Python爬取南京市往年天气预报，使用pyecharts进行分析

上一次分享了使用matplotlib对爬取的豆瓣书籍排行榜进行分析，但是发现python本身自带的这个绘图分析库还是有一些局限，绘图不够美观等，在网上搜索了一波，发现现在有很多的支持python的绘图库可以使用，本次尝试使用pyecharts对爬取的数据进行分析，然后发现这个库实在是太好用了，生成的库也很好看，还能生成动态图，简直是进行数据分析的一大神器！

pyecharts： pyecharts是一个封装百度开源图表库echarts的包,使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask、django中集成使用。

 本次爬取的首页地址是：

http://www.tianqihoubao.com/lishi/nanjing.html

爬取步骤：

  1. 爬取主网页，获取进入每个南京市具体年份月份的天气数据的链接
  2. 爬取上方获取的具体链接的数据
  3. 存储数据
  4. 对数据进行筛选后使用pyecharts进行分析

话不多说，马上开始吧！

  • 步骤一

从上图可知，我们需要先获取进入每个具体月份的链接，才能爬取想要的数据，所以首先定义获取具体链接的函数，然后在爬取会方便很多；查看网页源代码查找目标所在位置，本次我依然是使用lxml库来进行数据的爬取（PS：感觉习惯了lxml其他库就不好用了），这里需要注意的是，我是将获得的结果一个一个的存入列表，这种方法很笨，但作为菜鸟的我确实不知道其他方法了，还有就是发现爬取的部分链接缺了一点，所以又定义了一个函数来补上。

具体代码如下：           注：转载代码请标明出处





 1 def get_mainurl(url):   #定义获取月份天气的详细url 函数
 2     res = requests.get(url, headers=headers)
 3     main_url = []
 4     if res.status_code == 200:  #判断请求状态
 5         selector = etree.HTML(res.text)
 6         htmlurls = selector.xpath('//div[contains(@id,"content")]/div') #循环点
 7         try:
 8             for htmlurl in htmlurls:
 9                 Jan = htmlurl.xpath('ul[1]/li[2]/a/@href')[0]   #一月份天气url
10                 main_url.append(Jan)    #将网址放入列表中，一个一个放是很蠢的方法，但我也确实不知道其他方法了，下同
11                 Feb = htmlurl.xpath('ul[1]/li[3]/a/@href')[0]   #二月份天气url
12                 main_url.append(Feb)
13                 Mar = htmlurl.xpath('ul[1]/li[4]/a/@href')[0]   #同上，下类推
14                 main_url.append(Mar)
15                 Apr = htmlurl.xpath('ul[2]/li[2]/a/@href')[0]
16                 main_url.append(Apr)
17                 May = htmlurl.xpath('ul[2]/li[3]/a/@href')[0]
18                 main_url.append(May)
19                 June = htmlurl.xpath('ul[2]/li[4]/a/@href')[0]
20                 main_url.append(June)
21                 July = htmlurl.xpath('ul[3]/li[2]/a/@href')[0]
22                 main_url.append(July)
23                 Aug = htmlurl.xpath('ul[3]/li[3]/a/@href')[0]
24                 main_url.append(Aug)
25                 Sep = htmlurl.xpath('ul[3]/li[4]/a/@href')[0]
26                 main_url.append(Sep)
27                 Oct = htmlurl.xpath('ul[4]/li[2]/a/@href')[0]
28                 main_url.append(Oct)
29                 Nov = htmlurl.xpath('ul[4]/li[3]/a/@href')[0]
30                 main_url.append(Nov)
31                 Dec = htmlurl.xpath('ul[4]/li[4]/a/@href')[0]
32                 main_url.append(Dec)
33 
34                 time.sleep(0.5)     #休眠0.5s
35         except IndexError:
36             pass
37         return main_url     #将存了所有url的列表返回
38     else:
39         pass
40 
41 
42 def link_url(url):      #上面获取的url是不完整的，此函数使其完整
43     final_urls= []
44     list_urls = get_mainurl(url)
45     for list_url in list_urls:
46         if len(list_url) < 30:      #因为获取的url有一些少了‘/lishi/’，所以需要判断一下
47             list_url = 'http://www.tianqihoubao.com/lishi/' + list_url
48             final_urls.append(list_url)
49         else:
50             list_url = 'http://www.tianqihoubao.com' + list_url
51             final_urls.append(list_url)
52     return final_urls







 




    

