python爬虫爬取天气数据

### 回答1：
Python爬虫可以很方便地爬取天气数据。以下是一个简单的示例，可以获取北京市最近7天的天气数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml'
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'}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

weather_list = soup.select('.t .clearfix')
for weather in weather_list:
    date = weather.select('.day')[0].text.strip()
    condition = weather.select('.wea')[0].text.strip()
    high_temp = weather.select('.tem .high')[0].text.strip()
    low_temp = weather.select('.tem .low')[0].text.strip()
    print(date, condition, high_temp, low_temp)

解释一下代码：

1. 首先，我们需要找到天气数据的来源网站。这里我选择了中国天气网（http://www.weather.com.cn/）。
2. 我们使用 requests 库来向该网站发送 HTTP 请求，并使用 BeautifulSoup 库对返回的 HTML 页面进行解析。
3. 通过分析 HTML 页面，我们可以找到所需的天气数据在 class 为 “t clearfix” 的 div 元素下。我们使用 select 方法选择该元素，并遍历所有天气信息。
4. 对于每一个天气信息，我们可以从 HTML 中找到日期、天气状况、最高温度和最低温度等信息，并进行提取和打印。

以上代码只是一个简单的示例，实际爬取天气数据可能会涉及到更多的数据处理和异常处理。

### 回答2：
Python爬虫可以用来爬取天气数据，通过抓取天气网站上的信息，获取实时或历史天气数据，并进行进一步的分析和处理。

首先，我们需要了解要爬取的天气网站的结构和数据的位置。通常，天气网站会提供API接口或者发布天气数据的HTML页面。我们可以通过分析网页结构，确定需要爬取的数据在源代码中的位置。

接下来，我们可以使用Python中的第三方库，例如requests和BeautifulSoup来实现爬虫功能。使用requests库可以发送HTTP请求，获取网页源代码，而使用BeautifulSoup库可以方便地解析HTML页面，提取需要的数据。

如果网站提供API接口，我们可以直接使用requests库发送GET请求，获取到JSON格式的数据。然后，我们可以使用Python的json库对数据进行解析，并提取出所需的天气信息。

如果网站提供天气数据的HTML页面，我们可以使用requests库获取到页面的源代码，然后使用BeautifulSoup库解析HTML，提取出对应的天气数据。我们可以通过标签名称、CSS选择器或XPath来定位需要的数据。

在获取到天气数据之后，我们可以进一步处理和分析这些数据。例如，我们可以提取温度、湿度、风力等关键信息，并进行数据可视化、统计分析或者机器学习预测。Python中的matplotlib、pandas和scikit-learn等库可以帮助我们进行这些进一步的处理和分析。

总而言之，使用Python爬虫爬取天气数据可以帮助我们获取到所需的天气信息，并进行进一步的分析和应用。