python爬虫之天气数据分析的示例-创新互联
这篇文章主要介绍python爬虫之天气数据分析的示例,文中介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们一定要看完!
目前成都创新互联公司已为上千多家的企业提供了网站建设、域名、雅安服务器托管、网站托管、服务器租用、企业网站设计、旬阳网站维护等服务,公司将坚持客户导向、应用为本的策略,正道将秉承"和谐、参与、激情"的文化,与客户和合作伙伴齐心协力一起成长,共同发展。使用pygal绘图,使用该模块前需先安装pip install pygal,然后导入import pygal
bar = pygal.Line() # 创建折线图 bar.add('最低气温', lows) #添加两线的数据序列 bar.add('高气温', 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+'未来七天气温走向图' #设置图形标题 bar.x_title = '日期' #x轴标题 bar.y_title = '气温(摄氏度)' # y轴标题 bar.legend_at_bottom = True bar.show_x_guides = False bar.show_y_guides = True bar.render_to_file('temperate1.svg') # 将图像保存为SVG文件,可通过浏览器查看
最终生成的图形如下图所示,直观的显示了天气情况:
完整代码
import csv import sys import urllib.request from bs4 import BeautifulSoup # 解析页面模块 import pygal import cityinfo cityname = input("请输入你想要查询天气的城市:") if cityname in cityinfo.city: citycode = cityinfo.city[cityname] else: sys.exit() url = '非常抱歉,网页无法访问' + 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") # 设置头部信息 http_handler = urllib.request.HTTPHandler() opener = urllib.request.build_opener(http_handler) # 修改头部信息 opener.addheaders = [header] request = urllib.request.Request(url) # 制作请求 response = opener.open(request) # 得到应答包 html = response.read() # 读取应答包 html = html.decode('utf-8') # 设置编码,否则会乱码 # 根据得到的页面信息进行初步筛选过滤 final = [] # 初始化一个列表保存数据 bs = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 创建BeautifulSoup对象 body = bs.body data = body.find('div', {'id': '7d'}) print(type(data)) ul = data.find('ul') li = ul.find_all('li') # 爬取自己需要的数据 i = 0 # 控制爬取的天数 lows = [] # 保存低温 highs = [] # 保存高温 daytimes = [] # 保存日期 weathers = [] # 保存天气 for day in li: # 便利找到的每一个li if i < 7: temp = [] # 临时存放每天的数据 date = day.find('h2').string # 得到日期 #print(date) temp.append(date) daytimes.append(date) inf = day.find_all('p') # 遍历li下面的p标签 有多个p需要使用find_all 而不是find #print(inf[0].string) # 提取第一个p标签的值,即天气 temp.append(inf[0].string) weathers.append(inf[0].string) temlow = inf[1].find('i').string # 最低气温 if inf[1].find('span') is None: # 天气预报可能没有高气温 temhigh = None temperate = temlow else: temhigh = inf[1].find('span').string # 高气温 temhigh = temhigh.replace('℃', '') temperate = temhigh + '/' + temlow # temp.append(temhigh) # temp.append(temlow) lowStr = "" lowStr = lowStr.join(temlow.string) lows.append(int(lowStr[:-1])) # 以上三行将低温NavigableString转成int类型并存入低温列表 if temhigh is None: highs.append(int(lowStr[:-1])) else: highStr = "" highStr = highStr.join(temhigh) highs.append(int(highStr)) # 以上三行将高温NavigableString转成int类型并存入高温列表 temp.append(temperate) final.append(temp) i = i + 1 # 将最终的获取的天气写入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) # 绘图 bar = pygal.Line() # 创建折线图 bar.add('最低气温', lows) bar.add('高气温', highs) bar.x_labels = daytimes bar.x_labels_major = daytimes[::30] # bar.show_minor_x_labels = False # 不显示X轴最小刻度 bar.x_label_rotation = 45 bar.title = cityname+'未来七天气温走向图' bar.x_title = '日期' bar.y_title = '气温(摄氏度)' bar.legend_at_bottom = True bar.show_x_guides = False bar.show_y_guides = True bar.render_to_file('temperate.svg')
以上是python爬虫之天气数据分析的示例的所有内容,感谢各位的阅读!希望分享的内容对大家有帮助,更多相关知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道!
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