python爬取天氣數(shù)據(jù)的實(shí)例詳解
就在前幾天還是二十多度的舒適溫度,今天一下子就變成了個(gè)位數(shù),小編已經(jīng)感受到冬天寒風(fēng)的無(wú)情了。之前對(duì)獲取天氣都是數(shù)據(jù)上的搜集,做成了一個(gè)數(shù)據(jù)表后,對(duì)溫度變化的感知并不直觀。那么,我們能不能用python中的方法做一個(gè)天氣數(shù)據(jù)分析的圖形,幫助我們更直接的看出天氣變化呢?
使用pygal繪圖,使用該模塊前需先安裝pip install pygal,然后導(dǎo)入import pygal
bar = pygal.Line() # 創(chuàng)建折線圖 bar.add('最低氣溫', lows) #添加兩線的數(shù)據(jù)序列 bar.add('最高氣溫', highs) #注意lows和highs是int型的列表 bar.x_labels = daytimes bar.x_labels_major = daytimes[::30] bar.x_label_rotation = 45 bar.title = cityname+'未來(lái)七天氣溫走向圖' #設(shè)置圖形標(biāo)題 bar.x_title = '日期' #x軸標(biāo)題 bar.y_title = '氣溫(攝氏度)' # y軸標(biāo)題 bar.legend_at_bottom = True bar.show_x_guides = False bar.show_y_guides = True bar.render_to_file('temperate1.svg') # 將圖像保存為SVG文件,可通過(guò)瀏覽器
最終生成的圖形如下圖所示,直觀的顯示了天氣情況:
完整代碼
import csv import sys import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup # 解析頁(yè)面模塊 import pygal import cityinfo cityname = input("請(qǐng)輸入你想要查詢(xún)天氣的城市:") if cityname in cityinfo.city: citycode = cityinfo.city[cityname] else: sys.exit() url = '非常抱歉,網(wǎng)頁(yè)無(wú)法訪問(wèn)' + citycode + '.shtml' header = ("User-Agent","Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36") # 設(shè)置頭部信息 http_handler = urllib.request.HTTPHandler() opener = urllib.request.build_opener(http_handler) # 修改頭部信息 opener.addheaders = [header] request = urllib.request.Request(url) # 制作請(qǐng)求 response = opener.open(request) # 得到應(yīng)答包 html = response.read() # 讀取應(yīng)答包 html = html.decode('utf-8') # 設(shè)置編碼,否則會(huì)亂碼 # 根據(jù)得到的頁(yè)面信息進(jìn)行初步篩選過(guò)濾 final = [] # 初始化一個(gè)列表保存數(shù)據(jù) bs = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 創(chuàng)建BeautifulSoup對(duì)象 body = bs.body data = body.find('div', {'id': '7d'}) print(type(data)) ul = data.find('ul') li = ul.find_all('li') # 爬取自己需要的數(shù)據(jù) i = 0 # 控制爬取的天數(shù) lows = [] # 保存低溫 highs = [] # 保存高溫 daytimes = [] # 保存日期 weathers = [] # 保存天氣 for day in li: # 便利找到的每一個(gè)li if i < 7: temp = [] # 臨時(shí)存放每天的數(shù)據(jù) date = day.find('h1').string # 得到日期 #print(date) temp.append(date) daytimes.append(date) inf = day.find_all('p') # 遍歷li下面的p標(biāo)簽 有多個(gè)p需要使用find_all 而不是find #print(inf[0].string) # 提取第一個(gè)p標(biāo)簽的值,即天氣 temp.append(inf[0].string) weathers.append(inf[0].string) temlow = inf[1].find('i').string # 最低氣溫 if inf[1].find('span') is None: # 天氣預(yù)報(bào)可能沒(méi)有最高氣溫 temhigh = None temperate = temlow else: temhigh = inf[1].find('span').string # 最高氣溫 temhigh = temhigh.replace('℃', '') temperate = temhigh + '/' + temlow # temp.append(temhigh) # temp.append(temlow) lowStr = "" lowStr = lowStr.join(temlow.string) lows.append(int(lowStr[:-1])) # 以上三行將低溫NavigableString轉(zhuǎn)成int類(lèi)型并存入低溫列表 if temhigh is None: highs.append(int(lowStr[:-1])) highStr = "" highStr = highStr.join(temhigh) highs.append(int(highStr)) # 以上三行將高溫NavigableString轉(zhuǎn)成int類(lèi)型并存入高溫列表 temp.append(temperate) final.append(temp) i = i + 1 # 將最終的獲取的天氣寫(xiě)入csv文件 with