python爬取固定城市天气

### 回答1：
Python是一种优秀的编程语言，具有众多应用场景，其中之一就是爬虫。爬虫是指通过编写代码来从互联网上获取数据，比如爬取一个固定城市的天气数据。

实现这个过程需要以下几个步骤：

1. 导入相应的库和模块，比如requests、beautifulsoup4等。这些库可以实现从网页上抓取数据和解析HTML等操作。

2. 从目标网站抓取数据。可以利用requests库的get()方法向目标网站发送请求，并返回响应对象。

3. 解析HTML。使用beautifulsoup4等库对返回的HTML源代码进行解析，获取所需的数据，比如城市的名称、温度、风速等。

4. 存储数据。将获取到的数据存储在csv、txt或者数据库中，以便后续分析和使用。

具体实现方式如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 请求头
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'}

# 目标网页
url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml'

# 从目标网站抓取数据
res = requests.get(url, headers=headers)
res.encoding = 'utf-8'

# 解析HTML源代码
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

# 找到城市名称
city = soup.select('.crumbs.fl a')[2].text

# 找到温度数据
temperature = soup.select('.tem i')[0].text

# 找到风速数据
wind_speed = soup.select('.win i')[1].text

# 打印数据
print('城市：{}'.format(city))
print('温度：{}'.format(temperature))
print('风速：{}'.format(wind_speed))

通过以上代码实现了爬取北京市天气的功能。根据不同城市的代码，只需修改url即可获取其他城市的天气数据。

### 回答2：
Python爬虫是一种利用编程语言Python的自动化技术，可以获取特定网页中的数据并将其存储在本地文件中。固定城市天气是比较复杂的数据，我们可以借助Python技术实现爬取。具体步骤如下：

1. 确定爬取网站：选择一个能够获取天气数据的网站，例如中国天气网、天气通等。

2. 获取网站数据：使用Python的requests库，发送GET请求获取天气网站的HTML数据。

3. 解析网站数据：使用Python的BeautifulSoup库解析HTML数据，并提取需要的天气数据。

4. 存储天气数据：使用Python的CSV库，将天气数据存储到本地文件中。

5. 实现自动化爬取：使用Python的定时调度库（如APScheduler），实现自动定时爬取固定城市天气数据，并在指定邮箱进行邮件提醒。

Python爬虫技术可以使我们更方便地获取需要的数据，更便于分析和利用。需要注意的是，在使用Python爬虫过程中应该尊重网站的规定，避免爬取产生恶意行为，以免造成不必要的麻烦。

### 回答3：
Python可以通过爬虫技术来获取指定城市的天气信息。首先，需要了解目标网站的数据结构和页面布局。以中国气象网为例，可以通过网址和城市代码来获取对应城市的天气信息。

首先，引入必要的库：requests和beautifulsoup4，分别用于获取网页内容和解析HTML文档。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

然后，定义目标城市的代码和目标网址。以北京为例，北京的城市代码为101010100，对应的网址为http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml。

city_code = '101010100'
url = f'http://www.weather.com.cn/weather/{city_code}.shtml'

接着，获取网页内容，并解析HTML文档。

response = requests.get(url)
response.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

在HTML文档中，可以通过标签和属性来定位目标元素。例如，获取当前天气情况：

weather = soup.select_one('div.t > ul > li > p.wea').string
print('天气：', weather)

其中，`div.t > ul > li > p.wea`表示根据CSS选择器语法，定位到class为t的div标签下的ul标签的第一个li标签的p标签，并获取其中的文本内容。

类似地，可以获取其他天气信息并输出：

temperature = soup.select_one('div.t > ul > li > p.tem > span').string.rstrip('℃')
humidity = soup.select_one('div.t > ul > li.hum > p > span').string
wind_direction = soup.select_one('div.t > ul > li.win > p > em > span').string
wind_speed = soup.select_one('div.t > ul > li.win > p > i').string
print('气温：', temperature, '℃')
print('湿度：', humidity)
print('风向：', wind_direction)
print('风速：', wind_speed)

综上所述，使用Python爬取固定城市的天气，需要了解目标网站的数据结构和页面布局，然后通过爬虫技术获取数据并解析HTML文档，最后根据目标元素的标签和属性定位到目标信息并输出。