这期内容当中小编将会给大家带来有关Python中怎么爬取天气数据，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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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('最高气温', 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

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: # 天气预报可能没有最高气温

temhigh = None

temperate = temlow

else:

temhigh = inf[1].find('span').string # 最高气温

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]))

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('最高气温', 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')

Python爬取天气数据实例扩展：

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)

# 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_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url

start_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()

上述就是小编为大家分享的Python中怎么爬取天气数据了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

本文名称：Python中怎么爬取天气数据
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