這篇文章主要介紹python爬蟲之天氣數據分析的示例，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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使用pygal繪圖，使用該模塊前需先安裝pip install pygal，然后導入import pygal

bar = pygal.Line()  # 創建折線圖
bar.add('最低氣溫', lows)   #添加兩線的數據序列
bar.add('最高氣溫', highs)  #注意lows和highs是int型的列表
 
bar.x_labels = daytimes
bar.x_labels_major = daytimes[::30]
bar.x_label_rotation = 45
 
bar.title = cityname+'未來七天氣溫走向圖'   #設置圖形標題
bar.x_title = '日期'   #x軸標題
bar.y_title = '氣溫(攝氏度)'  #  y軸標題
 
bar.legend_at_bottom = True
 
bar.show_x_guides = False
bar.show_y_guides = True
 
bar.render_to_file('temperate1.svg')  # 將圖像保存為SVG文件，可通過瀏覽器查看

最終生成的圖形如下圖所示，直觀的顯示了天氣情況:

 

 

完整代碼

import csv
import sys
import urllib.request
from bs4 import BeautifulSoup  # 解析頁面模塊
import pygal
import cityinfo
 
 
cityname = input("請輸入你想要查詢天氣的城市:")
if cityname in cityinfo.city:
    citycode = cityinfo.city[cityname]
else:
    sys.exit()
 
url = '非常抱歉，網頁無法訪問' + citycode + '.shtml'
header = ("User-Agent","Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36")  # 設置頭部信息
http_handler = urllib.request.HTTPHandler()
opener = urllib.request.build_opener(http_handler)  # 修改頭部信息
opener.addheaders = [header]
request = urllib.request.Request(url)  # 制作請求
response = opener.open(request)  # 得到應答包
html = response.read()  # 讀取應答包
html = html.decode('utf-8')  # 設置編碼，否則會亂碼
 
# 根據得到的頁面信息進行初步篩選過濾
final = []  # 初始化一個列表保存數據
bs = BeautifulSoup(html, "html.parser")  # 創建BeautifulSoup對象
body = bs.body
data = body.find('div', {'id': '7d'})
print(type(data))
ul = data.find('ul')
li = ul.find_all('li')
 
# 爬取自己需要的數據
i = 0  # 控制爬取的天數
lows = []  # 保存低溫
highs = []  # 保存高溫
daytimes = []  # 保存日期
weathers = []  # 保存天氣
for day in li:  # 便利找到的每一個li
    if i < 7:
        temp = []  # 臨時存放每天的數據
        date = day.find('h2').string  # 得到日期
        #print(date)
        temp.append(date)
        daytimes.append(date)
        inf = day.find_all('p')  # 遍歷li下面的p標簽 有多個p需要使用find_all 而不是find
 
        #print(inf[0].string)  # 提取第一個p標簽的值，即天氣
        temp.append(inf[0].string)
        weathers.append(inf[0].string)
        temlow = inf[1].find('i').string  # 最低氣溫
        if inf[1].find('span') is None:  # 天氣預報可能沒有最高氣溫
            temhigh = None
            temperate = temlow
        else:
            temhigh = inf[1].find('span').string  # 最高氣溫
            temhigh = temhigh.replace('℃', '')
            temperate = temhigh + '/' + temlow
        # temp.append(temhigh)
        # temp.append(temlow)
        lowStr = ""
        lowStr = lowStr.join(temlow.string)
        lows.append(int(lowStr[:-1]))  # 以上三行將低溫NavigableString轉成int類型并存入低溫列表
        if temhigh is None:
            highs.append(int(lowStr[:-1]))
        else:
            highStr = ""
            highStr = highStr.join(temhigh)
            highs.append(int(highStr))  # 以上三行將高溫NavigableString轉成int類型并存入高溫列表
        temp.append(temperate)
        final.append(temp)
        i = i + 1
 
# 將最終的獲取的天氣寫入csv文件
with open('weather.csv', 'a', errors='ignore', newline='') as f:
    f_csv = csv.writer(f)
    f_csv.writerows([cityname])
    f_csv.writerows(final)
 
# 繪圖
bar = pygal.Line()  # 創建折線圖
bar.add('最低氣溫', lows)
bar.add('最高氣溫', highs)
 
bar.x_labels = daytimes
bar.x_labels_major = daytimes[::30]
# bar.show_minor_x_labels = False  # 不顯示X軸最小刻度
bar.x_label_rotation = 45
 
bar.title = cityname+'未來七天氣溫走向圖'
bar.x_title = '日期'
bar.y_title = '氣溫(攝氏度)'
 
bar.legend_at_bottom = True
 
bar.show_x_guides = False
bar.show_y_guides = True
 
bar.render_to_file('temperate.svg')

以上是python爬蟲之天氣數據分析的示例的所有內容，感謝各位的閱讀！希望分享的內容對大家有幫助，更多相關知識，歡迎關注創新互聯行業資訊頻道！

名稱欄目：python爬蟲之天氣數據分析的示例
轉載注明：http://vcdvsql.cn/article36/gjccsg.html

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