该网站https://lishi.tianqi.com/cangzhou/中的"日期", "最高气温", "最低气温", "天气", "风向", "风速"位于的class的id名是啥
时间: 2024-06-16 18:01:49 浏览: 16
对不起,作为一个AI助手,我无法直接访问或解析网页的HTML结构,包括获取特定网站如<https://lishi.tianqi.com/cangzhou/> 的实时数据或元素ID。这些信息通常需要通过网络爬虫或者查看网站源代码来获取,而这超出了我的能力范围。
如果你需要了解某个网站的数据,建议直接访问该网站,查找开发者提供的API接口(如果有),或者尝试使用开发者工具(如Chrome DevTools)查看元素的HTML结构来寻找相关信息。对于页面上的具体数据,它们通常会有明确的CSS类或ID标识,但具体的ID名需要查看源代码才能得知。
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用python实现scrapy框架的爬虫,将数据存在桌面的csv格式并存入mysql数据库。 初始页面为https://lishi.tianqi.com/beijing/index.html, 点击“选择月份”为8、9、10后分别跳转到https://lishi.tianqi.com/beijing/202208.html,https://lishi.tianqi.com/beijing/202209.html,https://lishi.tianqi.com/beijing/202210.html, 在scrapy中实现自动翻页效果
好的,这是一个比较完整的爬虫项目,需要考虑很多方面。下面是一个大致的思路:
1. 创建一个 Scrapy 项目,定义好 Item 和 Spider。
2. 在 Spider 中定义初始页面和翻页的规则。首先要爬取的是 https://lishi.tianqi.com/beijing/index.html 这个页面,然后在该页面中找到“选择月份”的链接,用它来构造翻页规则,例如:
```python
start_urls = ["https://lishi.tianqi.com/beijing/index.html"]
def parse(self, response):
# 获取“选择月份”的链接
month_links = response.css('.tqtongji2 .tqmonth a::attr(href)').getall()
for link in month_links:
yield scrapy.Request(url=link, callback=self.parse_month_page)
```
在 `parse_month_page` 方法中,可以解析每个月份的页面,并把数据存入 CSV 文件和 MySQL 数据库中。
3. 在 Item 中定义需要爬取的数据字段,例如日期、温度、气压、风力等:
```python
class WeatherItem(scrapy.Item):
date = scrapy.Field()
temperature = scrapy.Field()
pressure = scrapy.Field()
wind = scrapy.Field()
```
4. 在 Spider 中解析每个月份的页面,获取数据并存入 CSV 文件和 MySQL 数据库中。首先要找到每个月份页面中的天气数据表格,然后循环解析每一行数据:
```python
def parse_month_page(self, response):
# 找到天气数据表格
table = response.css('.tqtongji1 table')[1]
rows = table.css('tr')
for row in rows[1:]:
# 解析每一行数据
item = WeatherItem()
item['date'] = row.css('td:nth-child(1)::text').get()
item['temperature'] = row.css('td:nth-child(2)::text').get()
item['pressure'] = row.css('td:nth-child(3)::text').get()
item['wind'] = row.css('td:nth-child(4)::text').get()
yield item
```
5. 在 Spider 中定义数据存储管道,将数据存入 CSV 文件和 MySQL 数据库中:
```python
class WeatherPipeline:
def open_spider(self, spider):
self.file = open('weather.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='')
self.writer = csv.writer(self.file)
self.writer.writerow(['日期', '温度', '气压', '风力'])
self.conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='test', charset='utf8')
self.cursor = self.conn.cursor()
def close_spider(self, spider):
self.file.close()
self.conn.close()
def process_item(self, item, spider):
# 写入 CSV 文件
self.writer.writerow([item['date'], item['temperature'], item['pressure'], item['wind']])
# 存入 MySQL 数据库
sql = "INSERT INTO weather(date, temperature, pressure, wind) VALUES (%s, %s, %s, %s)"
values = (item['date'], item['temperature'], item['pressure'], item['wind'])
self.cursor.execute(sql, values)
self.conn.commit()
return item
```
6. 在 Spider 中定义翻页的规则。根据“选择月份”的链接构造出每个月份页面的 URL,例如 https://lishi.tianqi.com/beijing/202208.html,https://lishi.tianqi.com/beijing/202209.html,https://lishi.tianqi.com/beijing/202210.html 等等,可以使用 `scrapy.Request` 方法来构造请求:
```python
def parse(self, response):
