目录1.网页分析2.代码实现

1.网页分析

庚子年初,各种大事件不期而至,又赶上最近气温突变,所以写个爬虫来爬取下中国天气网,并通过图表反映气温最低的前20个城市。
中国天气网:http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml
打开后如下图:

【Python3 爬虫】U14_爬取中国天气网-风君雪科技博客

从图中可以看到所有城市按照地区划分了,并且每个城市都有最低气温和最高气温,通过chrome查看Elements,如下:

【Python3 爬虫】U14_爬取中国天气网-风君雪科技博客

从上图可以看到展示当天的数据,那么<div class='conMidtab'>..这个标签则没有style="display:none;"属性。
那么,具体的每一行数据又存在哪里呢?

【Python3 爬虫】U14_爬取中国天气网-风君雪科技博客

从上图可以看出,数据存储在<table>标签下的<tr>标签中,通过下图可以看到,tr标签下的td标签就可以找到每个城市的最低气温了`。

【Python3 爬虫】U14_爬取中国天气网-风君雪科技博客

2.代码实现

实现以下代码需要安装的库:

pip install requests
pip install bs4
pip install html5lib
pip install pyecharts

官方文档(pyecharts1.7.x)https://gallery.pyecharts.org/

具体代码如下:

# Author:Logan
# Date:2020/3/31  16:28
# IDE:PyCharm

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pyecharts.charts import Line,Bar
import pyecharts.options as opts


DATA_TEMP = []

HEADERS = {
    'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36'
}
def parse_page(url):
    response = requests.get(url, headers=HEADERS)
    html_str = response.content.decode('utf-8')
    # html5lib容错性比较高
    soup = BeautifulSoup(html_str,'html5lib')
    divs = soup.find('div',class_='conMidtab')
    tables = divs.find_all('table')
    for table in tables:
        trs = table.find_all('tr')[2:]
        for index,tr in enumerate(trs):
            tds = tr.find_all('td')
            # 城市获取
            city_td = tds[0]
            if index == 0:
                city_td = tds[1]
            city = list(city_td.stripped_strings)[0]

            # 最低气温获取
            temp_td = tds[-2]
            min_temp = list(temp_td.stripped_strings)[0]
            DATA_TEMP.append({"city":city,"min_temp":min_temp})
            print({"city":city,"min_temp":min_temp})

def show_line_chart(data):
    DATA_TEMP=data
    DATA_TEMP.sort(key=lambda data: data['min_temp'])
    show_data = DATA_TEMP[0:10]  # 气温最低的前10个城市
    cities = list(map(lambda x: x['city'], show_data))
    min_temp = list(map(lambda x: x['min_temp'], show_data))


    # 展示为折线图与柱状图
    (
        Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="1000px", height="350px"))
            .add_xaxis(cities)
            .add_yaxis("最低气温", min_temp)
            .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(title="今日全国气温最低的前10个城市", subtitle="柱状图"),
            yaxis_opts=opts.AxisOpts(name="城市"),
            xaxis_opts=opts.AxisOpts(name="最低气温"),
        )
        .render("temperature_line_chart.html")
    )


def main():
    base_url = 'http://www.weather.com.cn/textFC/{}.shtml'
    # 构造url
    name_list = ['hb','db','hd','hz','hn','xb','xn','gat']
    for name in name_list:
        url = base_url.format(name)
        parse_page(url)

    # 分析数据
    show_line_chart(DATA_TEMP)

if __name__ == '__main__':
    main()

代码运行后,则生成了temperature_line_chart.html,在浏览器打开可以看到生成的柱状图如下。

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