Pathon爬取2345天气网天气数据

导入库

import requests
from bs4 import BeautifulSoup as bs
import pandas as pd

构造参数信息

1. 构造url

• 进入2345天气网首页https://tianqi.2345.com/
• 滚动到页面最下面，选择历史天气，如图
  
• 点击进入历史天气，选择某个城市的历史天气数据，如图
  -选择浏览器的“开发者工具”，刷新浏览器页面，重新执行页面内容，在开发者工具的“网络”选项卡中选择“Fetch/XHR”,如下图所示
  
  该url即为爬取页面的真实url地址，通过点击上一页、下一页观察地址的变化。
  -以下构造可变的URL地址。

year=2023
month=3
url = 'https://tianqi.2345.com/Pc/GetHistory?areaInfo%5BareaId%5D=60239&areaInfo%5BareaType%5D=2&date%5B' \
              'year%5D='+str(year)+'&date%5Bmonth%5D='+str(month)

2. 设置headers信息，直接复制即可。
   4. 如果爬取的页面有很多，可考虑将要爬取的url地址构造成一个列表，然后在后面的爬取程序中进行循环

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/104.0.5112.102 Safari/537.36 Edg/104.0.1293.63',
        'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8',
        'Connection': "keep-alive",
        'cache-control': "no-cache",
        'Referer': 'https://tianqi.2345.com/'
} 
``
## 爬取网页
* **分析页面内容**
* __爬取页面内容__
* *解析爬取结果*
* _处理爬取结果_
>>> 可考虑将爬取的多个页面的数据存放在一个列表中，然后再进行遍历

```python
r = requests.get(url,headers=headers)
print(r.encoding)  
print(r.apparent_encoding)  
# r.encoding是根据http header推测出的编码方式,如果没有header,默认为ISO-8859-1。
# r.apparent_encoding是根据内容分析出来的编码方式,用这个代替r.encoding可以解析出中文。
# 可以在发送request请求前，先设置响应的编码方式。
# 如：r.encoding = "utf-8" 或"iso-8859-1"或"ascii"或"unicode-escape"

处理爬取内容

#encode()方法是字符串类型数据编码为字节型数据
#decode（）方法是将字节型数据解码为字符型数据。
print(type(r.text))
print(type(r.content))
html_text = r.content.decode('unicode-escape')
html_text=html_text.replace("\/","/")
print(html_text)

解析爬取内容

soup = bs(html_text,'html.parser')
print(soup.prettify())

history_table=soup.find("table",{"class":"history-table"})
history_table

tr_all = history_table.find_all("tr")
print(tr_all[1])

<tr>
<td>2022-03-01 周二</td>
<td style="color:#ff5040;">7°</td>
<td style="color:#3097fd;">-2°</td>
<td>多云~晴</td>
<td>东北风1级</td>
<td><span class="history-aqi wea-aqi-3">107 轻度</span></td> </tr>

th_all=tr_all[0].find_all("th")
columns_name=list(thx.string for thx in th_all)
print(columns_name)

['日期', '最高温', '最低温', '天气', '风力风向', '空气质量指数']

td_all=tr_all[1].find_all('td')
td_all[5].text

'107 轻度'

data=[]
for trx in tr_all:
    temp=[]
    td_all=trx.find_all("td")
    for tdx in td_all:
        temp.append(tdx.text)
    data.append(temp) if len(temp)>0 else 0        
data[0:5]

[['2022-03-01 周二', '7°', '-2°', '多云~晴', '东北风1级', '107 轻度'],
 ['2022-03-02 周三', '9°', '0°', '多云', '东北风1级', '86 良'],
 ['2022-03-03 周四', '8°', '0°', '阴~多云', '东北风1级', '74 良'],
 ['2022-03-04 周五', '11°', '1°', '多云', '东北风1级', '69 良'],
 ['2022-03-05 周六', '10°', '1°', '阴~多云', '北风1级', '80 良']]

pandas处理数据

df=pd.DataFrame(data,columns=columns_name)
df.head()

保存结果

df.to_excel("./data/qianqi202203.xlsx",encoding='utf_8')