  • 步骤二
    • 





接下来是获取所需的数据，遍历所在节点就行了，需要注意的是要跳过第一个节点，因为其内部没有内容。


代码如下：




def get_infos(detail_url):      #爬取月份天气详细数据函数
    main_res = requests.get(detail_url, headers=headers)
    main_sele = etree.HTML(main_res.text)
    main_infos = main_sele.xpath('//div[@class="hd"]/div[1]/table/tr')
    i = True
    try:
        for info in main_infos:
            if i:       #此处i的作用是跳过第一次循环，因为第一个是非天气数据
                i = False
                continue
            else:
                date = info.xpath('td[1]/a/text()')[0].replace("
", '').replace(' ', '')     #去掉换行符、空格等，下同
                weather = info.xpath('td[2]/text()')[0].replace("
", '').replace(' ', '')
                temps = info.xpath('td[3]/text()')[0].replace('
', '').replace(' ', '')
                clouds = info.xpath('td[4]/text()')[0].replace("
", '').replace(' ', '')
                with open('Nanjing.csv', 'a+', newline='', encoding='utf-8')as fp:      #存入csv文件
                    writer = csv.writer(fp)
                    writer.writerow((date, weather, temps, clouds))
    except IndexError:
        pass





    

  • 步骤三
    • 





接下来执行主程序存储就行了，使用了多进程来爬取加快速度，所以爬取的数据排列可能不按顺序，使用wps或excel自行排序即可。


下方附上剩余代码：




import requests
from lxml import etree
import time
import csv
from multiprocessing import Pool

#请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36'
}




if __name__ == '__main__':      #执行主程序
    url = 'http://www.tianqihoubao.com/lishi/nanjing.html'  #获取月份天气url的网址
    get_mainurl(url)
    details = link_url(url)
    with open('Nanjing.csv', 'a+', newline='', encoding='utf-8')as ff:      #写入第一行作为表头
        writer = csv.writer(ff)
        writer.writerow(('日期', '天气状况', '气温', '风力风向'))
    pool = Pool(processes=4)        #使用多进程爬取
    pool.map(get_infos, details)    #需要注意爬取结果并不是按顺序的，可以用excel进行排序




部分数据如下：





    

  • 步骤四
    • 





进行数据分析之前，先用pandas的read_csv()方法将数据读出，然后将2011-2018年的温度和天气状况提取出来进行分析，这里温度需要将数字提取出来，天气状况需要将  ‘/’去掉，还有因为一天的天气数据是多个的（例如一天气温有最高温和最低温），所以后面分析时发现数据量大于8年总天数，这是正常的。


