如何用Python爬取每天天气

要用Python爬取每天的天气，你需要做以下步骤：

1. 导入所需的库，如 requests、BeautifulSoup、pandas 等。

2. 找到一个可靠的天气网站，比如“中国天气网”。

3. 使用 requests 库发送 GET 请求获取网页内容。

4. 使用 BeautifulSoup 库解析网页内容，找到需要的信息，比如日期、天气状况、温度等。

5. 将获取到的数据存储到 pandas 数据框中。

6. 如果需要，可以使用 matplotlib 库将数据可视化。

下面是一个示例代码，可以获取指定城市最近七天的天气信息：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 指定城市和日期范围
city = 'beijing'
start_date = '20211007'
end_date = '20211013'

# 发送请求获取网页内容
url = f'https://lishi.tianqi.com/{city}/{start_date}-{end_date}.html'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

# 解析网页内容，获取日期、天气状况、温度等信息
date_list = []
weather_list = []
temp_list = []

table = soup.find('table', class_='tqtongji2')
for tr in table.tbody.find_all('tr'):
    tds = tr.find_all('td')
    date_list.append(tds[0].text)
    weather_list.append(tds[1].text)
    temp_list.append(tds[2].text)

# 将数据存储到 pandas 数据框中
df = pd.DataFrame({
    '日期': date_list,
    '天气状况': weather_list,
    '温度': temp_list
})

# 将数据可视化
df['最高温度'] = df['温度'].str.extract('(\d+)/').astype(int)
df['最低温度'] = df['温度'].str.extract('/(\d+)').astype(int)
plt.plot(df['日期'], df['最高温度'], label='最高温度')
plt.plot(df['日期'], df['最低温度'], label='最低温度')
plt.legend()
plt.show()

这个示例代码中，我们使用“中国天气网”的历史天气查询功能获取北京市在 2021 年 10 月 7 日到 10 月 13 日的天气信息，并将数据存储到 pandas 数据框中，最后使用 matplotlib 库将数据可视化。你可以根据需要修改城市和日期范围，也可以使用其他天气网站。