上面的代码运行后在cmd中显示<403https://www.tianqi.com/>:HTTP status code is not handled or not allowed如何解决

这个错误提示表明你的代码发送了一个 HTTP 请求到 https://www.tianqi.com/，但是该网站返回了状态码为 403 的响应，而你的代码没有处理或者不允许处理这个状态码。

要解决这个问题，你需要在代码中添加处理状态码的逻辑，比如当收到 403 响应时，可以打印出错误信息或者重新发起请求等。具体的处理方法取决于你的代码实现方式和需求。

另外，你也可以检查一下请求头是否正确，或者尝试在浏览器中手动访问该网站以确定是否存在其他问题。

相关问题

import scrapy class WeatherSpider(scrapy.Spider): name = 'weather' allowed_domains = ['tianqi.com'] start_urls = ['https://www.tianqi.com/'] def parse(self, response): city = 'beijing' # 自选城市 url = f'https://tianqi.com/{city}/' yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_weather) def parse_weather(self, response): date = response.css('.week>p::text').get() weather = response.css('.weather span::text').get() temperature = response.css('.weather .temp::text').get() humidity = response.css('.weather .shidu::text').get() wind = response.css('.weather .zi .name::text').get() with open('weather.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(f'{date} {weather} {temperature} {humidity} {wind}\n'上面的代码运行后在cmd中显示<403https://www.tianqi.com/>:HTTP status code is not handled or not allowed如何解决)

在你的代码中，你请求的 URL 是 https://tianqi.com/beijing/，而不是 https://www.tianqi.com/，这可能是引起 403 错误的原因之一。

此外，你需要在请求头中添加一个 User-Agent 字段，模拟一个浏览器的请求，以避免被网站反爬虫机制拦截。你可以在请求头中添加类似以下代码的字段：

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'
}
yield scrapy.Request(url, headers=headers, callback=self.parse_weather)

这里模拟的 User-Agent 是 Chrome 的一个版本，你可以根据需要更改。

最后，你可以添加一个错误处理函数，用于处理发生错误时的情况。你可以在 Spider 类中添加以下代码：

def handle_error(self, failure):
    self.logger.error(repr(failure))

然后在 Request 中添加 errback 参数，将错误处理函数传入即可：

yield scrapy.Request(url, headers=headers, callback=self.parse_weather, errback=self.handle_error)

这样就可以在发生错误时打印出错误信息了。

用python实现scrapy框架的爬虫，将数据存在桌面的csv格式并存入mysql数据库。 初始页面为https://lishi.tianqi.com/beijing/index.html， 点击“选择月份”为8、9、10后分别跳转到https://lishi.tianqi.com/beijing/202208.html，https://lishi.tianqi.com/beijing/202209.html，https://lishi.tianqi.com/beijing/202210.html， 在scrapy中实现自动翻页效果

好的，这是一个比较完整的爬虫项目，需要考虑很多方面。下面是一个大致的思路：

1. 创建一个 Scrapy 项目，定义好 Item 和 Spider。

2. 在 Spider 中定义初始页面和翻页的规则。首先要爬取的是 https://lishi.tianqi.com/beijing/index.html 这个页面，然后在该页面中找到“选择月份”的链接，用它来构造翻页规则，例如：

start_urls = ["https://lishi.tianqi.com/beijing/index.html"]

def parse(self, response):
    # 获取“选择月份”的链接
    month_links = response.css('.tqtongji2 .tqmonth a::attr(href)').getall()
    for link in month_links:
        yield scrapy.Request(url=link, callback=self.parse_month_page)

在 `parse_month_page` 方法中，可以解析每个月份的页面，并把数据存入 CSV 文件和 MySQL 数据库中。

3. 在 Item 中定义需要爬取的数据字段，例如日期、温度、气压、风力等：

class WeatherItem(scrapy.Item):
    date = scrapy.Field()
    temperature = scrapy.Field()
    pressure = scrapy.Field()
    wind = scrapy.Field()

4. 在 Spider 中解析每个月份的页面，获取数据并存入 CSV 文件和 MySQL 数据库中。首先要找到每个月份页面中的天气数据表格，然后循环解析每一行数据：

def parse_month_page(self, response):
    # 找到天气数据表格
    table = response.css('.tqtongji1 table')[1]
    rows = table.css('tr')
    for row in rows[1:]:
        # 解析每一行数据
        item = WeatherItem()
        item['date'] = row.css('td:nth-child(1)::text').get()
        item['temperature'] = row.css('td:nth-child(2)::text').get()
        item['pressure'] = row.css('td:nth-child(3)::text').get()
        item['wind'] = row.css('td:nth-child(4)::text').get()
        yield item

5. 在 Spider 中定义数据存储管道，将数据存入 CSV 文件和 MySQL 数据库中：

class WeatherPipeline:
    def open_spider(self, spider):
        self.file = open('weather.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='')
        self.writer = csv.writer(self.file)
        self.writer.writerow(['日期', '温度', '气压', '风力'])

        self.conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='test', charset='utf8')
        self.cursor = self.conn.cursor()

    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()
        self.conn.close()

    def process_item(self, item, spider):
        # 写入 CSV 文件
        self.writer.writerow([item['date'], item['temperature'], item['pressure'], item['wind']])

        # 存入 MySQL 数据库
        sql = "INSERT INTO weather(date, temperature, pressure, wind) VALUES (%s, %s, %s, %s)"
        values = (item['date'], item['temperature'], item['pressure'], item['wind'])
        self.cursor.execute(sql, values)
        self.conn.commit()

        return item

6. 在 Spider 中定义翻页的规则。根据“选择月份”的链接构造出每个月份页面的 URL，例如 https://lishi.tianqi.com/beijing/202208.html，https://lishi.tianqi.com/beijing/202209.html，https://lishi.tianqi.com/beijing/202210.html 等等，可以使用 `scrapy.Request` 方法来构造请求：

def parse(self, response):
    # 获取“选择月份”的链接
    month_links = response.css('.tqtongji2 .tqmonth a::attr(href)').getall()
    for link in month_links:
        # 构造每个月份页面的 URL
        url = response.urljoin(link.replace('.html', ''))
        for i in range(1, 32):
            # 构造每一天的 URL
            day_url = url + f'{i:02d}.html'
            yield scrapy.Request(url=day_url, callback=self.parse_day_page)

在 `parse_day_page` 方法中，可以解析每一天的页面，并把数据存入 CSV 文件和 MySQL 数据库中。

以上就是一个大致的思路，具体的实现细节还需要根据实际情况进行调整。