Python爬虫爬取杭州24时温度并展示操作示例
本攻略将介绍如何使用Python爬虫爬取杭州24时温度,并使用Matplotlib库展示温度变化曲线。
安装requests和Matplotlib库
在开始前,我们需要安装requests和Matplotlib库。我们可以使用以下命令在命令行中安装这两个库:
pip install requests
pip install matplotlib
爬取杭州24时温度
我们将使用requests库爬取杭州24时温度。以下是一个示例代码,用于爬取杭州24时温度:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101210101.shtml'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
items = soup.select('.t li')
for item in items:
time = item.select_one('.hours').text.strip()
temperature = item.select_one('.tem').text.strip()
print(f'Time: {time}, Temperature: {temperature}')
在上面的代码中,我们使用requests库的get方法发送HTTP GET请求,并使用BeautifulSoup库解析HTML响应。我们使用select方法选择了所有温度信息的HTML元素,并使用循环遍历了这些元素,并使用print方法输出了时间和温度信息。
示例1:抓取指定时间段的温度信息
以下是一个示例代码,用于抓取指定时间段的温度信息:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101210101.shtml'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
items = soup.select('.t li')
for item in items:
time = item.select_one('.hours').text.strip()
temperature = item.select_one('.tem').text.strip()
if '12时' <= time <= '18时':
print(f'Time: {time}, Temperature: {temperature}')
在上面的代码中,我们使用if语句筛选了指定时间段的温度信息,并使用print方法输出了时间和温度信息。
示例2:展示温度变化曲线
以下是一个示例代码,用于展示温度变化曲线:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt
url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101210101.shtml'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
items = soup.select('.t li')
times = []
temperatures = []
for item in items:
time = item.select_one('.hours').text.strip()
temperature = item.select_one('.tem').text.strip()
times.append(time)
temperatures.append(int(temperature[:-1]))
plt.plot(times, temperatures)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Temperature')
plt.title('Hangzhou Temperature Change in 24 Hours')
plt.show()
在上面的代码中,我们使用Matplotlib库的plot方法绘制了温度变化曲线,并使用xlabel、ylabel和title方法设置了坐标轴标签和标题。我们使用show方法展示了温度变化曲线。
总结
本攻略介绍了如何使用Python爬虫爬取杭州24时温度,并使用Matplotlib库展示温度变化曲线。我们使用requests库发送HTTP请求,并使用BeautifulSoup库解析HTML响应。我们提供了两个示例,分别用于抓取指定时间段的温度信息和展示温度变化曲线。这些技巧可以帮助我们更好地抓取和处理网页数据。
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