python采集天气数据并做数据可视化

接下来我将详细讲解“python采集天气数据并做数据可视化”的完整攻略，如下：

1. 采集天气数据

1.1 使用API获取天气数据

首先，我们可以使用公开的天气API获取天气数据，获取方式一般是通过HTTP请求，返回JSON格式的数据。其中，一些常见的公开天气API包括：

• 和风天气API
• 心知天气API
• 聚合数据天气API

以和风天气API为例，获取天气数据的步骤如下：

1. 去https://dev.heweather.com/docs/api/weather申请API Key，根据文档指示获取请求URL和参数，例如https://free-api.heweather.com/s6/weather/now?location=beijing&key=xxxxxx。
2. 使用Python中的requests库向上述URL发送GET请求，得到JSON格式的响应体。
3. 对于得到的JSON格式的响应体进行解析，提取需要的信息，例如温度、湿度、空气质量等数据。

1.2 直接爬取天气网站上的数据

另外，我们也可以通过爬取日常查看天气的网站上的数据来获取天气数据。例如，如果我们要获取中国天气网上的北京天气，我们可以按如下步骤进行：

1. 在中国天气网的首页上选择北京市，并进入北京市的天气详情页。
2. 在浏览器的开发者工具（F12）中，找到对应的天气数据所在的标签（一般为<div>或<span>），并找到该标签的CSS选择器。
3. 使用Python中的BeautifulSoup库和requests库，向上述网页发送GET请求，并把响应体传给BeautifulSoup，使用CSS选择器提取需要的信息。

2. 数据可视化

将采集到的天气数据进行可视化非常重要。目前，Python中常用的数据可视化库包括：

• matplotlib
• seaborn
• plotly

以matplotlib为例，以下是一个对天气数据进行可视化的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴的数据
x_data = ['2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-03', '2019-01-04']
# y轴的数据，假设是从天气API中获取的温度数据
y_data = [1, 4, 2, 5]

# 设置x轴和y轴的标签
plt.xlabel('date')
plt.ylabel('temperature')
# 设置标题
plt.title('Temperature Trend')

# 绘制折线图
plt.plot(x_data, y_data)

# 显示图像
plt.show()

以上代码会绘制出一张折线图，横坐标为日期，纵坐标为温度，显示出每日温度的变化趋势。

另外，我们在数据可视化中还可以使用其他类型的图表，比如柱状图、饼图等。例如，下面是一个绘制柱状图的示例：

import matplotlib.pyplot as plt

# x轴的数据
x_data = ['2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-03', '2019-01-04']
# y轴的数据，假设是从天气API中获取的温度数据
y_data = [1, 4, 2, 5]

# 设置x轴和y轴的标签
plt.xlabel('date')
plt.ylabel('temperature')
# 设置标题
plt.title('Temperature Trend')

# 绘制柱状图
plt.bar(x_data, y_data)

# 显示图像
plt.show()

以上代码会绘制出一张柱状图，横坐标为日期，纵坐标为温度，显示出每日温度的变化情况。