jupyter爬取天气

Jupyter Notebook是一个交互式的笔记本环境，常用于数据科学、机器学习等领域。如果你想用它来爬取天气信息，可以借助Python的数据抓取库，如BeautifulSoup、requests和pandas等。

以下是基本步骤：

1. 安装必要的库：
- `pip install requests` 用于发送HTTP请求获取网页内容
- 可选安装`beautifulsoup4` 或 `lxml` 用于解析HTML文档
- `pandas` 可以帮助处理爬取到的数据

2. 编写爬虫脚本：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 指定你要爬取的天气预报网站，例如：https://example.com/weather
url = 'https://your_weather_api_url'

# 发送GET请求
response = requests.get(url)

# 确保请求成功（状态码通常是200）
if response.status_code == 200:
    # 解析HTML响应
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 找到包含天气信息的部分并提取数据
    data = []
    for row in soup.find_all('div', class_='weather-data'):  # 示例，实际需要查看网页结构
        title = row.find('span', class_='title').text
        temperature = row.find('span', class_='temperature').text
        # ...其他字段，根据实际网页结构添加
        
        data.append([title, temperature])  # 将数据添加到列表中

    # 转换为DataFrame
    weather_df = pd.DataFrame(data, columns=['城市', '温度'])

    # 输出结果或保存到文件
    print(weather_df)
else:
    print(f"请求失败，状态码：{response.status_code}")

请注意，直接爬取公开API通常是更好的选择，而非依赖网站的HTML，因为后者可能会受到反爬策略的影响，并且长期稳定性和可用性都不如官方提供的服务。如果你知道某个城市的天气API，可以直接替换上述示例中的URL。