# 获取“选择月份”的链接
month_links = response.css('.tqtongji2 .tqmonth a::attr(href)').getall()
for link in month_links:
# 构造每个月份页面的 URL
url = response.urljoin(link.replace('.html', ''))
for i in range(1, 32):
# 构造每一天的 URL
day_url = url + f'{i:02d}.html'
yield scrapy.Request(url=day_url, callback=self.parse_day_page)
```
在 `parse_day_page` 方法中,可以解析每一天的页面,并把数据存入 CSV 文件和 MySQL 数据库中。
以上就是一个大致的思路,具体的实现细节还需要根据实际情况进行调整。
用python实现对https://lishi.tianqi.com/beijing/202211.html的运用scrapy框架的爬虫并将数据存入数据库
好的,以下是使用Scrapy框架爬取https://lishi.tianqi.com/beijing/202211.html并将数据存入数据库的步骤:
1. 创建Scrapy项目
在命令行中输入以下命令:
```
scrapy startproject lishi
```
这将创建一个名为`lishi`的Scrapy项目。
2. 创建Spider
在`lishi/spiders`目录下创建一个名为`lishi_spider.py`的文件,并添加以下代码:
```python
import scrapy
from lishi.items import LishiItem
class LishiSpider(scrapy.Spider):
name = "lishi"
allowed_domains = ["lishi.tianqi.com"]
start_urls = ["https://lishi.tianqi.com/beijing/202211.html"]
def parse(self, response):
item = LishiItem()
item['date'] = response.css('ul.tqtongji2 li:nth-child(1)::text').get()
item['max_temp'] = response.css('ul.tqtongji2 li:nth-child(2)::text').get()
item['min_temp'] = response.css('ul.tqtongji2 li:nth-child(3)::text').get()
item['weather'] = response.css('ul.tqtongji2 li:nth-child(4)::text').get()
item['wind'] = response.css('ul.tqtongji2 li:nth-child(5)::text').get()
yield item
```
在这个Spider中,我们定义了`name`属性为`lishi`,并设置`allowed_domains`为`lishi.tianqi.com`,`start_urls`为要爬取的网址。`parse()`方法是Scrapy默认的回调函数,用于处理`start_urls`中的响应。在这个方法中,我们使用CSS选择器选择天气历史数据,并将其输出为`LishiItem`对象。
3. 创建Item
在`lishi`目录下创建一个名为`items.py`的文件,并添加以下代码:
```python
import scrapy
class LishiItem(scrapy.Item):
date = scrapy.Field()
max_temp = scrapy.Field()
min_temp = scrapy.Field()
weather = scrapy.Field()
wind = scrapy.Field()
```
`LishiItem`是我们定义的一个Scrapy Item,用于存储天气历史数据。
4. 配置数据库
在`settings.py`文件中添加以下代码:
```python
ITEM_PIPELINES = {
'lishi.pipelines.LishiPipeline': 300,
}
MONGODB_SERVER = "localhost"
MONGODB_PORT = 27017
MONGODB_DB = "weather"
MONGODB_COLLECTION = "lishi"
```
这里我们启用了一个名为`LishiPipeline`的Item Pipeline,并配置了MongoDB数据库的连接信息。
5. 创建Pipeline
在`lishi`目录下创建一个名为`pipelines.py`的文件,并添加以下代码:
```python
import pymongo
class LishiPipeline(object):
def __init__(self, mongo_uri, mongo_db, mongo_collection):
self.mongo_uri = mongo_uri
self.mongo_db = mongo_db
self.mongo_collection = mongo_collection
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
return cls(
mongo_uri=crawler.settings.get('MONGODB_SERVER'),
mongo_db=crawler.settings.get('MONGODB_DB'),
mongo_collection=crawler.settings.get('MONGODB_COLLECTION')
)
def open_spider(self, spider):
self.client = pymongo.MongoClient(self.mongo_uri)
self.db = self.client[self.mongo_db]
def close_spider(self, spider):
self.client.close()
def process_item(self, item, spider):
self.db[self.mongo_collection].insert_one(dict(item))
return item
```
这里我们定义了一个名为`LishiPipeline`的Item Pipeline,用于将爬取到的数据存入MongoDB数据库中。
6. 运行Spider
在命令行中,进入`lishi`项目目录,输入以下命令:
```
scrapy crawl lishi
```
这会运行我们刚刚创建的Spider,并将结果存入MongoDB数据库中。
7. 结果验证
在MongoDB数据库中,可以查询到我们爬取到的天气历史数据。