Python爬虫+数据分析实战--爬取并分析中国天气网的温度信息

Python爬虫+数据分析实战–爬取并分析中国天气网的温度信息

一、使用的工具

单独使用完成 pycharms 完成实验，在分析的时候使用 Jupyter Notebook

在爬虫所需要lxml和bs4这两个库已经确认安装后，确保自己的已经安装了pandas和matplotlib这两个库

1.安装方式：

# 推荐使用清华镜像下载速度较快
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install matplotlib -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2.简介

Pandas	可以对数据进行导入、清洗、处理、统计和输出
Matplotlib	能够生成各种格式的图形（诸如折线图，散点图，直方图等等），界面可交互

二、基本思路

1.目的

爬取中国天气网的温度数据
画出温度最高前10名的数据展示图
画出温度最低前10名的数据展示图

2.步骤

2.1 爬取数据

分析网址

满足http://www.weather.com.cn/textFC/{}.shtml的格式

定位于东北的网址：http://www.weather.com.cn/textFC/db.shtml
定位于华北的网址：http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml
定位于华中的网址：http://www.weather.com.cn/textFC/hz.shtml

zone = ['db', 'hb', 'hd', 'hz', 'hn', 'xb', 'xn', 'gat']
for z in zone:
	url = "http://www.weather.com.cn/textFC/{}.shtml".format(z)

爬取数据

使用bs4库来爬取中国天气网的最高气温，存储到一个列表HIGH_DATA中

具体分析可以看小编之前的数据分析的三种方法，在文章后面附加链接

HIGH_DATA = []
response = requests.get(url, headers=headers)
text = response.content.decode("utf-8")
soup = BeautifulSoup(text,'html5lib')
conMidtab = soup.find('div',class_='conMidtab')
tables = conMidtab.find_all('table')
for table in tables:
    trs = table.find_all('tr')[2:]
    for index,tr in enumerate(trs):   # ebumerate能够取出对应的下标和值
        tds = tr.find_all('td')
        if index == 0:
            city_td = tds[1]
        else:
            city_td = tds[0]
            city = list(city_td.stripped_strings)[0]
            temp_td = tds[-5]
            max_temp = list(temp_td.stripped_strings)[0]
            HIGH_DATA.append({
     "city": city, 'high_temp': int(max_temp)})

使用lxml库来爬取中国天气网的最低气温数据，存储到一个列表LOW_DATA中

response = requests.get(url, headers=headers)
text = response.text.encode('ISO-8859-1')
trees = etree.HTML(text)
citys = trees.xpath('//div[@class="hanml"]/div[1]//td[@width="83"][@height="23"]/a/text()')
lows = trees.xpath('//div[@class="hanml"]/div[1]//td[@width="86"]/text()')
while True:
	if '最低气温' not in lows:
		break
	else:
		lows.remove('最低气温')
for i in zip(citys, lows):
	city, low = i
	LOW_DATA.append({
     "city": city, "low_temp": int(low)})

2.2 数据清洗

使用pandas的DataFrame对象来获取前十名的数据

# 将取出的数据转为DataFrame对象，相当于一个表格
i = pd.DataFrame(LOW_DATA)
j = pd.DataFrame(HIGH_DATA)
# 经过排序来取出前十名的数据，分别放在ten_low和ten_high中
ten_low = i.sort_values(by="low_temp", ascending=True)[0:10]
ten_high = j.sort_values(by="high_temp", ascending=True)[-10:]

2.3 绘制图形

使用Matplotlib来绘制图案，需要解决的问题为文本显示问题还有符号显示问题

具体的方法在代码都已经说明

# 分区域绘图subplot（行，列，第（）个）
plt.subplot(2, 1, 1)
# 逆序排序取前面十个然后放在ten_low中
ten_low = i.sort_values(by="low_temp", ascending=True)[0:10]
# 设置x和y轴的字体为黑体（SimHei）/解决轴不能显示字体的问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 解决不能显示负号的问题
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
# 取出ten_low中的城市和气温
x1 = list(ten_low['city'])
y1 = list(ten_low['low_temp'])
# 画出bar图
plt.bar(x1, y1)
# 定义x和y轴的名称
plt.xlabel('城市', fontproperties='SimHei')
plt.ylabel("温度", fontproperties='SimHei')
# 定义图表的名称
plt.title("中国各个城市的今日温度最低前十名", fontproperties='SimHei')
# 显示bar图上的数值
for x, y in zip(x1, y1):
	plt.text(x, y, '%s' % y, ha='center', va='bottom')

# 画出第二个子图
plt.subplot(2, 1, 2)
# 取出最低气温的后面十个数值
ten_high = j.sort_values(by="high_temp", ascending=True)[-10:]
x2 = list(ten_high['city'])
y2 = list(ten_high['high_temp'])
# plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
plt.bar(x2, y2)
plt.xlabel('城市', fontproperties='SimHei')
plt.ylabel("温度", fontproperties='SimHei')
plt.title("中国各个城市的今日温度最高前十名", fontproperties='SimHei')
for x, y in zip(x2, y2):
	plt.text(x, y, '%s' % y, ha='center', va='bottom')
# 调整每隔子图之间的距离（默认）
plt.tight_layout()
plt.show()

