python爬取各省降水量及可視化詳解
在具體數(shù)據(jù)的選取上,我爬取的是各省份降水量實時數(shù)據(jù)
話不多說,開始實操
正文
1.爬取數(shù)據(jù)
- 使用python爬蟲,爬取中國天氣網(wǎng)各省份24時整點氣象數(shù)據(jù)
- 由于降水量為動態(tài)數(shù)據(jù),以js形式進行存儲,故采用selenium方法經(jīng)xpath爬取數(shù)據(jù)—ps:在進行數(shù)據(jù)爬取時,最初使用的方法是漂亮湯法(beautifulsoup)法,但當輸出爬取的內(nèi)容(<class = split>時,卻空空如也。在源代碼界面Ctrl+Shift+F搜索后也無法找到降水量,后查詢得知此為動態(tài)數(shù)據(jù),無法用該方法進行爬取
- 使用循環(huán)和分類的方式爬取省份不同、網(wǎng)址相似的降水量數(shù)據(jù),順帶記錄數(shù)據(jù)對應的城市
f—string:
url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/101{a}0101.shtml'
f-string 用大括號 {} 表示被替換字段,其中直接填入替換內(nèi)容
將城市和降水量相對應后存入字典再打印
代碼:
from lxml import etree from selenium import webdriver import re city = [''for n in range(34)] #存放城市列表 rain = [''for n in range(34)] #存放有關降雨量信息的數(shù)值 rain_item = [] driver = webdriver.Chrome(executable_path='chromedriver') #使用chrome瀏覽器打開 for a in range(1,5): #直轄市數(shù)據(jù) url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/1010{a}0100.shtml' #網(wǎng)址 driver.get(url_a) #打開網(wǎng)址 rain_list = [] city_list = [] resp_text = driver.page_source page_html = etree.HTML(resp_text) city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0] #通過xpath爬取城市名稱 rain_list = page_html.xpath('//*[@id="weatherChart"]/div[2]/p[5]')[0] #通過xpath爬取降雨量數(shù)據(jù) city[a-1] = city_list.text #存入城市列表 rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入數(shù)值 for a in range(5,10): #一位數(shù)字網(wǎng)址數(shù)據(jù) url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/1010{a}0101.shtml' driver.get(url_a) rain_list = [] city_list = [] resp_text = driver.page_source page_html = etree.HTML(resp_text) city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0] #通過xpath爬取城市名稱 rain_list = page_html.xpath('//*[@id="weatherChart"]/div[2]/p[5]')[0] #通過xpath爬取降雨量數(shù)據(jù) city[a-1] = city_list.text #存入城市列表 rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入數(shù)值 for a in range(10,35): #二位數(shù)字網(wǎng)址數(shù)據(jù) url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/101{a}0101.shtml' driver.get(url_a) rain_list = [] city_list = [] resp_text = driver.page_source page_html = etree.HTML(resp_text) city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0] #通過xpath爬取城市名稱 rain_list = page_html.xpath('//*[@id="weatherChart"]/div[2]/p[5]')[0] #通過xpath爬取降雨量數(shù)據(jù) city[a-1] = city_list.text #存入城市列表 rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入數(shù)值 d = dict(zip(city,rain)) #將城市和降水量的列表合成為字典 for k,v in d.items(): #str轉(zhuǎn)float類型 rain_item.append(float(v)) print(d)
在對爬取的內(nèi)容進行處理時,可能會因為數(shù)據(jù)的類型而報錯,如爬下來的數(shù)據(jù)為str類型,而排序需要數(shù)字類型,故需要進行float類型轉(zhuǎn)化
使用該爬取方法,是模擬用戶打開網(wǎng)頁,并且會在電腦上進行顯示。在爬取實驗進行中途,中國天氣網(wǎng)進行了網(wǎng)址更新,原網(wǎng)址出現(xiàn)了部分城市數(shù)據(jù)無法顯示的問題,但當刷新界面后,數(shù)據(jù)可正常顯示,此時可采用模擬鼠標點擊刷新的方法避免錯誤。由于后續(xù)找到了新網(wǎng)址,故將這一方法省去。
2.數(shù)據(jù)可視化
- 用Matplotlib庫函數(shù)繪制曲線,并輸出最大值及相應城市、最小值及相應城市、平均值和中位值
- 數(shù)據(jù)的確定:medium分奇偶計算中位值所處排序后數(shù)據(jù)的位置(中位值);用sum求和后除于數(shù)據(jù)個數(shù)(平均值);max和min函數(shù)找到最值再由數(shù)值經(jīng)循環(huán)找到對應的城市列表
- 繪圖:使用plt函數(shù)繪制圖像,并注明橫縱坐標、所需注釋
- 文本處理:在進行注釋時,plt函數(shù)所要求的格式為str類型,故需要進行類型轉(zhuǎn)換,同時添加適當文字說明
代碼:
