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爬虫天气代码jupyter，并进行可视化

时间: 2025-06-09 11:05:04 浏览: 8

爬取天气数据并进行可视化的Jupyter代码通常涉及以下几个步骤： 1. **导入库**：首先，你需要导入一些必要的Python库，如`requests`用于发送HTTP请求获取网页内容，`BeautifulSoup`或`lxml`用于解析HTML，`pandas`处理数据，以及`matplotlib`或`seaborn`进行数据可视化。 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. **发送请求**：确定你要抓取的天气网站，并使用`requests.get()`函数获取网页源码。 ```python url = "http://example.com/weather" # 替换为你需要的天气API链接 response = requests.get(url) ``` 3. **解析数据**：使用BeautifulSoup解析HTML，提取出包含天气信息的部分。 ```python soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') weather_data = soup.find_all('div', class_='weather-data') # 类名可能会因网站而异 ``` 4. **数据清洗与转换**：将抓取到的数据转化为Pandas DataFrame，方便后续操作。 ```python data = [] for item in weather_data: data.append([item.text.strip() for _ in range(3)]) # 根据实际数据结构调整 df_weather = pd.DataFrame(data, columns=['日期', '城市', '气温']) ``` 5. **数据可视化**：利用`matplotlib`或`seaborn`创建图表展示气温趋势或其他信息。 ```python plt.figure(figsize=(10,6)) df_weather['气温'].plot(kind='line') plt.title('某城市的气温变化') plt.xlabel('日期') plt.ylabel('气温') plt.show() ``` 请注意，这只是一个基础示例，实际的爬虫代码会根据目标网站的具体结构和API的不同而有所差异。此外，很多天气服务提供API可以直接获取数据，直接使用API比爬虫更稳定、合规。

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