python爬取肇庆天气

以下是使用Python爬取肇庆天气的示例代码：

import requests
import json

# 发送请求获取天气数据
url = "http://www.weather.com.cn/data/cityinfo/101281201.html"
response = requests.get(url)
data = response.json()

# 解析天气数据
city = data['weatherinfo']['city']
temp = data['weatherinfo']['temp']
weather = data['weatherinfo']['weather']

# 打印天气信息
print("城市：", city)
print("温度：", temp)
print("天气：", weather)

这段代码使用了requests库发送HTTP请求，获取肇庆天气的数据。然后使用json库解析返回的JSON数据，提取出城市、温度和天气信息，并打印出来。

相关问题

python爬取重庆天气网

Python 爬取重庆天气网通常需要使用到网络爬虫技术，最常用的是 requests 库来获取网页内容，然后利用 BeautifulSoup 或者 lxml 库解析 HTML。以下是一个简单的步骤说明：

1. **安装所需库**：首先确保已经安装了 `requests` 和 `beautifulsoup4`，如果没有可以运行命令：

   pip install requests beautifulsoup4

2. **发送请求**：
使用 `requests.get('http://www.weather.com.cn/chongqing/weather/forecast.shtml')` 发送 GET 请求，获取重庆天气网的HTML页面。

3. **解析响应**：

   import bs4
   response = requests.get('http://www.weather.com.cn/chongqing/weather/forecast.shtml')
   soup = bs4.BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

4. **提取信息**：
根据网站结构找到包含天气信息的标签，如 `<div>`、`<ul>`等，查找特定的关键字或属性（如日期、温度、天气描述等）。

5. **存储数据**：
可能需要创建一个字典或者列表来保存提取的数据，并按照需要进行整理。

weather_data = []
temp_divs = soup.find_all('div', class_='temp')
for temp in temp_divs:
    date = temp.find('span', class_='date').text.strip()
    temperature = temp.find('span', class_='value').text.strip()
    weather_data.append({'date': date, 'temperature': temperature})

6. **处理结果**：
最后，你可以打印出抓取的数据或者将它们保存到文件或数据库中。

python爬取历史天气数据

Python可以通过使用库来实现爬取历史天气数据的操作。其中，常用的库有requests、BeautifulSoup和pandas。

首先，使用requests库发送请求获取历史天气数据的网页内容。例如，可以使用requests.get()方法，并将目标网页的URL作为参数传入。然后，通过调用response对象的.text属性，可以获取网页的HTML源代码。

接下来，可以使用BeautifulSoup库对获取到的HTML源代码进行解析。首先，需要将HTML源代码传递给BeautifulSoup类，并指定解析器，例如lxml或html.parser。然后，可以使用BeautifulSoup对象的find()或find_all()方法来查找目标标签及其内容，并提取所需的数据。

在爬取历史天气数据时，可以通过分析网页结构，找到包含需要的数据的标签及其特定的属性。例如，在解析每个天气记录的标签时，可以查找包含日期、温度、湿度等信息的标签及其相应的class或id属性。

最后，可以使用pandas库将提取的数据保存为CSV或Excel文件，以便后续分析和处理。pandas提供了DataFrame对象，可以方便地进行数据的整理、筛选和处理，并支持多种文件格式的读写操作。

综上所述，使用Python爬取历史天气数据可以通过请求目标网页、解析HTML源代码，并使用pandas库进行数据处理和保存。这样可以方便地获取需要的天气数据，并进行后续分析和应用。