#-*- codeing = utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt from lxml import etree from selenium import webdriver import re import matplotlib matplotlib.rc("font",family='YouYuan') city = [''for n in range(34)] #存放城市列表 rain = [''for n in range(34)] #存放有關降雨量信息的數(shù)值 driver = webdriver.Chrome(executable_path='chromedriver') #使用chrome瀏覽器打開 for a in range(1,5): #直轄市數(shù)據(jù) url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/1010{a}0100.shtml' #網(wǎng)址 driver.get(url_a) #打開網(wǎng)址 rain_list = [] city_list = [] resp_text = driver.page_source page_html = etree.HTML(resp_text) city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0] #通過xpath爬取城市名稱 rain_list = page_html.xpath('//*[@id="weatherChart"]/div[2]/p[5]')[0] #通過xpath爬取降雨量數(shù)據(jù) city[a-1] = city_list.text #存入城市列表 rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入數(shù)值 for a in range(5,10): #非直轄一位數(shù)字網(wǎng)址數(shù)據(jù) url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/1010{a}0101.shtml' driver.get(url_a) rain_list = [] city_list = [] resp_text = driver.page_source page_html = etree.HTML(resp_text) city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0] #通過xpath爬取城市名稱 rain_list = page_html.xpath('//*[@id="weatherChart"]/div[2]/p[5]')[0] #通過xpath爬取降雨量數(shù)據(jù) city[a-1] = city_list.text #存入城市列表 rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入數(shù)值 for a in range(10,35): #非直轄二位數(shù)字網(wǎng)址數(shù)據(jù) url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/101{a}0101.shtml' driver.get(url_a) rain_list = [] city_list = [] resp_text = driver.page_source page_html = etree.HTML(resp_text) city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0] #通過xpath爬取城市名稱 rain_list = page_html.xpath('//*[@id="weatherChart"]/div[2]/p[5]')[0] #通過xpath爬取降雨量數(shù)據(jù) city[a-1] = city_list.text #存入城市列表 rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入數(shù)值 if len(rain)%2 == 0: #尋找中值 medium = int(len(rain)/2) else: medium = int(len(rain)/2)+1 medium_text = "中位值:" + rain[medium] d = dict(zip(city,rain)) #將城市和降水量的列表合成為字典 rain_item = [] city_min = [] city_max = [] for k,v in d.items(): rain_item.append(float(v)) average_rain = sum(rain_item)/len(rain_item) average_text = "平均值:"+ str(average_rain) max_rain = max(rain_item) #最大值 min_rain = min(rain_item) #最小值 for k,v in d.items(): if float(v) == min_rain: city_min.append(k) min_text = "降雨量最小的城市:"+str(city_min)+" 最小值:"+str(min_rain) for k,v in d.items(): if float(v) ==max_rain: city_max.append(k) max_text = "降雨量最大的城市:"+str(city_max)+" 最大值:"+str(max_rain) plt.bar(range(len(d)), rain_item, align='center') plt.xticks(range(len(d)), list(d.keys())) plt.xlabel('城市',fontsize=20) plt.ylabel('降水量',fontsize=20) plt.text(0,12,average_text,fontsize=6) plt.text(0,13,medium_text,fontsize=6) plt.text(0,14,max_text,fontsize=6) plt.text(0,15,min_text,fontsize=6) plt.show()
2.運行界面
3.互動界面
使用tkinter庫進行GUI的構建使用button函數(shù)實現(xiàn)交互,調(diào)用編寫的get函數(shù)獲取對用戶輸入的內(nèi)容進行獲取并使用循環(huán)進行遍歷處理,若城市輸入正確,則在界面上輸出當?shù)氐慕邓看a:
