Python爬取南京市往年天气预报，使用pyecharts进行分析

上一次分享了使用matplotlib对爬取的豆瓣书籍排行榜进行分析，但是发现python本身自带的这个绘图分析库还是有一些局限，绘图不够美观等，在网上搜索了一波，发现现在有很多的支持python的绘图库可以使用，本次尝试使用pyecharts对爬取的数据进行分析，然后发现这个库实在是太好用了，生成的库也很好看，还能生成动态图，简直是进行数据分析的一大神器！

pyecharts： pyecharts是一个封装百度开源图表库echarts的包,使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask、django中集成使用。

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本次爬取的首页地址是：

http://www.tianqihoubao.com/lishi/nanjing.html

爬取步骤：

1. 爬取主网页，获取进入每个南京市具体年份月份的天气数据的链接
2. 爬取上方获取的具体链接的数据
3. 存储数据
4. 对数据进行筛选后使用pyecharts进行分析

话不多说，马上开始吧！

• 步骤一

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从上图可知，我们需要先获取进入每个具体月份的链接，才能爬取想要的数据，所以首先定义获取具体链接的函数，然后在爬取会方便很多；查看网页源代码查找目标所在位置，本次我依然是使用lxml库来进行数据的爬取（PS：感觉习惯了lxml其他库就不好用了），这里需要注意的是，我是将获得的结果一个一个的存入列表，这种方法很笨，但作为菜鸟的我确实不知道其他方法了，还有就是发现爬取的部分链接缺了一点，所以又定义了一个函数来补上。

具体代码如下：           注：转载代码请标明出处

 def get_mainurl(url):   #定义获取月份天气的详细url 函数
     res = requests.get(url, headers=headers)
     main_url = []
     if res.status_code == 200:  #判断请求状态
         selector = etree.HTML(res.text)
         htmlurls = selector.xpath('//div[contains(@id,"content")]/div') #循环点
         try:
             for htmlurl in htmlurls:
                 Jan = htmlurl.xpath('ul[1]/li[2]/a/@href')[0]   #一月份天气url
                 main_url.append(Jan)    #将网址放入列表中，一个一个放是很蠢的方法，但我也确实不知道其他方法了，下同
                 Feb = htmlurl.xpath('ul[1]/li[3]/a/@href')[0]   #二月份天气url
                 main_url.append(Feb)
                 Mar = htmlurl.xpath('ul[1]/li[4]/a/@href')[0]   #同上，下类推
                 main_url.append(Mar)
                 Apr = htmlurl.xpath('ul[2]/li[2]/a/@href')[0]
                 main_url.append(Apr)
                 May = htmlurl.xpath('ul[2]/li[3]/a/@href')[0]
                 main_url.append(May)
                 June = htmlurl.xpath('ul[2]/li[4]/a/@href')[0]
                 main_url.append(June)
                 July = htmlurl.xpath('ul[3]/li[2]/a/@href')[0]
                 main_url.append(July)
                 Aug = htmlurl.xpath('ul[3]/li[3]/a/@href')[0]
                 main_url.append(Aug)
                 Sep = htmlurl.xpath('ul[3]/li[4]/a/@href')[0]
                 main_url.append(Sep)
                 Oct = htmlurl.xpath('ul[4]/li[2]/a/@href')[0]
                 main_url.append(Oct)
                 Nov = htmlurl.xpath('ul[4]/li[3]/a/@href')[0]
                 main_url.append(Nov)
                 Dec = htmlurl.xpath('ul[4]/li[4]/a/@href')[0]
                 main_url.append(Dec)

                 time.sleep(0.5)     #休眠0.5s
         except IndexError:
             pass
         return main_url     #将存了所有url的列表返回
     else:
         pass

 def link_url(url):      #上面获取的url是不完整的，此函数使其完整
     final_urls= []
     list_urls = get_mainurl(url)
     for list_url in list_urls:
         if len(list_url) < 30:      #因为获取的url有一些少了‘/lishi/’，所以需要判断一下
             list_url = 'http://www.tianqihoubao.com/lishi/' + list_url
             final_urls.append(list_url)
         else:
             list_url = 'http://www.tianqihoubao.com' + list_url
             final_urls.append(list_url)
     return final_urls

