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本篇內容主要講解“如何用Python爬取天氣數據”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“如何用Python爬取天氣數據”吧!
動態數據抓包
requests發送請求
結構化+非結構化數據解析
python 3.8 運行代碼
pycharm 2021.2 輔助敲代碼
requests 第三方模塊 pip install 模塊名
四、配置pycharm里面的python解釋器
選擇file(文件) >>> setting(設置) >>> Project(項目) >>> python interpreter(python解釋器)
2. 點擊齒輪, 選擇add 3. 添加python安裝路徑
五、pycharm如何安裝插件
選擇file(文件) >>> setting(設置) >>> Plugins(插件)
點擊 Marketplace 輸入想要安裝的插件名字 比如:翻譯插件 輸入 translation / 漢化插件 輸入 Chinese
選擇相應的插件點擊 install(安裝) 即可
安裝成功之后 是會彈出 重啟pycharm的選項 點擊確定, 重啟即可生效
https://tianqi.2345.com/Pc/GetHistory?areaInfo%5BareaId%5D=54511&areaInfo%5BareaType%5D=2&date%5Byear%5D=2022&date%5Bmonth%5D=7
1. 發送請求
2. 獲取數據
3. 解析數據
4. 保存數據
import requests # 發送請求 第三方模塊 import parsel # 解析網頁源代碼的 第三方模塊 import csv with open('天氣數據.csv', encoding='utf-8', mode='a', newline='') as f: csv_writer = csv.writer(f) csv_writer.writerow(['日期', '最高溫度', '最低溫度', '天氣', '風向', '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. 發送請求 response = requests.get(url) # <Response [200]> # 2. 獲取數據 .json(): 字典類型的數據 鍵值對方式取值 json_data = response.json() # 3. 解析數據 # 字典取值 json(): {"":"", "":""} html_data = json_data['data'] # 結構化數據 字典鍵值對取值 # 非結構化數據 網頁源代碼 css/xpath/re select = parsel.Selector(html_data) trs = select.css('table tr') # 32個tr 每個tr都有六個td # [1, 2, 3, 4, 5] [1] for tr in trs[1:]: # 取標簽里面的文本內容 # ::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('廣州') elif city == 59493: tds.append('深圳') # 4. 保存數據 with open('天氣數據.csv', encoding='utf-8', mode='a', newline='') as f: csv_writer = csv.writer(f) csv_writer.writerow(tds)
到此,相信大家對“如何用Python爬取天氣數據”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!
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