城市平均高温、平均低温数据爬取与可视化

爬取历史天气网站数据
在这里插入图片描述
从天气网站爬取指定城市、指定时间范围内的天气数据，并将数据保存为CSV文件。具体而言，它使用了Selenium库来模拟浏览器行为，以便获取动态加载的页面内容。

主要步骤如下：

读取城市信息和代理IP信息，并初始化Chrome浏览器及其设置。
提示用户输入爬取的起始年份、结束年份、起始月份和结束月份。
启动Chrome浏览器调试服务，并创建Chrome驱动。
定义了一个名为crawl_aqi_data()的函数，用于爬取指定城市、指定年份和月份的天气数据，并将数据保存到CSV文件中。在函数内部，它首先构建了目标URL，然后打开URL，等待页面加载完成。接着，创建了保存数据的目录，并打开CSV文件进行写入。在读取数据时，它通过Selenium定位到页面上相应的元素，提取数据，并写入CSV文件。
循环遍历所有城市、年份和月份，调用crawl_aqi_data()函数执行爬取任务，并在每次爬取后休眠1秒。
最后，关闭浏览器，并输出"数据爬取完成。"
需要注意的是，为了避免被网站封禁IP，程序在每次爬取后都会休眠1秒，并且随机选择一个代理IP来访问网站


import os
import time
import subprocess
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
import csv
import pinyin
from fake_useragent import UserAgent
import random

# 读取城市信息
with open("city.txt", "r", encoding="utf-8") as file:
    cities = [line.strip() for line in file if line.strip()]

ips =[]
with open('ip.txt', 'r') as f:
    for line in f:
        ip = line.strip()
        ips.append(ip.strip())


# 输入爬取的起始年份、结束年份、起始月份和结束月份
start_year = int(input("请输入起始年份: "))
end_year = int(input("请输入结束年份: "))
start_month = int(input("请输入起始月份: "))
end_month = int(input("请输入结束月份: "))

# 启动Chrome浏览器调试服务
subprocess.Popen('cmd', shell=True)
subprocess.Popen('"chrome-win64\chrome.exe" --remote-debugging-port=9222', shell=True)

# 创建Chrome驱动
chrome_options = webdriver.ChromeOptions()
chrome_options.add_experimental_option("debuggerAddress", "localhost:9222")
chrome_options.add_argument('--headless')
chrome_options.add_argument('--disable‐gpu')
chrome_options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")
chrome_options.add_argument('--proxy-server=http://' + random.choice(ips))
chrome_options.add_argument(f"user-agent={UserAgent().random}")
driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)

def crawl_aqi_data(city, year,month):
    # 构建URL
    city1 = pinyin.get(city, format="strip")
    url = f"https://m.tianqi.com/lishi/{city1.lower()}/{year}{month:02}.html"
    # 打开URL https://m.tianqi.com/lishi/shanghai/202401.html
    driver.get(url)
    time.sleep(3)  # 等待页面加载完成
    
    # 创建目录
    folder_path = os.getcwd()+f"\data\天气/{city}/{year}年"
    if not os.path.exists(folder_path):
        os.makedirs(folder_path)
    
    # 打开CSV文件
    with open(f"{folder_path}/{year}年{month:02}月.csv", "w", newline='', encoding="utf-8") as csvfile:
        writer = csv.writer(csvfile)
        # 写入表头
        #writer.writerow(["日期", "AQI指数", "质量等级", "PM2.5", "PM10", "SO2", "CO", "NO2", "O3-8h"])
        
        # 读取数据并保存到CSV文件
        rows = driver.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "body > div.history_weatherct1 > div.count_temp > table > tbody > tr")
        for i, row in enumerate(rows):
            if i == 0:  # 只写入第一行数据
                data = [cell.text for cell in row.find_elements(By.TAG_NAME, "td")]
                if data:
                    print(data)
                    writer.writerow(["平均高温℃","平均低温℃"])
                    writer.writerow([data[0].split("\n")[-1].replace("℃",""),data[1].split("\n")[-1].replace("℃","")])

# 循环爬取指定城市、指定时间段的数据
for city in cities:
    for year in range(start_year, end_year + 1):
        for month in range(start_month, end_month + 1):
            crawl_aqi_data(city, year, month)
            time.sleep(1)
            
            
# 关闭浏览器
driver.quit()

print("数据爬取完成。")

封禁ip
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温度可视化

import os
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取CSV文件并加载数据
def load_data(file_path):
    if os.path.exists(file_path):
        if os.stat(file_path).st_size == 0:
            print(f"File '{file_path}' is empty.")
            return None
        df = pd.read_csv(file_path)
        return df
    else:
        print(f"File '{file_path}' does not exist.")
        return None

# 可视化数据
def visualize_temperatures(df):

    # 可视化显示
    plt.figure(figsize=(10, 6))

    plt.plot(df['城市'], df['平均高温℃'], marker='o', color='red', linestyle='-', label='平均高温')
    plt.plot(df['城市'], df['平均低温℃'], marker='o', color='blue', linestyle='-')
    plt.xlabel('城市')
    plt.ylabel('温度')
    plt.title('各城市温度对比')
    plt.xticks(rotation=90)  # 旋转x轴标签，以便更好地显示城市名
    plt.grid(True)  # 显示网格线
    plt.tight_layout()  # 调整布局，防止标签重叠
    plt.show()

# 主函数
def main():
    # 设置中文显示
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

    # 指定天气目录路径
    weather_dir = os.path.join(os.getcwd(), 'data', '天气')


    all_df = []

    # 遍历天气目录下的城市数据
    for city_name in os.listdir(weather_dir):
        city_dir = os.path.join(weather_dir, city_name)
        if os.path.isdir(city_dir):
            # 遍历城市文件夹下的所有 CSV 文件
            for year in os.listdir(city_dir):
                year_dir = os.path.join(city_dir, year)
                for csv_file in os.listdir(year_dir):
                    if csv_file.endswith(".csv"):
                        # 构建文件路径
                        file_path = os.path.join(year_dir, csv_file)

                        # 加载数据
                        df = load_data(file_path)
                        # 添加城市列
                        df['城市'] = city_name
                        all_df.append(df)
    rged_df = pd.concat(all_df, ignore_index=True)
    print(rged_df)
    # 可视化数据
    visualize_temperatures(rged_df)

if __name__ == "__main__":
    main()