open('weather.csv', 'a', errors='ignore', newline='') as f: f_csv = csv.writer(f) f_csv.writerows([cityname]) f_csv.writerows(final) # 繪圖 bar = pygal.Line() # 創(chuàng)建折線圖 bar.add('最低氣溫', lows) bar.add('最高氣溫', highs) bar.x_labels = daytimes bar.x_labels_major = daytimes[::30] # bar.show_minor_x_labels = False # 不顯示X軸最小刻度 bar.x_label_rotation = 45 bar.title = cityname+'未來(lái)七天氣溫走向圖' bar.x_title = '日期' bar.y_title = '氣溫(攝氏度)' bar.legend_at_bottom = True bar.show_x_guides = False bar.show_y_guides = True bar.render_to_file('temperate.svg')
Python爬取天氣數(shù)據(jù)實(shí)例擴(kuò)展:
import requests from bs4 import BeautifulSoup from pyecharts import Bar ALL_DATA = [] def send_parse_urls(start_urls): headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.122 Safari/537.36" } for start_url in start_urls: response = requests.get(start_url,headers=headers) # 編碼問(wèn)題的解決 response = response.text.encode("raw_unicode_escape").decode("utf-8") soup = BeautifulSoup(response,"html5lib") #lxml解析器:性能比較好,html5lib:適合頁(yè)面結(jié)構(gòu)比較混亂的 div_tatall = soup.find("div",class_="conMidtab") #find() 找符合要求的第一個(gè)元素 tables = div_tatall.find_all("table") #find_all() 找到符合要求的所有元素的列表 for table in tables: trs = table.find_all("tr") info_trs = trs[2:] for index,info_tr in enumerate(info_trs): # 枚舉函數(shù),可以獲得索引 # print(index,info_tr) # print("="*30) city_td = info_tr.find_all("td")[0] temp_td = info_tr.find_all("td")[6] # if的判斷的index的特殊情況應(yīng)該在一般情況的后面,把之前的數(shù)據(jù)覆蓋 if index==0: city_td = info_tr.find_all("td")[1] temp_td = info_tr.find_all("td")[7] city=list(city_td.stripped_strings)[0] temp=list(temp_td.stripped_strings)[0] ALL_DATA.append({"city":city,"temp":temp}) return ALL_DATA def get_start_urls(): start_urls = [ "http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml", "http://www.weather.com.cn/textFC/db.shtml", "http://www.weather.com.cn/textFC/hd.shtml", "http://www.weather.com.cn/textFC/hz.shtml", "http://www.weather.com.cn/textFC/hn.shtml", "http://www.weather.com.cn/textFC/xb.shtml", "http://www.weather.com.cn/textFC/xn.shtml", "http://www.weather.com.cn/textFC/gat.shtml", ] return start_urls def main(): """ 主程序邏輯 展示全國(guó)實(shí)時(shí)溫度最低的十個(gè)城市氣溫排行榜的柱狀圖 """ # 1 獲取所有起始url start_urls = get_start_urls() # 2 發(fā)送請(qǐng)求獲取響應(yīng)、解析頁(yè)面 data = send_parse_urls(start_urls) # print(data) # 4 數(shù)據(jù)可視化 #1排序 data.sort(key=lambda data:int(data["temp"])) #2切片,選擇出溫度最低的十個(gè)城市和溫度值 show_data = data[:10] #3分出城市和溫度 city = list(map(lambda data:data["city"],show_data)) temp = list(map(lambda data:int(data["temp"]),show_data)) #4創(chuàng)建柱狀圖、生成目標(biāo)圖 chart = Bar("中國(guó)最低氣溫排行榜") #需要安裝pyechart模塊 chart.add("",city,temp) chart.render("tempture.html") if __name__ == '__main__': main()
到此這篇關(guān)于python爬取天氣數(shù)據(jù)的實(shí)例詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)python爬蟲(chóng)天氣數(shù)據(jù)的分析內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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