python爬取天气历史数据

以下是使用Python爬取天气历史数据的步骤：

1.确定目标网站，找到需要爬取的数据所在的URL。
2.使用Python的requests库向目标URL发送请求，获取网页源代码。
3.使用Python的BeautifulSoup库解析网页源代码，提取需要的数据。
4.将提取的数据存储到本地文件或数据库中。

参考下面的代码示例，演示如何使用Python爬取历史天气数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def get_month_weather(request_url, year_number, month_number):
    month_weather = []
    url = request_url + str(year_number) + '/' + str(month_number) + '.html'
    html = requests.get(url).text
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    tr_list = soup.find_all('tr')[1:]
    for tr in tr_list:
        td_list = tr.find_all('td')
        date = td_list[0].text.strip()
        max_tem = td_list[1].text.strip()
        min_tem = td_list[2].text.strip()
        weather = td_list[3].text.strip()
        wind = td_list[4].text.strip()
        wind_level = td_list[5].text.strip()
        month_weather.append([date, max_tem, min_tem, weather, wind, wind_level])
    return month_weather

def get_year_weather(request_url, year_number):
    year_weather = []
    for i in range(12):
        month_weather = get_month_weather(request_url, year_number, i+1)
        year_weather.extend(month_weather)
        print('第%d月天气数据采集完成，望您知悉！'%(i+1))
    col_name = ['Date', 'Max_Tem', 'Min_Tem', 'Weather', 'Wind', 'Wind_Level']
    result_df = pd.DataFrame(year_weather)
    result_df.columns = col_name
    result_df.to_csv('year_weather.csv')
    return result_df

request_url = 'http://www.tianqihoubao.com/lishi/shanghai/'
year_number = 2021
get_year_weather(request_url, year_number)