用pyhon语言从天气网站提取夜间温度

可以使用Python的第三方库requests和BeautifulSoup来实现从天气网站提取夜间温度的功能。以下是一个示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 定义要抓取的网页链接
url = "https://www.weather.com/"

# 发起HTTP GET请求，获取网页内容
response = requests.get(url)

# 使用BeautifulSoup解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# 查找夜间温度的元素
night_temp_element = soup.find(class_="night-temp")  # 根据网页结构和class属性找到对应的元素

# 提取夜间温度值
night_temp = night_temp_element.get_text()

print("夜间温度：", night_temp)

上述代码中，首先通过`requests.get()`方法获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析网页内容。通过查找特定的HTML元素，可以找到包含夜间温度的元素，并使用`.get_text()`方法提取文本内容。最后将提取到的夜间温度打印出来。

请注意，具体的网页结构和元素选择器可能因不同的天气网站而有所不同，你需要根据目标网站的具体情况进行相应的修改。

相关问题

pyhon从天气网站提取夜间温度

你可以使用 Python 中的 Web Scraping 技术从天气网站中提取夜间温度。以下是一个简单的示例代码，使用 BeautifulSoup 和 requests 库来实现：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 发送请求获取网页内容
url = "https://www.weather.com/"
response = requests.get(url)
html_content = response.text

# 使用 BeautifulSoup 解析网页内容
soup = BeautifulSoup(html_content, "html.parser")

# 找到夜间温度所在的 HTML 元素
night_temp = soup.find("span", class_="night-temperature").text

print("夜间温度：", night_temp)

请注意，这只是一个示例代码，具体的提取逻辑可能因网站结构而异。你需要根据目标网站的 HTML 结构和元素属性进行相应的调整。另外，要确保你的代码遵守网站的使用条款和法律规定。

用pyhon语言从天气网站提取不同城市的夜间温度，并取温度数据的平均数，将高于平均温度的从高到低保存至app.excel

要从天气网站提取不同城市的夜间温度，并计算平均温度，然后将高于平均温度的城市按从高到低的顺序保存到Excel文件中，你可以使用Python的requests、BeautifulSoup和pandas库来实现。以下是一个示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 定义要抓取的网页链接
url = "https://www.weather.com/"

# 发起HTTP GET请求，获取网页内容
response = requests.get(url)

# 使用BeautifulSoup解析网页内容
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# 查找所有城市的夜间温度元素
city_temp_elements = soup.find_all(class_="night-temp")  # 根据网页结构和class属性找到对应的元素

# 创建一个空列表，用于存储城市和夜间温度数据
city_temps = []

# 提取每个城市的夜间温度值，并将城市和温度数据存储到列表中
for element in city_temp_elements:
    city = element.find(class_="city").get_text()
    temp = int(element.get_text().replace("°", ""))
    city_temps.append((city, temp))

# 计算夜间温度的平均值
average_temp = sum(temp for _, temp in city_temps) / len(city_temps)

# 过滤出高于平均温度的城市，并按温度从高到低进行排序
high_temp_cities = sorted(city_temps, key=lambda x: x[1], reverse=True)

# 创建一个DataFrame对象，用于保存数据
df = pd.DataFrame(high_temp_cities, columns=["City", "Night Temperature"])

# 过滤出高于平均温度的城市，并保存到Excel文件中
df[df["Night Temperature"] > average_temp].sort_values(by="Night Temperature", ascending=False).to_excel("app.xlsx", index=False)

上述代码中，首先通过`requests.get()`方法获取网页内容，然后使用BeautifulSoup解析网页内容。通过查找特定的HTML元素，可以找到每个城市的夜间温度元素，并使用`.get_text()`方法提取文本内容。将城市和温度数据存储到一个列表中。

然后，计算夜间温度的平均值，并使用lambda函数作为排序关键字，将高于平均温度的城市从高到低进行排序。

接下来，使用pandas库创建DataFrame对象，将数据存储到其中。最后，通过DataFrame对象的过滤和排序方法，筛选出高于平均温度的城市，并将结果保存到Excel文件中。

请注意，具体的网页结构和元素选择器可能因不同的天气网站而有所不同，你需要根据目标网站的具体情况进行相应的修改。另外，你需要确保已安装了pandas库。