weather_2012.sqlite

weather_2012.sqlite是一个SQLite数据库文件，用于存储2012年的天气数据。SQLite是一种轻量级的关系型数据库管理系统，它使用单个文件来存储整个数据库，具有简单、快速、可嵌入等特点。

这个数据库文件中包含了2012年的各种天气数据，如温度、湿度、风速、气压等。它可以用来分析和查询2012年的天气情况，帮助我们了解那一年的气候状况。

通过使用SQLite的查询语言SQL，我们可以对这个数据库文件进行各种操作。例如，我们可以查询某一天的最高温度和最低温度，或者某个月份的平均湿度和最大风速。

此外，我们还可以通过SQLite的其他功能来对数据库文件进行管理，如创建表、插入数据、更新数据和删除数据等。可以根据需要对数据库进行进一步的扩展和分析。

总之，weather_2012.sqlite是一个存储2012年天气数据的SQLite数据库文件，它帮助我们对那一年的天气情况进行了解和分析。无论是个人还是专业领域中都可以利用这个数据库文件进行相关的研究和应用。

相关问题

scrapy爬取宁波的三十天天气预报并用sqlite存储爬取数据

好的，我可以为您提供相关的代码实现，但在开始之前，请确保您已经安装了Scrapy和SQLite。以下是实现步骤：

1. 创建Scrapy项目

在命令行中使用以下命令创建Scrapy项目：

scrapy startproject weather

2. 创建Spider

在Scrapy项目中创建一个名为 "weather_spider.py" 的Spider。在该Spider中，我们将使用XPath选择器从网站中提取所需数据。以下是示例代码：

import scrapy
from weather.items import WeatherItem

class WeatherSpider(scrapy.Spider):
    name = "weather"
    allowed_domains = ["tianqi.com"]
    start_urls = ["https://www.tianqi.com/ningbo/"]

    def parse(self, response):
        item = WeatherItem()
        item["date"] = response.xpath('//div[@class="day7"]/ul[@class="week"]/li/h1/text()')\
            .extract()
        item["day_condition"] = response.xpath('//div[@class="day7"]/ul[@class="txt"]/li/p[@class="wea"]/text()')\
            .extract()
        item["night_condition"] = response.xpath('//div[@class="day7"]/ul[@class="txt"]/li/p[@class="wea"]/text()')\
            .extract()
        item["high_temp"] = response.xpath('//div[@class="day7"]/ul[@class="txt"]/li/p[@class="tem"]/span/text()')\
            .extract()
        item["low_temp"] = response.xpath('//div[@class="day7"]/ul[@class="txt"]/li/p[@class="tem"]/i/text()')\
            .extract()
        yield item

在该Spider中，我们从 https://www.tianqi.com/ningbo/ 网站中提取了日期、白天天气状况、晚上天气状况、最高温度和最低温度。

3. 创建Item

在Scrapy项目中创建一个名为 "items.py" 的Item。以下是示例代码：

import scrapy

class WeatherItem(scrapy.Item):
    date = scrapy.Field()
    day_condition = scrapy.Field()
    night_condition = scrapy.Field()
    high_temp = scrapy.Field()
    low_temp = scrapy.Field()

在该Item中，我们定义了从网站中提取的数据字段。

4. 配置Pipeline

在Scrapy项目中创建一个名为 "pipelines.py" 的Pipeline。以下是示例代码：

import sqlite3

class WeatherPipeline(object):
    def __init__(self):
        self.create_connection()
        self.create_table()

    def create_connection(self):
        self.conn = sqlite3.connect("weather.db")
        self.curr = self.conn.cursor()

    def create_table(self):
        self.curr.execute("""DROP TABLE IF EXISTS weather_tb""")
        self.curr.execute("""create table weather_tb(
                        date text,
                        day_condition text,
                        night_condition text,
                        high_temp text,
                        low_temp text
                        )""")

    def process_item(self, item, spider):
        self.store_db(item)
        return item

    def store_db(self, item):
        self.curr.execute("""insert into weather_tb values (?,?,?,?,?)""", (
            item["date"][0],
            item["day_condition"][0],
            item["night_condition"][0],
            item["high_temp"][0],
            item["low_temp"][0]
        ))
        self.conn.commit()

