pycharm爬虫爬取天气

### 创建天气信息爬虫项目的步骤 #### 选择合适的开发环境配置 为了确保项目顺利运行，在PyCharm中应先确认已选择了正确的Python解释器版本。对于此案例中的天气预报数据爬取、存储和可视化处理项目，推荐使用Python 3.9作为编程语言版本[^1]。 #### 安装必要的库和支持工具 在开始编码之前，需确保安装了所有必需的第三方库。除了基础的需求外，考虑到Scrapy是一个强大的用于构建网络爬虫的应用框架，适合用来高效获取网页内容，因此建议也一并安装它及其依赖项。具体来说，可以通过命令行执行如下指令完成这些软件包的安装： ```bash pip install scrapy requests beautifulsoup4 gerapy pywin32 ``` 上述命令不仅涵盖了基本的数据请求(`requests`)与HTML解析(`beautifulsoup4`)功能所需的支持库，还包括了专门针对Scrapy扩展性的增强组件`gerapy`以及Windows平台下可能需要用到的操作系统接口支持`pywin32`[^3]。 #### 初始化新的Scrapy项目结构 一旦所有的外部依赖都准备就绪，就可以利用Scrapy自带的功能快速搭建起整个工程的基础架构。打开终端窗口，并输入以下命令以创建一个新的Scrapy项目： ```bash scrapy startproject weather_forecast_spider ``` 这一步骤将会自动生成一系列预定义好的目录和文件模板，其中包括但不限于`spiders/`, `items.py`, 和 `pipelines.py`. 特别值得注意的是后者——即管道(pipeline)，其主要职责在于接收来自各个蜘蛛(spider)实例所捕获的信息流，并对其进行进一步加工或持久化保存至目标介质中去[^2]. #### 编写具体的Spider逻辑代码 进入刚刚建立起来的工作空间内部之后，接下来的任务就是着手设计特定于业务场景下的抓取策略了。通常情况下，每一个独立运作的小型爬虫都会被放置在一个单独的Python模块内实现。例如，如果打算从中国气象局官方网站收集有关未来几天内的气温变化趋势预测资料的话，则可以在`weather_forecast_spider/spiders/`路径下面新建一个名为`cn_weather_spider.py`的新脚本文件，并在里面填充相应的算法细节。 #### 配置Item Pipeline进行数据处理 当成功获取到了预期的目标资源后，下一步自然是要考虑怎样妥善保管好这份珍贵的数据资产啦！正如前面提到过的那样，借助于精心编写的Pipeline类可以帮助我们轻松达成这一目的。假设现在希望把最终得到的结果集导出成CSV格式以便日后分析之用，那么只需简单修改几处关键位置上的参数设定即可满足需求: ```python import csv from itemadapter import ItemAdapter class WeatherForecastCsvExporter(object): def open_spider(self, spider): self.file = open('output.csv', 'w') self.writer = csv.DictWriter(self.file, fieldnames=['date', 'temperature']) self.writer.writeheader() def close_spider(self, spider): self.file.close() def process_item(self, item, spider): adapter = ItemAdapter(item) row_data = { "date": adapter['date'], "temperature": adapter['temperature'] } self.writer.writerow(row_data) return item ``` 这段简单的例子展示了如何将日期(date)同温度(temperature)这两列重要属性组合在一起形成一条完整的记录条目，并将其追加到指定的位置上去。