha usado antes para uns projetos simples e achei que seria legal para isso também. Instalei a biblioteca “requests” para fazer as requisições para a API e comecei a brincar com os dados.
Onde a coisa complicou:
Achar uma API confiável. No fim, acabei usando uma que permitia algumas consultas grátis por dia. Para a minha necessidade, já estava bom.
Depois, tive que entender como a API funcionava. Demorei um pouco para sacar como mandar os parâmetros certos para ela me dar a previsão para o dia 29 de março, especificamente.
Com os dados na mão, usei a biblioteca “json” do Python para organizar as informações. Consegui extrair a temperatura máxima, mínima, a probabilidade de chuva e a descrição do clima (se ia estar ensolarado, nublado, etc.).
Por fim, escrevi um script simples que pegava esses dados e imprimia na tela de um jeito fácil de entender. Algo como:
“Previsão para 29 de março:
Temperatura máxima: 28°C
Temperatura mínima: 20°C
Probabilidade de chuva: 15%
Clima: Ensolarado com algumas nuvens”
No dia 29, fiquei de olho para ver se a previsão tinha acertado. Para minha surpresa, até que foi bem precisa! Acertou a temperatura e a probabilidade de chuva. Errou só um pouco na descrição, porque acabou ficando mais nublado do que ensolarado.
Conclusão
Foi um projetinho simples, mas aprendi bastante! Descobri como usar APIs para coletar dados, como manipular esses dados com Python e, o mais importante, que prever o tempo não é tão fácil quanto parece! Quem sabe da próxima vez eu não tento criar meu próprio modelo de previsão?