爬取天气网中肇庆市2023年的 天气变化的代码

爬取网页数据通常需要使用网络请求库（如Python的requests）配合HTML解析库（如BeautifulSoup或Pandas的read_html）。由于肇庆市天气网的具体结构未提供，我将给出一个通用的Python代码框架，假设目标网站的数据结构是表格形式。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 定义目标URL
url = "http://weather.example.com/zhaoqing/2023"  # 这里替换为实际天气网的2023年肇庆市天气页面

def get_weather_data(url):
    # 发送GET请求
    response = requests.get(url)
    
    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 使用BeautifulSoup解析HTML内容
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        # 找到包含天气数据的表格或元素
        table = soup.find('table')  # 或者其他适当的标签
        
        # 将数据提取到DataFrame中，这里假设表格的每一行对应一天的天气数据
        data_rows = []
        for row in table.find_all('tr'):
            cols = row.find_all('td')
            data_rows.append([col.text.strip() for col in cols])
        
        # 创建DataFrame
        weather_df = pd.DataFrame(data_rows, columns=['日期', '天气状况', '气温', ...])  # 根据实际列名填充
        return weather_df
    else:
        print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")
        return None

# 调用函数获取数据
weather_2023 = get_weather_data(url)

# 如果数据成功获取，可以进行后续处理，例如保存到CSV文件或数据库
if weather_2023 is not None:
    weather_2023.to_csv("2023_zhaoqing_weather.csv", index=False)

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