爬取天气网一年的 天气变化的代码

爬取网站的数据通常涉及到网络请求、数据解析和存储等步骤。这里是一个简单的Python代码示例，使用requests库来抓取中国天气网（假设为http://www.weather.com.cn/）的一年天气数据。由于实际网站可能会有反爬虫机制和动态加载内容，这个例子仅作教学参考，实际操作可能需要更复杂的处理。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import datetime

# 定义目标网址和存储路径
base_url = "http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml"
start_date = datetime.date(2022, 1, 1)
end_date = datetime.date(2022, 12, 31)  # 假设你想爬取2022年的数据
output_file = 'weather_data.txt'

def get_weather_data(date):
    url = f"{base_url}?date={date.strftime('%Y%m%d')}"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    # 这里需要根据实际HTML结构提取天气信息，比如温度、天气状况等
    # 示例：假设天气信息在`div`标签内
    weather_info = soup.find('div', {'class': 'weatherInfo'})
    
    return weather_info

for single_date in pd.date_range(start=start_date, end=end_date):
    data = get_weather_data(single_date)
    # 将数据保存到文件，这里只是一个示例，可能需要转化为CSV或JSON格式
    with open(output_file, 'a', encoding='utf-8') as f:
        f.write(f'{single_date}: {data.text}\n')

# 提醒：实际运行此代码前，请检查网站的robots.txt并遵守其规定，以及确保合法性。

注意：
1. 上述代码中`pd`指`pandas`库，用于生成日期范围，如果没有安装，可以使用`datetime`库生成。
2. `BeautifulSoup`用于解析HTML，你需要根据目标网站的实际HTML结构来定位并提取所需数据。
3. 可能需要处理cookies、session或登录等问题，如果网站对爬虫有严格的限制。
4. 此代码不包含错误处理，例如网络连接问题、HTML解析错误等。