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。

python爬取当天天气数据

要使用Python爬取当天天气数据，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库，如requests和BeautifulSoup。

2. 通过发送HTTP请求获取网页内容。你可以使用requests库发送GET请求并获得目标网页的HTML响应。

3. 使用BeautifulSoup库解析HTML响应。将响应文本传递给BeautifulSoup对象，并使用合适的解析器解析HTML结构。

4. 分析HTML结构，找到所需的天气数据。使用BeautifulSoup的查询方法，如find_all()或find()，根据HTML标签、属性或属性值查找和提取所需的数据。

5. 将提取的天气数据存储到适合的数据结构中，如字典或列表。

6. 对获取的数据进行处理和展示。你可以根据需要对数据进行排序、筛选或格式化，然后将其打印出来或保存到文件中。

这是一个基本的框架，具体实现根据你所爬取的网站的结构和数据格式会有所不同。你需要根据实际情况使用适当的解析技术和方法。同时，要确保你的爬取行为遵守目标网站的使用规定和法律法规，不要对网站服务器造成过大负载或恶意访问。