爬取中国天气数据网可视化

### 使用爬虫获取中国天气数据网的数据并实现可视化 #### 数据来源分析 为了获取中国天气数据网的信息，可以先访问其官方网站以确认数据接口或公开API的存在性。如果该网站未提供官方API，则需要通过HTML页面提取所需信息。在此过程中需要注意遵守目标网站的服务条款和robots.txt文件的规定[^1]。 #### 技术栈选择 在技术选型方面，推荐使用`requests`库发起HTTP请求，并利用`BeautifulSoup`或者`lxml`解析返回的HTML文档。对于动态加载的内容，可能还需要借助`Selenium`模拟浏览器行为完成抓取操作[^2]。 #### 实现过程详解 ##### 1. 初始化设置与依赖安装 首先确保已安装必要的Python包： ```bash pip install requests beautifulsoup4 lxml matplotlib pyecharts selenium pandas ``` ##### 2. 定义核心功能模块 以下是完整的代码示例： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import pyecharts.options as opts from pyecharts.charts import Line, Bar, Pie def fetch_weather_data(url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)' } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') data_list = [] table_rows = soup.find_all('tr')[1:] # 跳过表头 for row in table_rows: cells = row.find_all('td') date = cells[0].text.strip() quality_level = cells[1].text.strip() pm_value = int(cells[2].text.strip()) data_list.append({ 'date': date, 'quality_level': quality_level, 'pm_value': pm_value }) return data_list def save_to_csv(data, filename='weather_data.csv'): df = pd.DataFrame(data) df.to_csv(filename, index=False) def visualize_data(csv_file): df = pd.read_csv(csv_file) line_chart = ( Line() .add_xaxis(df['date'].tolist()) .add_yaxis("PM Value", df['pm_value'].tolist(), is_smooth=True) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="空气质量变化趋势"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis") ) ) pie_chart = ( Pie() .add("", [(level, count) for level, count in df.groupby('quality_level').size().items()]) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="各等级天数占比")) ) bar_chart = ( Bar() .add_xaxis(df['date'].tolist()[:7]) # 显示前七天作为样例 .add_yaxis("PM值", df['pm_value'][:7].tolist()) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="最近一周PM指数对比")) ) line_chart.render("line_chart.html") pie_chart.render("pie_chart.html") bar_chart.render("bar_chart.html") if __name__ == "__main__": url = "http://www.weather.com.cn/aqi/beijing.shtml" weather_data = fetch_weather_data(url) save_to_csv(weather_data) visualize_data('weather_data.csv') ``` 此脚本涵盖了从网页抓取数据、保存至CSV文件再到生成多种类型的图表等功能[^3]。 #### 数据存储与分析 将采集到的结果存入本地CSV文件便于后续处理。同时采用Pandas简化数据分析流程[^4]。 #### 面临挑战及解决方案 针对可能出现的反爬措施如IP封禁等问题，可以通过引入代理池轮换IP地址加以规避；另外适当延长两次连续请求间的时间间隔也有助于降低触发防护机制的风险。 ---