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Python爬取中国天气网天气数据.

news 2025/6/29 19:51:26

一、主题式网络爬虫设计方案

1.主题式网络爬虫名称

名称：Python爬取中国天气网天气数据

2.主题式网络爬虫爬取的内容与数据特征分析

本次爬虫主要爬取中国天气网天气数据

3.主题式网络爬虫设计方案概述（包括实现思路与技术难点）

requests库实现发送请求、获取响应。　　
beautifulsoup实现数据解析、提取和清洗　　
pyechart模块实现数据可视化

二、主题页面的结构特征分析

华东地区天气预报华东天气数据

conMidtab 页面整体标签

conMidtab2 地区总体标签

三、网络爬虫程序设计

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pyecharts import BarALL_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)# 编码问题的解决response = response.text.encode("raw_unicode_escape").decode("utf-8")soup = BeautifulSoup(response,"html5lib") #lxml解析器：性能比较好，html5lib：适合页面结构比较混乱的div_tatall = soup.find("div",class_="conMidtab") #find() 找符合要求的第一个元素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): # 枚举函数，可以获得索引# print(index,info_tr)# print("="*30)city_td = info_tr.find_all("td")[0]temp_td = info_tr.find_all("td")[6]# if的判断的index的特殊情况应该在一般情况的后面，把之前的数据覆盖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_DATAdef 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_urlsdef main():"""主程序逻辑展示全国实时温度最低的十个城市气温排行榜的柱状图"""# 1 获取所有起始urlstart_urls = get_start_urls()# 2 发送请求获取响应、解析页面data = send_parse_urls(start_urls)# print(data)# 4 数据可视化#1排序data.sort(key=lambda data:int(data["temp"]))#2切片，选择出温度最低的十个城市和温度值show_data = data[:10]#3分出城市和温度city = list(map(lambda data:data["city"],show_data))temp = list(map(lambda data:int(data["temp"]),show_data))#4创建柱状图、生成目标图chart = Bar("中国最低气温排行榜") #需要安装pyechart模块chart.add("",city,temp)chart.render("tempture.html")if __name__ == '__main__':main()

四、可视化