#-*- codeing = utf-8 -*- from lxml import etree from selenium import webdriver import re import matplotlib matplotlib.rc("font",family='YouYuan') from tkinter import * import tkinter as tk city = [''for n in range(34)] #存放城市列表 rain = [''for n in range(34)] #存放有關降雨量信息的數(shù)值 driver = webdriver.Chrome(executable_path='chromedriver') #使用chrome瀏覽器打開 for a in range(1,5): #直轄市數(shù)據(jù) url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/1010{a}0100.shtml' #網(wǎng)址 driver.get(url_a) #打開網(wǎng)址 rain_list = [] city_list = [] resp_text = driver.page_source page_html = etree.HTML(resp_text) city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0] #通過xpath爬取城市名稱 rain_list = page_html.xpath('//*[@id="weatherChart"]/div[2]/p[5]')[0] #通過xpath爬取降雨量數(shù)據(jù) city[a-1] = city_list.text #存入城市列表 rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入數(shù)值 for a in range(5,10): #非直轄一位數(shù)字網(wǎng)址數(shù)據(jù) url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/1010{a}0101.shtml' driver.get(url_a) rain_list = [] city_list = [] resp_text = driver.page_source page_html = etree.HTML(resp_text) city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0] #通過xpath爬取城市名稱 rain_list = page_html.xpath('//*[@id="weatherChart"]/div[2]/p[5]')[0] #通過xpath爬取降雨量數(shù)據(jù) city[a-1] = city_list.text #存入城市列表 rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入數(shù)值 for a in range(10,35): #非直轄二位數(shù)字網(wǎng)址數(shù)據(jù) url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/101{a}0101.shtml' driver.get(url_a) rain_list = [] city_list = [] resp_text = driver.page_source page_html = etree.HTML(resp_text) city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0] #通過xpath爬取城市名稱 rain_list = page_html.xpath('//*[@id="weatherChart"]/div[2]/p[5]')[0] #通過xpath爬取降雨量數(shù)據(jù) city[a-1] = city_list.text #存入城市列表 rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入數(shù)值 d = dict(zip(city,rain)) #將城市和降水量的列表合成為字典 root=tk.Tk() root.title('降水量查詢') root.geometry('500x200') def get(): values = entry.get() for k,v in d.items(): if k == values: label = Label(root, text= v+'mm') label.pack() frame = Frame(root) frame.pack() u1 = tk.StringVar() entry = tk.Entry(frame, width=20, textvariable=u1, relief="sunken") entry.pack(side="left") frame1 = Frame(root) frame1.pack() btn1=Button(frame1, text="查詢", width=20, height=1, relief=GROOVE, command=lambda :get()) btn1.pack(side="left") root.mainloop()
4.運行界面
寫在最后
在爬取天氣的過程中,僅發(fā)現(xiàn)中國天氣網(wǎng)有各省份降水量的數(shù)據(jù),可見我國在數(shù)據(jù)開源方面還有很長的路要走
到此這篇關于python爬取各省降水量及可視化詳解的文章就介紹到這了,更多相關python爬取請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章,希望大家以后多多支持腳本之家!
- Python編寫可視化界面的全過程(Python+PyCharm+PyQt)
- Python實現(xiàn)K-means聚類算法并可視化生成動圖步驟詳解
- python數(shù)據(jù)分析之員工個人信息可視化
- 關于Python可視化Dash工具之plotly基本圖形示例詳解
- python用pyecharts實現(xiàn)地圖數(shù)據(jù)可視化
- Python繪制K線圖之可視化神器pyecharts的使用
- Python繪制詞云圖之可視化神器pyecharts的方法
- python 可視化庫PyG2Plot的使用
- Python數(shù)據(jù)分析之彩票的歷史數(shù)據(jù)
- Python 數(shù)據(jù)分析之逐塊讀取文本的實現(xiàn)
- Python數(shù)據(jù)分析庫pandas高級接口dt的使用詳解
- Python Pandas數(shù)據(jù)分析工具用法實例
- 用Python 爬取貓眼電影數(shù)據(jù)分析《無名之輩》
- 大數(shù)據(jù)分析用java還是Python
- python 數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)長寬格式的轉(zhuǎn)換
- PyCharm設置Ipython交互環(huán)境和宏快捷鍵進行數(shù)據(jù)分析圖文詳解
- Python實戰(zhàn)之疫苗研發(fā)情況可視化
相關文章
Python實現(xiàn)從多表格中隨機抽取數(shù)據(jù)
這篇文章主要介紹了如何基于Python語言實現(xiàn)隨機從大量的Excel表格文件中選取一部分數(shù)據(jù),并將全部文件中隨機獲取的數(shù)據(jù)合并為一個新的Excel表格文件的方法,希望對大家有所幫助2023-05-05