python爬取天气可视化

首先，你需要安装一些库，比如requests、beautifulsoup4、pandas和matplotlib。你可以使用以下命令安装它们：

pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib

然后，你需要从一个天气网站上爬取数据。这里我们以中国天气网为例，使用requests和BeautifulSoup来获取数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml'
res = requests.get(url)
res.encoding = 'utf-8'
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

接下来，我们需要从页面中提取出我们需要的数据，比如天气、温度、风力等。你可以使用Chrome浏览器的“检查”功能来查看页面中这些数据的位置和标签，然后使用BeautifulSoup来提取数据。

# 获取城市名
city = soup.select('.crumbs a')[-1].text.strip()

# 获取天气信息
weather = [i.text.strip() for i in soup.select('.t .wea')]
# 获取温度信息
temp = [i.text.strip() for i in soup.select('.t .tem')]
# 获取风力信息
wind = [i.text.strip() for i in soup.select('.t .win')]
# 获取日期信息
date = [i.text.strip() for i in soup.select('.t .day')]

接下来，我们将这些数据存储在一个pandas的DataFrame中，并进行可视化。这里我们使用matplotlib库来绘制图表。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 存储数据
data = pd.DataFrame({
    '日期': date,
    '天气': weather,
    '温度': temp,
    '风力': wind
})

# 绘制温度折线图
plt.plot(data['日期'], data['温度'])
plt.title(f'{city}未来5天温度变化')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('温度(℃)')
plt.show()

这样就可以得到一个简单的温度折线图了。你可以根据需要继续优化和完善代码。