最近在看《鮮活的數據：數據可視化指南》，學習一些數據可視化與數據分析的技術，本例是該書第一章的一個例子衍伸而來。
實例內容：從www.wunderground.com收集美國紐約州布法羅市（水牛城）2014年3月份每天最高氣溫，並導入Excel或WPS表格，制做成折線圖。
工具准備：安裝好的Python2.7，Beautiful Soup庫（將其python文件放入Python庫文件路徑中）
步驟1：撰寫Python程序。代碼如下：
# -*- coding: cp936 -*-
import urllib2 from BeautifulSoup import BeautifulSoup f = open('wunder-data.txt','w') #open the file
m = 3 #get weather data of March(3) 2014
for d in range(1,32): #loop from 2014.3.1 to 2014.3.31
timestamp = '2014' + str(m) + str(d) print "Getting data for " + timestamp #for we can see the process in shell
url = "http://www.wunderground.com/history/airport/KBUF/2014/" + str(m) + "/" + str(d) + "/DailyHistory.html" page = urllib2.urlopen(url) #get the web page
soup = BeautifulSoup(page) #use BeautifulSoup to parsing the web page
dayTemp = soup.findAll(attrs = {"class":"nobr"})[4].span.string #the data is showed in some HTML code where <class = "nobr">s are appeared
if len(str(m)) < 2: #format it
mStamp = '0' + str(m) else: mStamp = str(m) if len(str(d)) < 2: #format it
dStamp = '0' + str(d) else: dStamp = str(d) timestamp = '2014-' + mStamp + '-' + dStamp #make data look like 2014-03-01,which is convinient for excel or WPS to deal with
f.write(timestamp + ',' + dayTemp + '\n') #write it to the file
f.close() #close the file
步驟2：運行程序，得到數據文件wunder-data.txt。
步驟3：將數據導入WPS或Excel中，我用的是WPS表格：數據->導入數據->.....（這里就不貼圖了）
步驟4：圖表制作。
結果：
