使用Python构建燃油价格跟踪器

首先我们需要明确一下燃油价格跟踪器的功能和实现方式。燃油价格跟踪器是一个网络应用程序，可以实时获取燃油价格数据并展示在网页上供用户浏览。实现方式可以分为以下几个步骤：

获取燃油价格数据源：燃油价格数据来自国内的能源数据服务平台，例如中宏数据、每经网等。
网络爬虫获取数据：我们需要使用Python的网络爬虫技术，从燃油价格数据源网站上获取最新的燃油价格数据。
数据清洗和处理：从Web上爬取的数据通常是未处理的原始数据，需要进行数据清洗和处理，例如去除无用信息、转换数据类型等。
数据存储：清洗好的数据需要存储到数据库中，便于之后的查询和统计。
网页展示：我们需要使用Web开发框架，例如Django或者Flask，实现燃油价格的展示和查询功能。

下面，我们将具体讲解如何使用Python构建燃油价格跟踪器。

步骤一：获取燃油价格数据源

我们以能源数据服务平台中宏数据为例，讲解如何获取燃油价格数据。我们需要访问该网站的数据接口，并从接口返回的JSON格式的数据中提取燃油价格信息。该网站的数据接口是"http://data.jianshukeji.com/data/fuel_prices/api/fuel_prices.json"，我们可以使用python的requests库进行访问，代码如下所示：

import requests

url = "http://data.jianshukeji.com/data/fuel_prices/api/fuel_prices.json"
response = requests.get(url)
data = response.json()

步骤二：网络爬虫获取数据

我们已经从数据源获取到了最新的燃油价格数据，下一步需要对数据进行处理。我们使用PyQuery库进行解析和处理。PyQuery是解析HTML代码的库，它提供了一种方便的方式来使用类似jQuery的语法来解析HTML页面。我们需要提取出燃油价格数据的时间、油价、涨跌幅等信息。下面是代码实现：

from pyquery import PyQuery as pq

doc = pq(url="http://data.jianshukeji.com/data/fuel_prices/")
tbody = doc('.datas tbody')
prices = []
for tr in tbody('tr'):
    row = []
    for td in pq(tr)('td'):
        row.append(pq(td).text())
    prices.append(row)

步骤三：数据清洗和处理

我们已经从能源数据服务平台中宏数据获取到了最新的燃油价格数据，并用PyQuery进行了解析处理，接下来我们需要对数据进行清洗和处理。我们需要去除无用信息、转换数据类型等。下面是代码实现：

# 清洗数据
for price in prices:
    price[1] = price[1].replace("元/升", "")
    price[2] = price[2].replace("元/升", "")
    price[3] = price[3].replace("%", "")

# 转换数据类型
prices = [[price[0], float(price[1]), float(price[2]), float(price[3])] for price in prices]

步骤四：数据存储

我们需要将清洗好的燃油价格数据存储到数据库中。这里我们使用MySQL数据库来实现数据存储。

import pymysql

# 连接MySQL数据库
conn = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', password='123456', db='fuelprices', charset='utf8mb4')

# 保存到数据库
cur = conn.cursor()
for price in prices:
    sql = 'insert into fuelprices(price_date, gasoline_price, diesel_price, price_change) values(%s, %s, %s, %s)'
    cur.execute(sql, price)
conn.commit()
cur.close()
conn.close()

步骤五：网页展示

我们需要使用Web开发框架，例如Django或者Flask，实现燃油价格的展示和查询功能。这里我们使用Django框架来实现网络应用程序。

我们需要首先创建一个Django项目，然后在项目中创建一个app，并编写相应的视图函数和网页模板。

下面是在Django框架中实现的功能：

展示最新的燃油价格数据。

from django.shortcuts import render
from .models import FuelPrices

def index(request):
    fuel_prices = FuelPrices.objects.order_by('-price_date')[0]
    return render(request, 'index.html', {'fuel_prices': fuel_prices})

查询燃油价格历史数据。

def search(request):
    start_date = request.GET.get('start_date')
    end_date = request.GET.get('end_date')
    fuel_prices = FuelPrices.objects.filter(price_date__range=[start_date, end_date]).order_by('price_date')
    return render(request, 'search.html', {'fuel_prices': fuel_prices})

网页模板的设计。

下面是燃油价格跟踪器的网页模板：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>燃油价格跟踪器</title>
</head>
<body>
    <h1>最新燃油价格</h1>
    <table>
        <tr>
            <th>日期</th>
            <th>汽油价格</th>
            <th>柴油价格</th>
            <th>涨跌幅</th>
        </tr>
        <tr>
            <td>{{ fuel_prices.price_date }}</td>
            <td>{{ fuel_prices.gasoline_price }}</td>
            <td>{{ fuel_prices.diesel_price }}</td>
            <td>{{ fuel_prices.price_change }}%</td>
        </tr>
    </table>

    <h1>查询历史燃油价格</h1>
    <form method="get" action="{% url 'search' %}">
        <label>起始日期：</label><input type="text" name="start_date"><br>
        <label>结束日期：</label><input type="text" name="end_date"><br>
        <button type="submit">查询</button>
    </form>

    <table>
        <tr>
            <th>日期</th>
            <th>汽油价格</th>
            <th>柴油价格</th>
            <th>涨跌幅</th>
        </tr>
        {% for fuel_price in fuel_prices %}
        <tr>
            <td>{{ fuel_price.price_date }}</td>
            <td>{{ fuel_price.gasoline_price }}</td>
            <td>{{ fuel_price.diesel_price }}</td>
            <td>{{ fuel_price.price_change }}%</td>
        </tr>
        {% endfor %}
    </table>
</body>
</html>

以上就是使用Python构建燃油价格跟踪器的完整流程。

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