import scrapy class WeatherSpider(scrapy.Spider): name = 'weather_spider' allowed_domains = ['tianqi.com'] start_urls = ['https://www.tianqi.com/'] def parse(self, response): # 获取城市名称 city = response.xpath('//div[@class="city"]/h2/text()')[0].extract() # 获取日期 date = response.xpath('//div[@class="weather"]/ul/li[1]/p[1]/text()')[0].extract() # 获取天气情况 weather = response.xpath('//div[@class="weather"]/ul/li[1]/p[2]/text()')[0].extract() # 获取温度 temperature = response.xpath('//div[@class="weather"]/ul/li[1]/p[3]/text()')[0].extract() # 获取风向 wind_direction = response.xpath('//div[@class="weather"]/ul/li[1]/p[4]/span[1]/text()')[0].extract() # 获取风速 wind_speed = response.xpath('//div[@class="weather"]/ul/li[1]/p[4]/span[2]/text()')[0].extract() # 将数据写入本地文件 with open('weather.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write('城市：{}\n'.format(city)) f.write('日期：{}\n'.format(date)) f.write('天气：{}\n'.format(weather)) f.write('温度：{}\n'.format(temperature)) f.write('风向：{}\n'.format(wind_direction)) f.write('风速：{}\n'.format(wind_speed))

这是一个使用 Scrapy 爬取天气信息并将数据写入本地文件的代码。首先设置了要爬取的网站域名和起始 URL，然后在 parse 方法中使用 XPath 获取城市名称、日期、天气情况、温度、风向和风速等信息，并将这些信息写入本地文件 weather.txt 中。如果需要运行这个爬虫，可以在命令行中进入该代码所在目录，然后执行 scrapy crawl weather_spider 命令即可。当然，在执行之前还需要安装 Scrapy 并创建一个 Scrapy 项目。

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import scrapy class WeatherSpider(scrapy.Spider): name = 'weather' allowed_domains = ['tianqi.com'] start_urls = ['https://www.tianqi.com/'] def parse(self, response): city = 'beijing' # 自选城市 url = f'https://tianqi.com/{city}/' yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_weather) def parse_weather(self, response): date = response.css('.week>p::text').get() weather = response.css('.weather span::text').get() temperature = response.css('.weather .temp::text').get() humidity = response.css('.weather .shidu::text').get() wind = response.css('.weather .zi .name::text').get() with open('weather.txt', 'a', encoding='utf-8') as f: f.write(f'{date} {weather} {temperature} {humidity} {wind}\n'上面的代码运行后在cmd中显示<403https://www.tianqi.com/>:HTTP status code is not handled or not allowed如何解决)

在你的代码中，你请求的 URL 是 https://tianqi.com/beijing/，而不是 https://www.tianqi.com/，这可能是引起 403 错误的原因之一。

此外，你需要在请求头中添加一个 User-Agent 字段，模拟一个浏览器的请求，以避免被网站反爬虫机制拦截。你可以在请求头中添加类似以下代码的字段：

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
}
yield scrapy.Request(url, headers=headers, callback=self.parse_weather)

这里模拟的 User-Agent 是 Chrome 的一个版本，你可以根据需要更改。

最后，你可以添加一个错误处理函数，用于处理发生错误时的情况。你可以在 Spider 类中添加以下代码：

def handle_error(self, failure):
    self.logger.error(repr(failure))

然后在 Request 中添加 errback 参数，将错误处理函数传入即可：

yield scrapy.Request(url, headers=headers, callback=self.parse_weather, errback=self.handle_error)

这样就可以在发生错误时打印出错误信息了。

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：

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：

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：

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：

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。