用python爬取历史天气数据的方法示例

下面我给你讲解一下用Python爬取历史天气数据的方法示例的完整攻略。

1.确定爬取的数据源

首先，需要确定所要爬取的历史天气数据源。常见的天气数据源有中国天气网、墨迹天气、百度天气等。在此我们以中国天气网为例。

2.分析网页

进入中国天气网，在“历史天气”页面中选择要查询的城市和日期，然后点击“查询”按钮。在右侧的页面中，会显示当天的天气状况和历史天气数据。我们需要从中提取相应的信息。

使用浏览器开发者工具来分析页面元素，找到需要提取的数据所在的标签、CSS类或其他属性。例如，历史天气数据的标签为<div class="tbox">，再向下查找，每一天的数据都包含在<ul>里面。

3.编写Python代码

接下来，我们使用Python中的requests、beautifulsoup等库来实现数据的爬取和解析。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 设置请求头
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36'}
# 指定要爬取的城市和日期
url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml#8d'
# 发送请求
response = requests.get(url, headers=headers)
# 解析网页
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 找到历史天气数据所在的标签
div = soup.find('div', {'class': 'tbox'})
# 找到每一天天气数据所在的标签
uls = div.findAll('ul')
# 遍历每一天的数据，提取需要的信息
for ul in uls:
    li_date = ul.find('li', {'class': 'date'}).text.strip() # 日期
    li_high = ul.find('li', {'class': 'temp'}).find('span').text.strip() # 最高气温
    li_low = ul.find('li', {'class': 'temp'}).find('i').text.strip() # 最低气温
    li_weather = ul.find('li', {'class': 'wea'}).text.strip() # 天气状况
    print(li_date, li_high, li_low, li_weather)

在当前示例中，我们通过对网页进行分析，得到历史天气数据所在标签的信息，然后使用requests库发送请求获取网页源码，再使用beautifulsoup库解析网页，找到需要的标签、CSS类等信息，最后提取数据并打印输出。