 由于我也是第一次使用pyecharts，所以话不多说，直接上代码：




  1 import pandas as pd
  2 from pyecharts import Line, Pie, Page, Bar
  3 
  4 
  5 page = Page(page_title='南京气温分析')    #page 使多个图位于一个网页，网页名
  6 
  7 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置使dataframe 所有行都显示
  8 df = pd.read_csv('Nanjing.csv')     #读取天气数据
  9 
 10 #获取最高气温
 11 Max_temps = []
 12 for max_data in df['气温']:
 13     Max_temps.append(int(max_data[0:2].replace('℃','')))
 14 Max_temps = Max_temps[:-109]
 15 
 16 #获取最低气温
 17 Low_temps = []
 18 for low_data in df['气温']:
 19     Low_temps.append(int(low_data[-3:-1].replace('/', '')))
 20 Low_temps = Low_temps[:-109]
 21 
 22 #获取2011年一月气温数据
 23 attr = ['{}号'.format(str(i))for i in range(1,32)]
 24 Jan_Htemps = Max_temps[:31]
 25 Jan_Ltemps = Low_temps[:31]
 26 #绘制气温折线图
 27 line = Line('南京市2011年一月气温变化')   #赋予将折线图对象， 命名
 28 line.add('当日最高气温', attr, Jan_Htemps, mark_point=['average', 'max', 'min'],  #显示平均、最大/小值
 29          mark_point_symbol='diamond',   #特殊点用钻石形状显示
 30          mark_point_textcolor='red',    #标注点颜色
 31          is_smooth=True     #图像光滑
 32          )
 33 line.add('当日最低气温', attr, Jan_Ltemps, mark_point=['average', 'max', 'min'],
 34          mark_point_symbol='arrow',
 35          mark_point_textcolor='blue'
 36          )
 37 line.use_theme('dark')  #背景颜色
 38 line.show_config()      #调试输出pyecharts的js配置信息
 39 page.add_chart(line)    #添加到page
 40 
 41 #统计2011-2018年的每天最高温的气温分布情况，分四个阶梯
 42 Hzero_down = Hthrity_up = Hzup_fifdown = Hfifup_thrdown = 0
 43 for i in Max_temps:
 44     if i <= 0:
 45         Hzero_down += 1
 46     elif i<=15:
 47         Hzup_fifdown += 1
 48     elif i<=30:
 49         Hfifup_thrdown += 1
 50     else:
 51         Hthrity_up +=1
 52 
 53 #统计2011-2018年的每天最高温的气温分布情况分，分四个阶层
 54 Lfiv_down = L25_up = Lfiv_tendown = Ltenup_25down = 0
 55 for i in Low_temps:
 56     if i <= -5:
 57         Lfiv_down += 1
 58     elif i<=10:
 59         Lfiv_tendown += 1
 60     elif i<=25:
 61         Ltenup_25down += 1
 62     else:
 63         L25_up +=1
 64 
 65 #绘图
 66 attr2 = ['0℃及以下', '0-15℃', '15-30℃', '30℃及以上']  #标签属性
 67 H_data = [Hzero_down, Hzup_fifdown, Hfifup_thrdown, Hthrity_up]     #数据
 68 pie = Pie('南京市2011年-2018年每日最高气温分布', title_pos='center', title_color='red') #绘制饼图，标题位于中间,标题颜色
 69 pie.add('',attr2, H_data, is_label_show=True,   #展示标签
 70         legend_pos='right', legend_orient='vertical',   #标签位置，标签排列
 71         label_text_color=True, legend_text_color=True,   #标签颜色
 72         )
 73 pie.show_config()
 74 page.add_chart(pie, name='饼图')
 75 
 76 #绘制环形图
 77 attr3 = ['-5℃及以下', '-5-10℃', '10-25℃', '25℃及以上']
 78 L_data = [Lfiv_down, Lfiv_tendown, Ltenup_25down, L25_up]
 79 pie2 = Pie('南京市2011年-2018年每日最低气温分布', title_pos='center')
 80 pie2.add('',attr3, L_data, radius=[30, 70], is_label_show=True, #radius环形图内外圆半径
 81          label_text_color=None, legend_orient='vertical',
 82          legend_pos='left', legend_text_color=None
 83          )
 84 pie2.show_config()
 85 page.add_chart(pie2, name='环形图')
 86 
 87 
 88 #绘制南京2011-2018年天气状况条形统计图
 89 Weather_NJ = []
 90 for Weathers in df['天气状况']:
 91     Weather_s = Weathers.split('/')
 92     Weather_NJ.append(Weather_s[0])
 93     Weather_NJ.append(Weather_s[1])
 94 Weather_NJ = Weather_NJ[:-218]
 95 
 96 sunny = rainy = yin_cloudy = lightening = duo_cloudy = snowy = 0
 97 for t in Weather_NJ:
 98     if t == '晴':
 99         sunny += 1
100     elif t == '阴':
101         yin_cloudy += 1
102     elif t == '多云':
103         duo_cloudy += 1
104     elif t == '雷阵雨':
105         lightening += 1
106     elif '雨' in t and t != '雨夹雪':
107         rainy += 1
108     elif '雪' in t:
109         snowy += 1
110     else:
111         pass
112 Weather_attr = ['晴', '雨天', '多云', '阴天', '雷阵雨', '雪天']
113 Weather_datas = [sunny, rainy, duo_cloudy, yin_cloudy, lightening, snowy]
114 bar = Bar('南京市2011-2018年天气情况统计', '注意：一天有两个天气变化，部分日期天气情况可能丢失', title_pos='center')
115 bar.add('天气状况', Weather_attr, Weather_datas, is_more_utils=True,
116         mark_point=['max', 'min'], legend_pos='right'
117         )
118 bar.show_config()
119 page.add_chart(bar)
120 
121 page.render('all_analysis.html')    #网页地址




 图像结果如下：









 




是不是发现使用pyecharts得到的图表更加好看，这里上传的图片是静态的，在网页打开的时查看其实是动态的。


这里只爬取了南京市的历史天气，感兴趣的朋友可以尝试爬取更多城市的，甚至可以在此基础上编写一个小软件，随时随地查看不同地区的历史天气，不过前提是该网站的源代码不发生大变动。


本次分享就到此为止，如果有错误或者疑问或者是建议欢迎大家随时指正，我也会积极回应。


 






    世界那么大，那么美，我想留下点什么，分享点什么。




        

	      

	    

	  

	  

	    
      
        【推广】
        免费学中医，健康全家人
      
	  

    

    

          原文地址：https://www.cnblogs.com/berryguotoshare/p/10774173.html