初识python 之 爬虫：爬取中国天气网数据

用到模块：

获取网页并解析：
import requests,html5lib
from bs4 import BeautifulSoup

使用pyecharts的Bar可视化工具“绘制图表”，写入HTML文件，附pyecharts官方中文API地址：https://pyecharts.org/#/
from pyecharts.charts import Bar

表格主题设置：
from pyecharts import options
from pyecharts.globals import ThemeType

获取时间
from datetime import datetime

详细代码如下：　　注：代码中有使用到map函数，需要留意！

  1 #!/user/bin env python
  2 # author:Simple-Sir
  3 # time:2019/7/25 21:16
  4 # 爬取中国天气网数据
  5
  6 import requests,html5lib
  7 from bs4 import BeautifulSoup
  8 from pyecharts.charts import Bar  # 官方已取消 pyecharts.Bar 方式导入
  9 from pyecharts import options
 10 from pyecharts.globals import ThemeType
 11 from datetime import datetime
 12
 13 WEARTHER_DATE =[]  # 城市天气数据列表
 14
 15 def urlText(url):
 16     '''
 17     获取网页HTML代码，并解析成文本格式
 18     :param url: 网页url地址
 19     :return: 解析之后的html文本
 20     '''
 21     headers = {
 22         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'
 23     }
 24     respons = requests.get(url, headers=headers)  # 获取网页信息
 25     text = respons.content.decode('utf-8')  # 解析网页
 26     return text
 27
 28 def getDiv(url,area):
 29     '''
 30     获取需要的html标签：城市、最高温度
 31     :param url:
 32     :param area: 区域：全国、全省(四川)  0:全国、其他任意值：全市
 33     :return:
 34     '''
 35     text = urlText(url)
 36     # soup = BeautifulSoup(text,'lxml') # 港澳台html中table标签解析错误
 37     soup = BeautifulSoup(text, 'html5lib')  # html5lib 容错性比lxml高
 38     conMidtab = soup.find_all('div',class_="conMidtab")[1]  # 获取“明天”的天气
 39     if area == '四川':
 40         # 获取四川所有城市天气
 41         trs = conMidtab.find_all('tr')[2:]
 42         for tr in trs:
 43             tds = tr.find_all('td')
 44             city_td = tds[0]
 45             city = list(city_td.stripped_strings)[0]  # 区县
 46             temp_td = tds[-5]  # 倒数第5个td标签
 47             temp = list(temp_td.stripped_strings)[0]  # 最高温度
 48             print('正在获取 {} 的最高气温:{}'.format(city, temp))
 49             WEARTHER_DATE.append({'城市': city, '最高温度': int(temp)})
 50     else:
 51         # 获取全国城市天气
 52         tables = conMidtab.find_all('table')
 53         for t in tables:
 54             trs = t.find_all('tr')[2:]
 55             for index, tr in enumerate(trs):
 56                 tds = tr.find_all('td')
 57                 if index == 0:
 58                     city_td = tds[1]  # city_td = tds[-8]  # 港澳台格式错误
 59                 else:
 60                     city_td = tds[0]
 61                 city = list(city_td.stripped_strings)[0]  # 区县
 62                 temp_td = tds[-5]  # 倒数第5个td标签
 63                 temp = list(temp_td.stripped_strings)[0]  # 最高温度
 64                 print('正在获取 {} 的最高气温:{}'.format(city,temp))
 65                 WEARTHER_DATE.append({'城市': city, '最高温度': int(temp)})
 66
 67
 68 # 可视化数据，对城市温度排名
 69 # def getRownum(data):
 70 #     max_temp = data['最高温度']  # 把列表里的每一项当作参数传进来,再获取“最高温度”这一项的值
 71 #     return max_temp
 72 # WEARTHER_DATE.sort(key=getRownum)  # 功能和它一样：WEARTHER_DATE.sort(key=lambda data:data['最高温度'])
 73
 74 def main():
 75     city_list =['hb','db','hd','hz','hn','xb','xn','gat','sichuan']
 76     getcity = input('您要获取“全国”还是“四川”的最高温度排名？\n')
 77     if getcity=='四川':
 78             url = 'http://www.weather.com.cn/textFC/{}.shtml'.format(city_list[-1])
 79             getDiv(url,getcity)
 80     else:
 81         for cl in city_list[:-1]:
 82             url = 'http://www.weather.com.cn/textFC/{}.shtml'.format(cl)
 83             getDiv(url,getcity)
 84     print('正在对天气温度进行排序处理...')
 85     WEARTHER_DATE.sort(key=lambda data: int(data['最高温度']))  # 对列表中的字典数据排序,温度从低到高
 86     WEARTHER_DATE.reverse()  # 把对列表反转，温度从高到低
 87     rownum = WEARTHER_DATE[:10]  # 获取最高温度排名前十的城市
 88     print('正在绘制图表...')
 89     # 分别获取城市、温度列表
 90     # 原始方法：
 91     # citys=[]
 92     # temps=[]
 93     # for i in rownum:
 94     #     citys.append(i['城市'])
 95     #     temps.append(i['最高温度'])
 96
 97     # 高端方法：
 98     citys = list(map(lambda x: x['城市'], rownum))  # 使用map分离出城市
 99     temps = list(map(lambda x: x['最高温度'], rownum))  # 使用map分离出最高温度
100     # 通过使用pyecharts的Bar可视化数据，附官方中文API地址：https://pyecharts.org/#/
101     bar = Bar(init_opts = options.InitOpts(theme=ThemeType.DARK))  # 对表格添加主题
102     bar.add_xaxis(citys)
103     bar.add_yaxis('',temps)
104     tim = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
105     bar.set_global_opts(title_opts={'text':'中国天气网 {} 城市明日最高温度排名前十({})'.format(getcity,tim)})
106     bar.render('中国天气网城市最高温度排名.html')
107     print('图表绘制已完成，结果已写入文件，请查看。')
108 if __name__ == '__main__':
109     main()

爬取中国天气网数据

执行过程：

执行结果：

四川：

全国：