python爬取天气预报数据，并实现数据可视化_python爬取天气数据并制图

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一、前言

在爬取数据时，有些数据，如图片、视频等等，爬到就是赚到；而有时候，我们爬到的可能只是一些数字，表面上，看上去没什么意义，但当我们换一种角度来看待问题的话，可能又是一个崭新的世界。于是，我今天学习了一下数据的可视化。

二、爬取目标及结果展示

由于是我第一次尝试可视化，我选了一个简单的方向----爬取天气预报
然后我就在百度上，随便搜了一下，直接准备爬取第一个。
网址链接：北京的天气

结果如下：
在这里插入图片描述

三、页面分析

在这里插入图片描述
进入页面之后，我分别看了“7天”、“8-15天”、“40天”，发现，上方链接是一直变化的。但是当我去检测页面的时候，发现了了不得的东西。

哎哟，我去，这不就是上方的链接变化嘛。

于是我们就可以通过手段直接拿到“详情页的传送链接”了。
在这里插入图片描述
假设这时候，我们已经拿到了“7天”和“8-15天”的链接了。
对比一下，两个页面的内容。

7天：
在这里插入图片描述
8-15天：

哎哟，我去，两个页面的排版居然不一样，那网页源代码也肯定不一样咯。

在这里插入图片描述
仔细看之后，发现还好，只有两个地方，稍微需要处理一下。

①：“7天”里的风向

（你可以说东风转东南风，但你不能说是东南风转东南风吧）

②：“7天”和“8-15天”的气温
你会发现它是这个样子：
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甚至这个样子：

