一、主题式网络爬虫设计方案
1.主题式网络爬虫名称
名称:Python爬取中国天气网天气数据
2.主题式网络爬虫爬取的内容与数据特征分析
本次爬虫主要爬取中国天气网天气数据
3.主题式网络爬虫设计方案概述(包括实现思路与技术难点)
requests库实现发送请求、获取响应。
beautifulsoup实现数据解析、提取和清洗
pyechart模块实现数据可视化
二、主题页面的结构特征分析
华东地区天气预报 华东天气数据
conMidtab 页面整体标签
conMidtab2 地区总体标签
三、网络爬虫程序设计
import requests from bs4 import BeautifulSoup from pyecharts import Bar ALL_DATA = [] def send_parse_urls(start_urls): headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/81.0.4044.122 Safari/537.36" } for start_url in start_urls: response = requests.get(start_url,headers=headers) # 编码问题的解决 response = response.text.encode("raw_unicode_escape").decode("utf-8") soup = BeautifulSoup(response,"html5lib") #lxml解析器:性能比较好,html5lib:适合页面结构比较混乱的 div_tatall = soup.find("div",class_="conMidtab") #find() 找符合要求的第一个元素 tables = div_tatall.find_all("table") #find_all() 找到符合要求的所有元素的列表 for table in tables: trs = table.find_all("tr") info_trs = trs[2:] for index,info_tr in enumerate(info_trs): # 枚举函数,可以获得索引 # print(index,info_tr) # print("="*30) city_td = info_tr.find_all("td")[0] temp_td = info_tr.find_all("td")[6] # if的判断的index的特殊情况应该在一般情况的后面,把之前的数据覆盖 if index==0: city_td = info_tr.find_all("td")[1] temp_td = info_tr.find_all("td")[7] city=list(city_td.stripped_strings)[0] temp=list(temp_td.stripped_strings)[0] ALL_DATA.append({"city":city,"temp":temp}) return ALL_DATA def get_start_urls(): start_urls = [ "http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml", "http://www.weather.com.cn/textFC/db.shtml", "http://www.weather.com.cn/textFC/hd.shtml", "http://www.weather.com.cn/textFC/hz.shtml", "http://www.weather.com.cn/textFC/hn.shtml", "http://www.weather.com.cn/textFC/xb.shtml", "http://www.weather.com.cn/textFC/xn.shtml", "http://www.weather.com.cn/textFC/gat.shtml", ] return start_urls def main(): """ 主程序逻辑 展示全国实时温度最低的十个城市气温排行榜的柱状图 """ # 1 获取所有起始url start_urls = get_start_urls() # 2 发送请求获取响应、解析页面 data = send_parse_urls(start_urls) # print(data) # 4 数据可视化 #1排序 data.sort(key=lambda data:int(data["temp"])) #2切片,选择出温度最低的十个城市和温度值 show_data = data[:10] #3分出城市和温度 city = list(map(lambda data:data["city"],show_data)) temp = list(map(lambda data:int(data["temp"]),show_data)) #4创建柱状图、生成目标图 chart = Bar("中国最低气温排行榜") #需要安装pyechart模块 chart.add("",city,temp) chart.render("tempture.html") if __name__ == '__main__': main()
四、可视化
柱状图:
最后:如果你对Python感兴趣,想要学习Python,希望可以帮到你,一起加油!以上是给大家分享的Python全套学习资料,都是我自己学习时整理的:
一、Python所有方向的学习路线
Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
二、学习软件
工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,还有环境配置的教程,给大家节省了很多时间。
三、全套PDF电子书
书籍的好处就在于权威和体系健全,刚开始学习的时候你可以只看视频或者听某个人讲课,但等你学完之后,你觉得你掌握了,这时候建议还是得去看一下书籍,看权威技术书籍也是每个程序员必经之路。
四、入门学习视频全套
我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。
五、实战案例
光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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