在本篇文章里小編給大家整理的是一篇關於python爬取天氣數據的實例詳解內容，有興趣的朋友們學習下。
就在前幾天還是二十多度的舒適溫度，今天一下子就變成了個位數，小編已經感受到冬天寒風的無情了。之前對獲取天氣都是數據上的搜集，做成了一個數據表后，對溫度變化的感知並不直觀。那么，我們能不能用python中的方法做一個天氣數據分析的圖形，幫助我們更直接的看出天氣變化呢？
使用pygal繪圖，使用該模塊前需先安裝pip install pygal，然后導入import pygal
1 bar = pygal.Line() # 創建折線圖 2 bar.add('最低氣溫', lows) #添加兩線的數據序列 3 bar.add('最高氣溫', highs) #注意lows和highs是int型的列表 4 bar.x_labels = daytimes 5 bar.x_labels_major = daytimes[::30] 6 bar.x_label_rotation = 45 7 bar.title = cityname+'未來七天氣溫走向圖' #設置圖形標題 8 bar.x_title = '日期' #x軸標題 9 bar.y_title = '氣溫(攝氏度)' # y軸標題 10 bar.legend_at_bottom = True 11 bar.show_x_guides = False 12 bar.show_y_guides = True 13 bar.render_to_file('temperate1.svg') # 將圖像保存為SVG文件，可通過瀏覽器
最終生成的圖形如下圖所示，直觀的顯示了天氣情況:
完整代碼
1 import csv 2 import sys 3 import urllib.request 4 from bs4 import BeautifulSoup # 解析頁面模塊 5 import pygal 6 import cityinfo 7 8 cityname = input("請輸入你想要查詢天氣的城市:") 9 if cityname in cityinfo.city: 10 citycode = cityinfo.city[cityname] 11 else: 12 sys.exit() 13 url = '非常抱歉，網頁無法訪問' + citycode + '.shtml' 14 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") # 設置頭部信息 15 http_handler = urllib.request.HTTPHandler() 16 opener = urllib.request.build_opener(http_handler) # 修改頭部信息 17 opener.addheaders = [header] 18 request = urllib.request.Request(url) # 制作請求 19 response = opener.open(request) # 得到應答包 20 html = response.read() # 讀取應答包 21 html = html.decode('utf-8') # 設置編碼，否則會亂碼 22 # 根據得到的頁面信息進行初步篩選過濾 23 final = [] # 初始化一個列表保存數據 24 bs = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 創建BeautifulSoup對象 25 body = bs.body 26 data = body.find('div', {'id': '7d'}) 27 print(type(data)) 28 ul = data.find('ul') 29 li = ul.find_all('li') 30 # 爬取自己需要的數據 31 i = 0 # 控制爬取的天數 32 lows = [] # 保存低溫 33 highs = [] # 保存高溫 34 daytimes = [] # 保存日期 35 weathers = [] # 保存天氣 36 for day in li: # 便利找到的每一個li 37 if i < 7: 38 temp = [] # 臨時存放每天的數據 39 date = day.find('h1').string # 得到日期 40 #print(date) 41 temp.append(date) 42 daytimes.append(date) 43 inf = day.find_all('p') # 遍歷li下面的p標簽 有多個p需要使用find_all 而不是find 44 #print(inf[0].string) # 提取第一個p標簽的值，即天氣 45 temp.append(inf[0].string) 46 weathers.append(inf[0].string) 47 temlow = inf[1].find('i').string # 最低氣溫 48 if inf[1].find('span') is None: # 天氣預報可能沒有最高氣溫 49 temhigh = None 50 temperate = temlow 51 else: 52 temhigh = inf[1].find('span').string # 最高氣溫 53 temhigh = temhigh.replace('℃', '') 54 temperate = temhigh + '/' + temlow 55 # temp.append(temhigh) 56 # temp.append(temlow) 57 lowStr = "" 58 lowStr = lowStr.join(temlow.string) 59 lows.append(int(lowStr[:-1])) # 以上三行將低溫NavigableString轉成int類型並存入低溫列表 60 if temhigh is None: 61 highs.append(int(lowStr[:-1])) 62 highStr = "" 63 highStr = highStr.join(temhigh) 64 highs.append(int(highStr)) # 以上三行將高溫NavigableString轉成int類型並存入高溫列表 65 temp.append(temperate) 66 final.append(temp) 67 i = i + 1 68 # 將最終的獲取的天氣寫入csv文件 69 