• 步骤二

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接下来是获取所需的数据，遍历所在节点就行了，需要注意的是要跳过第一个节点，因为其内部没有内容。

代码如下：

def get_infos(detail_url):      #爬取月份天气详细数据函数
    main_res = requests.get(detail_url, headers=headers)
    main_sele = etree.HTML(main_res.text)
    main_infos = main_sele.xpath('//div[@class="hd"]/div[1]/table/tr')
    i = True
    try:
        for info in main_infos:
            if i:       #此处i的作用是跳过第一次循环，因为第一个是非天气数据
                i = False
                continue
            else:
                date = info.xpath('td[1]/a/text()')[0].replace("\r\n", '').replace(' ', '')     #去掉换行符、空格等，下同
                weather = info.xpath('td[2]/text()')[0].replace("\r\n", '').replace(' ', '')
                temps = info.xpath('td[3]/text()')[0].replace('\r\n', '').replace(' ', '')
                clouds = info.xpath('td[4]/text()')[0].replace("\r\n", '').replace(' ', '')
                with open('Nanjing.csv', 'a+', newline='', encoding='utf-8')as fp:      #存入csv文件
                    writer = csv.writer(fp)
                    writer.writerow((date, weather, temps, clouds))
    except IndexError:
        pass

• 步骤三

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接下来执行主程序存储就行了，使用了多进程来爬取加快速度，所以爬取的数据排列可能不按顺序，使用wps或excel自行排序即可。

下方附上剩余代码：

import requests
from lxml import etree
import time
import csv
from multiprocessing import Pool

#请求头
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.103 Safari/537.36'
}

if __name__ == '__main__':      #执行主程序
    url = 'http://www.tianqihoubao.com/lishi/nanjing.html'  #获取月份天气url的网址
    get_mainurl(url)
    details = link_url(url)
    with open('Nanjing.csv', 'a+', newline='', encoding='utf-8')as ff:      #写入第一行作为表头
        writer = csv.writer(ff)
        writer.writerow(('日期', '天气状况', '气温', '风力风向'))
    pool = Pool(processes=4)        #使用多进程爬取
    pool.map(get_infos, details)    #需要注意爬取结果并不是按顺序的，可以用excel进行排序

部分数据如下：

• 步骤四

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进行数据分析之前，先用pandas的read_csv()方法将数据读出，然后将2011-2018年的温度和天气状况提取出来进行分析，这里温度需要将数字提取出来，天气状况需要将  ‘/’去掉，还有因为一天的天气数据是多个的（例如一天气温有最高温和最低温），所以后面分析时发现数据量大于8年总天数，这是正常的。

由于我也是第一次使用pyecharts，所以话不多说，直接上代码：

 import pandas as pd
 from pyecharts import Line, Pie, Page, Bar

 page = Page(page_title='南京气温分析')    #page 使多个图位于一个网页，网页名

 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置使dataframe 所有行都显示
 df = pd.read_csv('Nanjing.csv')     #读取天气数据

 #获取最高气温
 Max_temps = []
 for max_data in df['气温']:
     Max_temps.append(int(max_data[0:2].replace('℃','')))
 Max_temps = Max_temps[:-109]

 #获取最低气温
 Low_temps = []
 for low_data in df['气温']:
     Low_temps.append(int(low_data[-3:-1].replace('/', '')))
 Low_temps = Low_temps[:-109]

 #获取2011年一月气温数据
 attr = ['{}号'.format(str(i))for i in range(1,32)]
 Jan_Htemps = Max_temps[:31]
 Jan_Ltemps = Low_temps[:31]
 #绘制气温折线图
 line = Line('南京市2011年一月气温变化')   #赋予将折线图对象， 命名
 line.add('当日最高气温', attr, Jan_Htemps, mark_point=['average', 'max', 'min'],  #显示平均、最大/小值
          mark_point_symbol='diamond',   #特殊点用钻石形状显示
          mark_point_textcolor='red',    #标注点颜色
          is_smooth=True     #图像光滑
          )
 line.add('当日最低气温', attr, Jan_Ltemps, mark_point=['average', 'max', 'min'],
          mark_point_symbol='arrow',
          mark_point_textcolor='blue'
          )
 line.use_theme('dark')  #背景颜色
 line.show_config()      #调试输出pyecharts的js配置信息
 page.add_chart(line)    #添加到page