但是不用害怕，我已经解决啦，哈哈哈哈哈。

详情见代码部分，基本上每行都有注释

四、完整代码

fake_useragent库的使用教程：Python爬虫有用的库：fake_useragent，自动生成请求头

# -*- coding: UTF-8 -*- """ @Author ：远方的星 @Time : 2021/2/28 10:20 @CSDN ：https://blog.csdn.net/_ @腾讯云 ： https://cloud.tencent.com/developer/column/91164 """ import requests from lxml import etree from fake_useragent import UserAgent import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt # 随机产生请求头 ua = UserAgent(verify_ssl=False, path='fake_useragent.json') # 获取七天和八到十五天的页面链接 def get_url(url): response = requests.get(url=url).text
    html = etree.HTML(response) url_7 = 'http://www.weather.com.cn/' + html.xpath('//*[@id="someDayNav"]/li[2]/a/@href')[0] url_8 = 'http://www.weather.com.cn/' + html.xpath('//*[@id="someDayNav"]/li[3]/a/@href')[0] return url_7, url_8 # 获取未来七天天起预报数据 def get_data_1(url): response = requests.get(url=url) response.encoding = "utf-8" # 防止乱码，进行编码 response = response.text
    html = etree.HTML(response) list_s = html.xpath('//*[@id="7d"]/ul/li') # 提前定义五个空列表用于存放信息 data, weather, x, y, wind_scale = [], [], [], [], [] temperature = [] # 定义一个空列表，用于处理最低气温和最高气温的合并 wind = [] # 定义一个空列表，用于存放风向 high, low = [], [] # 定义两个空列表，用于存放未处理的最高、最低气温，为绘图做铺垫 for i in range(len(list_s)): a = list_s[i].xpath('./h1/text()') # 获取日期 b = list_s[i].xpath('./p[1]/text()') # 获取天气情况 c = list_s[i].xpath('./p[2]/span/text()') # 获取最高气温 d = list_s[i].xpath('./p[2]/i/text()') # 获取最低气温 g = list_s[i].xpath('./p[3]/i/text()') # 获取风级 data.append(''.join(a)) # 集中日期 weather.append(''.join(b)) # 集中天气情况 high.append(''.join(c)) # 集中最高气温 low.append(''.join(d)) # 集中最低气温 x.append(''.join(c)) # 集中最高气温 x.append('/') # 加入一个分隔符 x.append(''.join(d)) # 集中最低气温 temperature.append(''.join(x[0:3])) # 把最高气温和最低气温合并 wind_scale.append(''.join(g)) # 集中风级 f = list_s[i].xpath('./p[3]/em/span/@title') # 获取风向 if f[0] == f[1]: # 条件语句，用于判断两个风向是否一致，进而做出一定反应 wind.append(''.join(f[0])) else: y.append(''.join(f[0])) y.append('转') y.append(''.join(f[1])) wind.append(''.join(y[0:3])) excel = pd.DataFrame() # 定义一个二维表 excel['日期'] = data excel['天气'] = weather excel['气温'] = temperature excel['风向'] = wind excel['风级'] = wind_scale excel['最高气温'] = high excel['最低气温'] = low return excel # 获取8-15天天气预报数据 def get_data_2(url): response = requests.get(url=url) response.encoding = "utf-8" # 防止乱码，进行编码 response = response.text
    html = etree.HTML(response) list_s = html.xpath('//*[@id="15d"]/ul/li') # 提前定义五个空列表用于存放信息 data, weather, a, wind, wind_scale = [], [], [], [], [] temperature = [] # 定义一个空列表，用于处理最低气温和最高气温的合并 high, low = [], [] # 定义两个空列表，用于存放未处理的最高、最低气温，为绘图做铺垫 for i in range(len(list_s)): data_s = list_s[i].xpath('./span/text()') # data_s[0]是日期，data_s[1]是天气，data_s[2]是最低气温，data_s[3]是风向，data_s[4]是风级 b = list_s[i].xpath('./span/em/text()') # 获得最高气温 data.append(''.join(data_s[0])) # 集中日期 weather.append(''.join(data_s[1])) # 集中天气 wind.append(''.join(data_s[3])) # 集中风向 wind_scale.append(''.join(data_s[4])) # 集中风级 high.append(''.join(b)) # 集中最高气温 low.append(''.join(data_s[2])) # 集中最低气温 a.append(''.join(b)) # 集中最高气温 a.append(''.join(data_s[2])) # 集中最低气温（这时最高气温已经在a列表里了） temperature.append(''.join(a[0:2])) # 集中最低+最高气温 excel = pd.DataFrame() # 定义一个二维表 excel['日期'] = data excel['天气'] = weather excel['气温'] = temperature excel['风向'] = wind excel['风级'] = wind_scale excel['最高气温'] = high excel['最低气温'] = low return excel # 实现数据可视化 def get_image(data, high, low): # 用来正常显示中文标签 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 根据数据绘制图形 fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(10, 6)) plt.plot(data, high, c='red', alpha=0.5) plt.plot(data, low, c='blue', alpha=0.5) # 给图表中两条折线中间的部分上色 plt.fill_between(data, high, low, facecolor='blue', alpha=0.2) # 设置图表格式 plt.title('北京近15天天气预报', fontsize=24) plt.xlabel('日期', fontsize=12) # 绘制斜的标签，以免重叠 fig.autofmt_xdate() plt.ylabel('气温', fontsize=12) # 参数刻度线设置 plt.tick_params(axis='both', which='major', labelsize=10) # 修改刻度 plt.xticks(data[::1]) # 显示图片 plt.show() def main(): url = 'http://www.weather.com.cn/weather1d/101010100.shtml' url_7, url_8 = get_url(url) data_1 = get_data_1(url_7) data_2 = get_data_2(url_8) data_s = pd.concat([data_1, data_2], axis=0) data_s['最高气温'] = data_s['最高气温'].map(lambda z: int(z.replace('℃', ''))) data_s['最低气温'] = data_s['最低气温'].map(lambda z: int(z.replace('℃', '').replace('/', ''))) # print(type(data_s)) # print(type(data_s['最高气温'])) # 有兴趣的小伙伴，可以看一下这里的类型分析嗷，这两个数据是不一样哒 data = data_s['日期'] high = data_s['最高气温'] low = data_s['最低气温'] get_image(data, high, low) if __name__ == '__main__': main()

五、补充

第一次使用可视化，代码可能出现冗余的地方，希望大佬给些指点呀。

六、不足（经读者反馈）

有小伙伴在运行代码的情况时，出现了list index out of range的错误，一开始我以为是他的问题，后来我写另外一篇文章时，调试了三四天，发现，应该是我的问题。因为这个网站晚上时，会更改一点点结构，爬取的时候，会出现一个空列表。那怎么解决呢？在气温那里使用条件语句，把列表为空的情况排除掉即可。
我今天更新的一个文章，依然用的这个网页链接，已经使用if条件语句进行排除空列表。

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到此这篇python爬取天气预报数据，并实现数据可视化_python爬取天气数据并制图的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！

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