如何用Python爬取天气数据

本篇内容主要讲解“如何用Python爬取天气数据”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“如何用Python爬取天气数据”吧!

一、[知识点]:

   动态数据抓包

   requests发送请求

   结构化+非结构化数据解析

二、[开发环境]:

   python 3.8               运行代码

   pycharm 2021.2           辅助敲代码

   requests                 第三方模块  pip install 模块名

四、配置pycharm里面的python解释器

1. 选择file(文件) >>> setting(设置) >>> Project(项目) >>> python interpreter(python解释器)

2. 点击齿轮, 选择add

3. 添加python安装路径

五、pycharm如何安装插件

1. 选择file(文件) >>> setting(设置) >>> Plugins(插件)

2. 点击 Marketplace  输入想要安装的插件名字 比如:翻译插件 输入 translation / 汉化插件 输入 Chinese

3. 选择相应的插件点击 install(安装) 即可

4. 安装成功之后 是会弹出 重启pycharm的选项 点击确定, 重启即可生效

三、分析数据来源

   https://tianqi.2345.com/Pc/GetHistory?areaInfo%5BareaId%5D=54511&areaInfo%5BareaType%5D=2&date%5Byear%5D=2022&date%5Bmonth%5D=7

四、代码实现

   1. 发送请求

   2. 获取数据

   3. 解析数据

   4. 保存数据

import requests         # 发送请求 第三方模块
import parsel           # 解析网页源代码的 第三方模块
import csv

with open('天气数据.csv', encoding='utf-8', mode='a', newline='') as f:
    csv_writer = csv.writer(f)
    csv_writer.writerow(['日期', '最高温度', '最低温度', '天气', '风向', '城市'])
city_list = [54511, 58362, 59287, 59493]
for city in city_list:
    for year in range(2013, 2022):
        for month in range(1, 13):
            url = f'https://tianqi.2345.com/Pc/GetHistory?areaInfo%5BareaId%5D=54511&areaInfo%5BareaType%5D=2&date%5Byear%5D={year}&date%5Bmonth%5D={month}'
            # 1. 发送请求
            response = requests.get(url)
            # <Response [200]>
            # 2. 获取数据  .json(): 字典类型的数据 键值对方式取值
            json_data = response.json()
            # 3. 解析数据
            # 字典取值  json(): {"":"", "":""}
            html_data = json_data['data']
            # 结构化数据 字典键值对取值
            # 非结构化数据 网页源代码 css/xpath/re
            select = parsel.Selector(html_data)
            trs = select.css('table tr')        # 32个tr  每个tr都有六个td
            # [1, 2, 3, 4, 5]   [1]
            for tr in trs[1:]:
                # 取标签里面的文本内容
                # ::text
                tds = tr.css('td::text').getall()
                print(tds)
                if city == 54511:
                    tds.append('北京')
                elif city == 58362:
                    tds.append('上海')
                elif city == 59287:
                    tds.append('广州')
                elif city == 59493:
                    tds.append('深圳')
                # 4. 保存数据
                with open('天气数据.csv', encoding='utf-8', mode='a', newline='') as f:
                    csv_writer = csv.writer(f)
                    csv_writer.writerow(tds)

到此，相信大家对“如何用Python爬取天气数据”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是编程网网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！