2.3 实验结果

注：5月25日的数据（以实战当天为准）

三、源代码

用函数进行封装

import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
from fake_useragent import UserAgent
from lxml import etree
import matplotlib.pyplot as plt
'''
爬取中国天气网的温度数据并汇总
画出温度最高前10名的数据展示图
画出温度最低前10名的数据展示图
'''
headers = {
     
    "user-agent": UserAgent().random
}
HIGH_DATA = []
LOW_DATA = []

# 使用bs4库的BeautifSoup对象来获取最高温度的数据，使用HIGH_DATA来存放数据
def get_high_temperature(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    text = response.content.decode("utf-8")
    soup = BeautifulSoup(text,'html5lib')
    conMidtab = soup.find('div',class_='conMidtab')
    tables = conMidtab.find_all('table')
    for table in tables:
        trs = table.find_all('tr')[2:]
        for index,tr in enumerate(trs):   # ebumerate能够取出对应的下标和值
            tds = tr.find_all('td')
            if index == 0:
                city_td = tds[1]
            else:
                city_td = tds[0]
            city = list(city_td.stripped_strings)[0]
            temp_td = tds[-5]
            max_temp = list(temp_td.stripped_strings)[0]
            HIGH_DATA.append({
     "city": city, 'high_temp': int(max_temp)})

# 使用lxml库的xpath方法来获取最低温度的数据，使用LOW_DATA来存储数据
def get_low_temperature(url):
    response = requests.get(url, headers=headers)
    text = response.text.encode('ISO-8859-1')
    trees = etree.HTML(text)
    citys = trees.xpath('//div[@class="hanml"]/div[1]//td[@width="83"][@height="23"]/a/text()')
    lows = trees.xpath('//div[@class="hanml"]/div[1]//td[@width="86"]/text()')
    while True:
        if '最低气温' not in lows:
            break
        else:
            lows.remove('最低气温')
    for i in zip(citys, lows):
        city, low = i
        LOW_DATA.append({
     "city": city, "low_temp": int(low)})

# 使用pandas来格式化数据，使用matplotlib.pyplot 画图
def draw_picture(LOW,HIGH):
    i = pd.DataFrame(LOW)
    j = pd.DataFrame(HIGH)
    # 分区域绘图subplot（行，列，第（）个）
    plt.subplot(2, 1, 1)
    # 逆序排序取前面十个然后放在ten_low中
    ten_low = i.sort_values(by="low_temp", ascending=True)[0:10]
    # 设置x和y轴的字体为黑体（SimHei）/解决轴不能显示字体的问题
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    # 解决不能显示负号的问题
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    # 取出ten_low中的城市和气温
    x1 = list(ten_low['city'])
    y1 = list(ten_low['low_temp'])
    # 画出bar图
    plt.bar(x1, y1)
    # 定义x和y轴的名称
    plt.xlabel('城市', fontproperties='SimHei')
    plt.ylabel("温度", fontproperties='SimHei')
    # 定义图表的名称
    plt.title("中国各个城市的今日温度最低前十名", fontproperties='SimHei')
    # 显示bar图上的数值
    for x, y in zip(x1, y1):
        plt.text(x, y, '%s' % y, ha='center', va='bottom')

    # 画出第二个子图
    plt.subplot(2, 1, 2)
    # 取出最低气温的后面十个数值
    ten_high = j.sort_values(by="high_temp", ascending=True)[-10:]
    x2 = list(ten_high['city'])
    y2 = list(ten_high['high_temp'])
    # plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    # plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    plt.bar(x2, y2)
    plt.xlabel('城市', fontproperties='SimHei')
    plt.ylabel("温度", fontproperties='SimHei')
    plt.title("中国各个城市的今日温度最高前十名", fontproperties='SimHei')
    for x, y in zip(x2, y2):
        plt.text(x, y, '%s' % y, ha='center', va='bottom')
    # 调整每隔子图之间的距离（默认）
    plt.tight_layout()
    plt.show()


def main():
    zone = ['db', 'hb', 'hd', 'hz', 'hn', 'xb', 'xn', 'gat']
    for z in zone:
        url = "http://www.weather.com.cn/textFC/{}.shtml".format(z)
        get_high_temperature(url)
        get_low_temperature(url)
    draw_picture(LOW_DATA,HIGH_DATA)


if __name__ == '__main__':
    main()

写在最后

在实战出现l什么问题可以随时留言告诉小编，另外附加一个bug，在每天晚上中国天气网当天的最高气温可能会发生变化，数据会被清除变成‘-’，导致实验失败，注意自己的实战时间

爬虫的爬取方法：https://blog.csdn.net/weixin_45127640/article/details/106120189

数据分析推荐学习：https://blog.csdn.net/weixin_44888486/article/details/103272520