这里的weather.csv是什么意思

`weather.csv`是一个文件名，它是一个CSV文件，用于存储已经爬取到的天气数据。CSV文件是一种常见的文件格式，它使用逗号作为字段分隔符，每一行代表一个记录，每一列代表一个字段。在这个示例中，`weather.csv`文件中的每一行记录代表一天的天气数据，包含日期、天气类型、最高温度、最低温度等字段。

当你使用Python爬虫从天气网站上获取天气数据后，你可以将这些数据保存到CSV文件中，以便后续分析和使用。在这个示例中，我们通过读取`weather.csv`文件来获取已经爬取到的天气数据，并根据天气数据给出出行建议。

相关问题

使用scrapy爬取某城市天气预报 编写爬虫项目，从https://www.tianqi.com网站爬取某城市（自选）的天气预报数据，并把爬取到的天气数据写入本地文本文件weather.txt。 提示： （1）安装Python扩展库scrapy，创建爬虫项目，将需要获取的字段名填写进去； （2）将爬取到的数据写入文件weather.txt；

好的，我知道了。首先，我们需要安装Scrapy库，可以使用以下命令进行安装：

pip install scrapy

安装完成后，我们可以使用以下命令创建一个Scrapy项目：

scrapy startproject weather

其中，weather是我们指定的项目名称。

接下来，我们需要进入到项目目录，并创建一个Spider：

cd weather
scrapy genspider city_weather tianqi.com

其中，city_weather是我们指定的Spider名称，tianqi.com是我们要爬取的网站。

打开生成的Spider文件，我们可以看到以下代码：

import scrapy

class CityWeatherSpider(scrapy.Spider):
    name = 'city_weather'
    allowed_domains = ['tianqi.com']
    start_urls = ['http://tianqi.com/']

    def parse(self, response):
        pass

在这里，我们需要填写我们要爬取的城市的URL，修改start_urls为：

start_urls = ['http://tianqi.com/beijing/']

接下来，我们需要定义我们要爬取的字段，包括日期、天气、温度等等。我们可以在parse函数中使用XPath或CSS选择器来提取数据，并将其存储到一个字典中：

def parse(self, response):
    date = response.xpath('//div[@class="day"]/ul/li/h1/text()')[0]
    weather = response.xpath('//div[@class="wea"]/text()')[0]
    temp = response.xpath('//div[@class="tem"]/span/text()')
    temp_max = temp[0]
    temp_min = temp[1]

    item = {
        'date': date,
        'weather': weather,
        'temp_max': temp_max,
        'temp_min': temp_min
    }
    yield item

最后，我们需要将爬取到的数据存储到本地文件中。我们可以在settings.py中添加以下代码：

FEED_FORMAT = 'json'
FEED_URI = 'weather.json'

其中，FEED_FORMAT指定了存储格式（这里是JSON），FEED_URI指定了存储的文件名。

最终的Spider代码如下：

import scrapy

class CityWeatherSpider(scrapy.Spider):
    name = 'city_weather'
    allowed_domains = ['tianqi.com']
    start_urls = ['http://tianqi.com/beijing/']

    def parse(self, response):
        date = response.xpath('//div[@class="day"]/ul/li/h1/text()')[0]
        weather = response.xpath('//div[@class="wea"]/text()')[0]
        temp = response.xpath('//div[@class="tem"]/span/text()')
        temp_max = temp[0]
        temp_min = temp[1]

        item = {
            'date': date,
            'weather': weather,
            'temp_max': temp_max,
            'temp_min': temp_min
        }
        yield item

运行爬虫：

scrapy crawl city_weather

运行完成后，我们可以看到在项目目录下生成了一个weather.json文件，其中包含了爬取到的天气数据。如果需要将数据存储到文本文件中，可以将FEED_FORMAT修改为'csv'，并将FEED_URI修改为'weather.txt'。

用spark对天气数据.csv文件进行平均最高温度，平均最低温度的分析，文件字段为日期 星期 最高温度 最低温度 天气 风向，把生成出来的结果存储到MySQL，用scala编写

好的，这个问题需要分为两个部分来回答。第一部分是用Spark对CSV文件进行分析，第二部分是将结果存储到MySQL中。

### 用Spark对CSV文件进行分析

首先，我们需要导入 Spark SQL 和 JDBC 相关的库：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.functions._

然后，我们可以创建一个 SparkSession 对象：

val spark = SparkSession.builder()
    .appName("Weather Analysis")
    .master("local[*]")
    .getOrCreate()

接着，我们可以读取 CSV 文件并将其转换为 DataFrame：

val weather = spark.read
    .option("header", "true")
    .option("inferSchema", "true")
    .csv("path/to/weather.csv")

需要注意的是，这里我们将第一行作为表头，并且让 Spark 推断每列的数据类型。

接下来，我们可以使用 Spark SQL 中的聚合函数来计算平均最高温度和平均最低温度：

val result = weather.agg(avg("最高温度"), avg("最低温度"))

最后，我们可以将结果显示出来：

result.show()

### 将结果存储到MySQL中

首先，我们需要定义一个 Properties 对象来存储连接 MySQL 数据库的相关配置信息：

val props = new Properties()
props.setProperty("user", "username")
props.setProperty("password", "password")
props.setProperty("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")

需要将上面的 `username` 和 `password` 替换为实际的用户名和密码。

接下来，我们可以使用 Spark SQL 中的 JDBC 方法将结果写入到 MySQL 数据库中：

result.write
    .mode("overwrite")
    .jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase", "weather_analysis", props)

需要将上面的 `mydatabase` 替换为实际的数据库名，`weather_analysis` 替换为实际的表名。

完整代码如下：

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import java.util.Properties
import org.apache.spark.sql.functions._

val spark = SparkSession.builder()
    .appName("Weather Analysis")
    .master("local[*]")
    .getOrCreate()

val weather = spark.read
    .option("header", "true")
    .option("inferSchema", "true")
    .csv("path/to/weather.csv")

val result = weather.agg(avg("最高温度"), avg("最低温度"))

val props = new Properties()
props.setProperty("user", "username")
props.setProperty("password", "password")
props.setProperty("driver", "com.mysql.jdbc.Driver")

result.write
    .mode("overwrite")
    .jdbc("jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase", "weather_analysis", props)