未来气温趋势

需求描述

打开天气网，点击上方城市名称，再点击“15天天气”，进入如下页面。这里以天津为例。
在这里插入图片描述

可以看到，这里是有未来15天的天气和气温状况的。我们要做的就是把每天的最高和最低气温爬取下来，并做成折线图的形式。

需求分析

任意选取一天的气温，单击鼠标右键检查元素（这里我使用的是Firefox浏览器，不同浏览器可能略有不同）进入查看器。我们得到了下图所示的HTML结构。
在这里插入图片描述
可以看出，每一天的天气信息都存储在class属性为table_day的div标签之中，而气温信息则存储在div标签内部的class属性为temp的li标签之中。那么，我们只需要定位到这个标签，对该标签内的文本进行提取，即可获得这15天的最高气温和最低气温。

代码实现

首先我们需要导入相关的模块。

import re
import requests
from pyecharts import Line
from bs4 import BeautifulSoup

对网站发起请求，获取页面的数据。即进行UA伪装后对URL发起GET请求。

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:75.0) Gecko/20100101 Firefox/75.0'}
url = 'https://www.tianqi.com/tianjin/15/'
response = requests.get(url=url, headers=headers)
page_text = response.text

筛选出有关气温信息的内容。
在筛选出class属性为temp的li标签的文本之后，我使用了正则表达式来分离最高气温值与最低气温值，并保存到对应的列表中。以波浪线作为切入点，波浪线前的数字即为最低气温，波浪线后的数字即为最高气温。获取正则匹配的文本之后，对字符串进行切片，然后使用eval()函数将其转化为数字形式存放在列表中。

soup = BeautifulSoup(page_text, 'html.parser')
div_list = soup.find_all(class_='box_day')
table_day_list = div_list[0].find_all(class_='table_day')
low_temp = []
high_temp = []
for i in range(len(table_day_list)):
    li = table_day_list[i].find(class_='temp').text
    low = eval(re.search(r'(\d*)~', li).group()[:-1])
    low_temp.append(low)
    high = eval(re.search(r'~(\d*)', li).group()[1:])
    high_temp.append(high)

最后一步，使用pyecharts模块进行数据可视化。
这里我偷了个懒，attr列表中的内容是可以在筛选数据的过程中一并获取的。写代码的时候为了方便就自己写了attr列表。这样写有个缺点，就是在做下一次的15天气温预报的时候需要手动更改attr列表中的元素。

attr = ['2020-04-16', '2020-04-17', '2020-04-18', '2020-04-19', '2020-04-20', '2020-04-21', '2020-04-22', '2020-04-23',
        '2020-04-24', '2020-04-25', '2020-04-26', '2020-04-27', '2020-04-28', '2020-04-29', '2020-04-30']
line = Line('天津未来15天的气温走势', '日期：2020-04-16至2020-04-30')
line.add('日最低气温', attr, low_temp, is_smooth=False, mark_point=['min'], mark_line=['average'])
line.add('日最高气温', attr, high_temp, is_smooth=False, mark_point=['max'], mark_line=['average'])
line.render('天津未来15天气温走势图.html')

完整代码及结果展示

该样例的完整代码如下：

#!/usr/bin/env python3

import re
import requests
from pyecharts import Line
from bs4 import BeautifulSoup

# 爬取天气网天津2020-04-16至2020-04-30的最高和最低气温
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:75.0) Gecko/20100101 Firefox/75.0'}
url = 'https://www.tianqi.com/tianjin/15/'
response = requests.get(url=url, headers=headers)
page_text = response.text

# 筛选出所需数据
soup = BeautifulSoup(page_text, 'html.parser')
div_list = soup.find_all(class_='box_day')
table_day_list = div_list[0].find_all(class_='table_day')
low_temp = []
high_temp = []
for i in range(len(table_day_list)):
    li = table_day_list[i].find(class_='temp').text
    low = eval(re.search(r'(\d*)~', li).group()[:-1])
    low_temp.append(low)
    high = eval(re.search(r'~(\d*)', li).group()[1:])
    high_temp.append(high)

# 数据可视化
attr = ['2020-04-16', '2020-04-17', '2020-04-18', '2020-04-19', '2020-04-20', '2020-04-21', '2020-04-22', '2020-04-23',
        '2020-04-24', '2020-04-25', '2020-04-26', '2020-04-27', '2020-04-28', '2020-04-29', '2020-04-30']
line = Line('天津未来15天的气温走势', '日期：2020-04-16至2020-04-30')
line.add('日最低气温', attr, low_temp, is_smooth=False, mark_point=['min'], mark_line=['average'])
line.add('日最高气温', attr, high_temp, is_smooth=False, mark_point=['max'], mark_line=['average'])
line.render('天津未来15天气温走势图.html')

运行这个程序可以得到一个HTML文件。使用浏览器打开，得到下图所示的结果：
在这里插入图片描述

需求描述

需求分析

代码实现

完整代码及结果展示

知秋君

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