小編給大家分享一下python爬蟲如何爬取天氣預報表,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
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1 構造URL列表
每個月份的歷史天氣數據是通過一個 Javascript 文件獲取的。因此,我們需要構造帶爬取數據的 URL 列表,再批量爬取數據。
# 構造2019全年的月份列表 months = [] for year in (2019,): for month in range(12): months.append("%d%02d"%(year, month+1)) todo_urls = [ "http://tianqi.2345.com/t/wea_history/js/"+month+"/58457_"+month+".js" for month in months ]
2 批量下載數據
使用 requests 庫獲取 js 文件中的數據,并存到 datas 變量中。
import requests datas = [] for url in todo_urls: r = requests.get(url, headers = headers) if r.status_code!=200: raise Exception() # 去除javascript前后的字符串,得到一個js格式的JSON data = r.text.lstrip("var weather_str=").rstrip(";") datas.append(data)
3 解析數據
我們從 js 文件獲取的數據 json 格式存儲的,需要使用 demjson 對數據進行解析。
# 解析所有月份的數據 all_datas = [] for data in datas: tqInfos = demjson.decode(data)["tqInfo"] all_datas.extend([x for x in tqInfos if len(x)>0])
4 將結果導入 csv 文件
import csv with open('./hangzhou_tianqi_2019.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csv_file: writer = csv.writer(csv_file) columns = list(all_datas[0].keys()) writer.writerow(columns) for data in all_datas: writer.writerow([data[column] for column in columns])
5 結果展示
以上是python爬蟲如何爬取天氣預報表的所有內容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內容對大家有所幫助,如果還想學習更多知識,歡迎關注創新互聯行業資訊頻道!
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