【python爬虫】利用Python爬取天气数据，并做可视化分析

在Python中，我们可以利用requests库获取网页内容，然后解析HTML或JSON数据，通常使用BeautifulSoup或json模块。对于天气数据，常见的API如OpenWeatherMap、AccuWeather等提供了API接口可以直接获取。以下是基本步骤：

1. 注册并获取API密钥：大多数天气服务提供商需要注册账号并获得API密钥才能访问其数据。

2. 使用`requests.get()`函数发送HTTP请求，将API密钥作为查询参数传递给URL。

3. 解析返回的数据：通常是JSON格式，可以使用`json.loads()`将其转换为Python字典。

4. 数据提取：从字典中提取所需的信息，例如城市名、温度、湿度等。

5. 数据存储：将提取到的数据保存到CSV、Excel或数据库中，便于后续分析。

6. 数据可视化：使用Python的matplotlib、seaborn或plotly等库对天气数据进行可视化，比如绘制气温变化图、降雨量分布图等。

示例代码片段如下：

import requests
import json
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# API URL和你的密钥
url = "https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"
api_key = "your_api_key"

def get_weather_data(city):
    params = {
        'q': city,
        'appid': api_key,
        'units': 'metric'  # 根据需求选择单位
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    data = json.loads(response.text)
    return data

city = "北京"
data = get_weather_data(city)

# 提取部分关键信息
temperature = data['main']['temp']
humidity = data['main']['humidity']

# 将数据添加到DataFrame中，方便分析和可视化
df_weather = pd.DataFrame([{'City': city, 'Temperature': temperature, 'Humidity': humidity}])

# 可视化示例
plt.plot(df_weather.index, df_weather['Temperature'], label='Temperature')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Temperature (°C)')
plt.title(f'{city} Weather Data')
plt.legend()
plt.show()