在该Pipeline中，我们首先创建了SQLite数据库连接和游标。然后，我们定义了一个 "create_table" 函数来创建数据库表。最后，我们定义了一个 "store_db" 函数来将数据存储到数据库中。

5. 配置Settings

在Scrapy项目中的 "settings.py" 文件中添加以下代码：

ITEM_PIPELINES = {'weather.pipelines.WeatherPipeline': 300}

该代码将我们创建的Pipeline添加到Scrapy项目中。

6. 运行Spider

在命令行中使用以下命令运行Spider：

cd weather
scrapy crawl weather

运行完成后，您可以在SQLite数据库中查看存储的数据。

希望这可以帮助您实现所需的功能！

用python代码实现爬取自己嘉兴10日内的天气预报并生成一个网站

好的，以下是一个简单的Python爬虫示例，可以爬取嘉兴市某个气象网站的天气预报数据，并将数据存储到本地的SQLite数据库中。同时，还可以使用Flask框架开发一个简单的天气预报网站，展示最近10天的天气信息。

1. 确定数据来源：我们可以使用中国天气网(http://www.weather.com.cn)提供的天气预报数据，具体的URL是：http://www.weather.com.cn/weather/101210301.shtml

2. 编写爬虫程序：我们可以使用Python的requests和BeautifulSoup库来实现爬虫程序。具体的代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import sqlite3

# 爬取天气预报数据
def get_weather_data():
    url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101210301.shtml'
    r = requests.get(url)
    r.encoding = 'utf-8'
    soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')

    # 获取最近10天的天气预报数据
    weather_list = []
    for i in range(1, 11):
        date_str = soup.select_one(f'#day_{i} > h1').text
        date = date_str.split('（')[0]
        weather = soup.select_one(f'#day_{i} > p.wea').text
        temperature = soup.select_one(f'#day_{i} > p.tem').text
        weather_list.append((date, weather, temperature))
    return weather_list

# 存储天气预报数据到SQLite数据库
def save_to_database(weather_list):
    conn = sqlite3.connect('weather.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS weather
                 (date text, weather text, temperature text)''')
    c.execute('DELETE FROM weather')
    c.executemany('INSERT INTO weather VALUES (?, ?, ?)', weather_list)
    conn.commit()
    conn.close()

if __name__ == '__main__':
    weather_list = get_weather_data()
    save_to_database(weather_list)

3. 开发网站：我们可以使用Flask框架来实现一个简单的天气预报网站。具体的代码如下：

from flask import Flask, render_template
import sqlite3

app = Flask(__name__)

# 获取天气预报数据
def get_weather_data():
    conn = sqlite3.connect('weather.db')
    c = conn.cursor()
    c.execute('SELECT * FROM weather')
    weather_list = c.fetchall()
    conn.close()
    return weather_list

# 渲染天气预报网站页面
@app.route('/')
def index():
    weather_list = get_weather_data()
    return render_template('index.html', weather_list=weather_list)

if __name__ == '__main__':
    app.run()

4. 前端设计：我们可以使用HTML和CSS来实现网站页面的设计，同时使用Jinja2模板来渲染数据。具体的代码如下：

<!DOCTYPE html>
<html>
  <head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>嘉兴天气预报</title>
    <style>
      table {
        border-collapse: collapse;
        width: 80%;
        margin: auto;
      }
      th, td {
        border: 1px solid black;
        text-align: center;
        padding: 10px;
      }
      th {
        background-color: #f2f2f2;
      }
    </style>
  </head>
  <body>
    <h1>嘉兴天气预报</h1>
    <table>
      <tr>
        <th>日期</th>
        <th>天气</th>
        <th>温度</th>
      </tr>
      {% for weather in weather_list %}
      <tr>
        <td>{{ weather[0] }}</td>
        <td>{{ weather[1] }}</td>
        <td>{{ weather[2] }}</td>
      </tr>
      {% endfor %}
    </table>
  </body>
</html>

5. 部署网站：将以上代码保存到一个目录中，启动Python虚拟环境，安装所需的依赖库，并运行`python app.py`即可启动网站。需要注意的是，生产环境中应该使用Gunicorn或者uWSGI等Web服务器来部署网站，并使用Nginx或者Apache等反向代理服务器进行负载均衡和安全保护。

以上是一个简单的Python爬虫和网站开发示例，具体的实现过程可能会有所不同。希望对您有所帮助。