 #统计2011-2018年的每天最高温的气温分布情况，分四个阶梯
 Hzero_down = Hthrity_up = Hzup_fifdown = Hfifup_thrdown = 0
 for i in Max_temps:
     if i <= 0:
         Hzero_down += 1
     elif i<=15:
         Hzup_fifdown += 1
     elif i<=30:
         Hfifup_thrdown += 1
     else:
         Hthrity_up +=1

 #统计2011-2018年的每天最高温的气温分布情况分，分四个阶层
 Lfiv_down = L25_up = Lfiv_tendown = Ltenup_25down = 0
 for i in Low_temps:
     if i <= -5:
         Lfiv_down += 1
     elif i<=10:
         Lfiv_tendown += 1
     elif i<=25:
         Ltenup_25down += 1
     else:
         L25_up +=1

 #绘图
 attr2 = ['0℃及以下', '0-15℃', '15-30℃', '30℃及以上']  #标签属性
 H_data = [Hzero_down, Hzup_fifdown, Hfifup_thrdown, Hthrity_up]     #数据
 pie = Pie('南京市2011年-2018年每日最高气温分布', title_pos='center', title_color='red') #绘制饼图，标题位于中间,标题颜色
 pie.add('',attr2, H_data, is_label_show=True,   #展示标签
         legend_pos='right', legend_orient='vertical',   #标签位置，标签排列
         label_text_color=True, legend_text_color=True,   #标签颜色
         )
 pie.show_config()
 page.add_chart(pie, name='饼图')

 #绘制环形图
 attr3 = ['-5℃及以下', '-5-10℃', '10-25℃', '25℃及以上']
 L_data = [Lfiv_down, Lfiv_tendown, Ltenup_25down, L25_up]
 pie2 = Pie('南京市2011年-2018年每日最低气温分布', title_pos='center')
 pie2.add('',attr3, L_data, radius=[30, 70], is_label_show=True, #radius环形图内外圆半径
          label_text_color=None, legend_orient='vertical',
          legend_pos='left', legend_text_color=None
          )
 pie2.show_config()
 page.add_chart(pie2, name='环形图')

 #绘制南京2011-2018年天气状况条形统计图
 Weather_NJ = []
 for Weathers in df['天气状况']:
     Weather_s = Weathers.split('/')
     Weather_NJ.append(Weather_s[0])
     Weather_NJ.append(Weather_s[1])
 Weather_NJ = Weather_NJ[:-218]

 sunny = rainy = yin_cloudy = lightening = duo_cloudy = snowy = 0
 for t in Weather_NJ:
     if t == '晴':
         sunny += 1
     elif t == '阴':
         yin_cloudy += 1
     elif t == '多云':
         duo_cloudy += 1
     elif t == '雷阵雨':
         lightening += 1
     elif '雨' in t and t != '雨夹雪':
         rainy += 1
     elif '雪' in t:
         snowy += 1
     else:
         pass
 Weather_attr = ['晴', '雨天', '多云', '阴天', '雷阵雨', '雪天']
 Weather_datas = [sunny, rainy, duo_cloudy, yin_cloudy, lightening, snowy]
 bar = Bar('南京市2011-2018年天气情况统计', '注意：一天有两个天气变化，部分日期天气情况可能丢失', title_pos='center')
 bar.add('天气状况', Weather_attr, Weather_datas, is_more_utils=True,
         mark_point=['max', 'min'], legend_pos='right'
         )
 bar.show_config()
 page.add_chart(bar)

 page.render('all_analysis.html')    #网页地址

图像结果如下：

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是不是发现使用pyecharts得到的图表更加好看，这里上传的图片是静态的，在网页打开的时查看其实是动态的。

这里只爬取了南京市的历史天气，感兴趣的朋友可以尝试爬取更多城市的，甚至可以在此基础上编写一个小软件，随时随地查看不同地区的历史天气，不过前提是该网站的源代码不发生大变动。

本次分享就到此为止，如果有错误或者疑问或者是建议欢迎大家随时指正，我也会积极回应。