python解析中国天气网的天气数据

下面是针对“Python解析中国天气网的天气数据”的完整攻略：

步骤一：安装必要的库

我们需要使用以下几个库来解析中国天气网的天气数据：
- requests：用来获取网页内容
- bs4：用来解析HTML代码
- re：用来进行正则表达式匹配

你可以使用以下命令安装：

pip install requests bs4

步骤二：分析网页数据

在我们开始编写代码之前，需要先分析中国天气网的网页结构。可以在浏览器中打开中国天气网，然后通过检查网页来源代码来分析。我们需要找到包含天气数据的HTML元素。在中国天气网的网页中，每个城市的天气数据都放在了对应城市的URL中。例如，深圳的天气数据URL是http://www.weather.com.cn/weather/101280601.shtml。我们需要提取该页面中的天气数据。

步骤三：获取网页内容

我们需要使用requests库来获取深圳天气数据页面的内容。示例如下：

import requests

url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101280601.shtml'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0;Win64;x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser', from_encoding='utf-8')

步骤四：解析网页数据

我们需要使用BeautifulSoup库来解析HTML代码。我们可以使用soup.select()方法来搜索HTML中的元素。示例如下：

import re
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser', from_encoding='utf-8')
div_realtime = soup.find('div', {'id': '7d'})   # 最近七天天气数据
lis = div_realtime.find('ul').find_all('li')
for li in lis:
  date = li.find('h1').text   # 日期
  wea = li.find_all('p')[0].text   # 天气
  tem = li.find_all('p')[1].text   # 温度
  win = li.find_all('p')[2].find('span')['title']   # 风向
  print(date, wea, tem, win)

上面代码会打印出近7天的深圳天气数据。其中，我们使用了正则表达式来提取风力数据。你可以根据页面HTML结构调整代码。

示例一：获取某个城市的近期天气数据

你可以通过将网址中的城市代码替换成对应的城市，来获取该城市的近期天气数据。例如，南京天气数据的网址是http://www.weather.com.cn/weather/101190101.shtml，你可以使用上面的代码获取南京天气数据。

示例二：将解析结果保存成CSV文件

你可以将解析结果保存成CSV文件，方便以后分析和查看。示例如下：

import csv

# 解析天气数据
# ...

# 写入CSV文件
with open('weather.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as csvfile:
    fieldnames = ['date', 'wea', 'tem', 'win']
    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

    writer.writeheader()
    for li in lis:
        date = li.find('h1').text
        wea = li.find_all('p')[0].text
        tem = li.find_all('p')[1].text
        win = li.find_all('p')[2].find('span')['title']
        writer.writerow({'date': date, 'wea': wea, 'tem': tem, 'win': win})

上面代码会将近7天的天气数据写入到weather.csv文件中。