with open('weather.csv', 'a', errors='ignore', newline='') as f: 70 f_csv = csv.writer(f) 71 f_csv.writerows([cityname]) 72 f_csv.writerows(final) 73 # 繪圖 74 bar = pygal.Line() # 創建折線圖 75 bar.add('最低氣溫', lows) 76 bar.add('最高氣溫', highs) 77 bar.x_labels = daytimes 78 bar.x_labels_major = daytimes[::30] 79 # bar.show_minor_x_labels = False # 不顯示X軸最小刻度 80 bar.x_label_rotation = 45 81 bar.title = cityname+'未來七天氣溫走向圖' 82 bar.x_title = '日期' 83 bar.y_title = '氣溫(攝氏度)' 84 bar.legend_at_bottom = True 85 bar.show_x_guides = False 86 bar.show_y_guides = True 87 bar.render_to_file('temperate.svg')
Python爬取天氣數據實例擴展：
1 import requests 2 from bs4 import BeautifulSoup 3 from pyecharts import Bar 4 5 ALL_DATA = [] 6 def send_parse_urls(start_urls): 7 headers = { 8 "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" 9 } 10 for start_url in start_urls: 11 response = requests.get(start_url,headers=headers) 12 # 編碼問題的解決 13 response = response.text.encode("raw_unicode_escape").decode("utf-8") 14 soup = BeautifulSoup(response,"html5lib") #lxml解析器：性能比較好，html5lib：適合頁面結構比較混亂的 15 div_tatall = soup.find("div",class_="conMidtab") #find() 找符合要求的第一個元素 16 tables = div_tatall.find_all("table") #find_all() 找到符合要求的所有元素的列表 17 for table in tables: 18 trs = table.find_all("tr") 19 info_trs = trs[2:] 20 for index,info_tr in enumerate(info_trs): # 枚舉函數，可以獲得索引 21 # print(index,info_tr) 22 # print("="*30) 23 city_td = info_tr.find_all("td")[0] 24 temp_td = info_tr.find_all("td")[6] 25 # if的判斷的index的特殊情況應該在一般情況的后面，把之前的數據覆蓋 26 if index==0: 27 city_td = info_tr.find_all("td")[1] 28 temp_td = info_tr.find_all("td")[7] 29 city=list(city_td.stripped_strings)[0] 30 temp=list(temp_td.stripped_strings)[0] 31 ALL_DATA.append({"city":city,"temp":temp}) 32 return ALL_DATA 33 34 def get_start_urls(): 35 start_urls = [ 36 "http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml", 37 "http://www.weather.com.cn/textFC/db.shtml", 38 "http://www.weather.com.cn/textFC/hd.shtml", 39 "http://www.weather.com.cn/textFC/hz.shtml", 40 "http://www.weather.com.cn/textFC/hn.shtml", 41 "http://www.weather.com.cn/textFC/xb.shtml", 42 "http://www.weather.com.cn/textFC/xn.shtml", 43 "http://www.weather.com.cn/textFC/gat.shtml", 44 ] 45 return start_urls 46 47 def main(): 48 """ 49 主程序邏輯 50 展示全國實時溫度最低的十個城市氣溫排行榜的柱狀圖 51 """ 52 # 1 獲取所有起始url 53 start_urls = get_start_urls() 54 # 2 發送請求獲取響應、解析頁面 55 data = send_parse_urls(start_urls) 56 # print(data) 57 # 4 數據可視化 58 #1排序 59 data.sort(key=lambda data:int(data["temp"])) 60 #2切片，選擇出溫度最低的十個城市和溫度值 61 show_data = data[:10] 62 #3分出城市和溫度 63 city = list(map(lambda data:data["city"],show_data)) 64 temp = list(map(lambda data:int(data["temp"]),show_data)) 65 #4創建柱狀圖、生成目標圖 66 chart = Bar("中國最低氣溫排行榜") #需要安裝pyechart模塊 67 chart.add("",city,temp) 68 chart.render("tempture.html") 69 70 if __name__ == '__main__': 71 main()