Python爬取天气数据可以使用第三方库如requests和beautifulsoup进行网络请求和解析数据。可以先使用requests请求天气网站的数据，然后使用beautifulsoup进行解析。解析出的数据可以存入csv中，并对数据进行可视化分析

是的，爬取天气数据可以使用requests和beautifulsoup这两个库，步骤如下：

1. 使用requests库向天气网站发送HTTP请求，获取网页源代码。
2. 使用beautifulsoup库对源代码进行解析，提取需要的数据。
3. 将数据存入csv文件中，可以使用Python内置的csv库。
4. 对数据进行可视化分析，可以使用matplotlib或者seaborn等数据可视化库。

以下是一个简单的爬取天气数据并进行可视化分析的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import matplotlib.pyplot as plt

# 请求天气网站的数据
url = "http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml"
response = requests.get(url)
html = response.content.decode("utf-8")

# 使用beautifulsoup解析数据
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
weather_list = soup.find("ul", class_="t clearfix").find_all("li")
data = []
for weather in weather_list:
    date = weather.find("h1").text
    desc = weather.find("p", class_="wea").text
    temp = weather.find("p", class_="tem").find_all("span")
    high_temp = temp[0].text
    low_temp = temp[1].text
    data.append([date, desc, high_temp, low_temp])

# 将数据存入csv文件中
with open("weather.csv", "w", newline="") as csvfile:
    writer = csv.writer(csvfile)
    writer.writerow(["日期", "天气描述", "最高温度", "最低温度"])
    writer.writerows(data)

# 对数据进行可视化分析
dates = [i[0] for i in data]
high_temps = [int(i[2].replace("℃", "")) for i in data]
low_temps = [int(i[3].replace("℃", "")) for i in data]

plt.plot(dates, high_temps, label="最高温度")
plt.plot(dates, low_temps, label="最低温度")
plt.xlabel("日期")
plt.ylabel("温度（℃）")
plt.legend()
plt.show()

运行以上代码后，就可以在当前目录下生成一个weather.csv文件，并且会显示出天气数据的可视化图表。