最新公告
  • 欢迎您光临网站无忧模板网,本站秉承服务宗旨 履行“站长”责任,销售只是起点 服务永无止境!立即加入钻石VIP
  • python爬虫:天气数据的分析

    正文概述    2020-01-08   420

    python爬虫:天气数据的分析

    就在前几天还是二十多度的舒适温度,今天一下子就变成了个位数,小编已经感受到冬天寒风的无情了。之前对获取天气都是数据上的搜集,做成了一个数据表后,对温度变化的感知并不直观。那么,我们能不能用python中的方法做一个天气数据分析的图形,帮助我们更直接的看出天气变化呢?


    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,可通过浏览器查看


    最终生成的图形如下图所示,直观的显示了天气情况:

     

    python爬虫:天气数据的分析

     

    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('h1').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]))
            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('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')


    完整代码看不懂的小伙伴可以翻一下之前的python爬虫天气文章,了解获取天气数据的方法,这里小编就不再重复了。更多Python学习推荐:起源地模板网教学中心


    下载网 » python爬虫:天气数据的分析

    常见问题FAQ

    免费下载或者VIP会员专享资源能否直接商用?
    本站所有资源版权均属于原作者所有,这里所提供资源均只能用于参考学习用,请勿直接商用。若由于商用引起版权纠纷,一切责任均由使用者承担。更多说明请参考 VIP介绍。
    提示下载完但解压或打开不了?
    最常见的情况是下载不完整: 可对比下载完压缩包的与网盘上的容量,若小于网盘提示的容量则是这个原因。这是浏览器下载的bug,建议用百度网盘软件或迅雷下载。若排除这种情况,可在对应资源底部留言,或 联络我们.。
    找不到素材资源介绍文章里的示例图片?
    对于PPT,KEY,Mockups,APP,网页模版等类型的素材,文章内用于介绍的图片通常并不包含在对应可供下载素材包内。这些相关商业图片需另外购买,且本站不负责(也没有办法)找到出处。 同样地一些字体文件也是这种情况,但部分素材会在素材包内有一份字体下载链接清单。
    模板不会安装或需要功能定制以及二次开发?
    请QQ联系我们

    发表评论

    还没有评论,快来抢沙发吧!

    如需帝国cms功能定制以及二次开发请联系我们

    联系作者

    请选择支付方式

    ×
    迅虎支付宝
    迅虎微信
    支付宝当面付
    余额支付
    ×
    微信扫码支付 0 元