scrapy天气预测

根据提供的引用内容，我们可以看出这是一个包含数据爬取、数据处理、预测和Web开发的完整流程。其中，Scrapy是一个Python爬虫框架，可以用于爬取网站上的数据。下面是一个简单的Scrapy爬虫示例，用于爬取天气数据：

1. 创建一个Scrapy项目：

scrapy startproject weather

2. 创建一个爬虫：

cd weather
scrapy genspider weather_spider example.com

3. 在`weather_spider.py`文件中编写爬虫代码：

import scrapy

class WeatherSpider(scrapy.Spider):
    name = "weather"
    start_urls = [
        'http://www.example.com/weather',
    ]

    def parse(self, response):
        for quote in response.css('div.quote'):
            yield {
                'date': quote.css('span.date::text').get(),
                'aqi': quote.css('span.aqi::text').get(),
                'pm_2_5': quote.css('span.pm_2_5::text').get(),
            }

4. 运行爬虫并将结果保存到JSON文件中：

scrapy crawl weather -o weather.json

5. 对爬取到的数据进行清洗和处理，并使用时间序列、神经网络等方式进行预测。

6. 最后，使用Web开发框架（如Django、Flask等）将预测结果展示在Web端。