用scrapy实现天气爬虫可视化

好的，以下是一个基于 Scrapy 的天气爬虫程序示例，以及使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行可视化的代码：

首先，我们需要创建一个 Scrapy 项目并定义爬虫。在命令行中输入以下命令：

scrapy startproject weather_spider
cd weather_spider
scrapy genspider weather_spider "http://www.tianqi.com/shanghai/"

然后，在 weather_spider/spiders/weather_spider.py 文件中编写爬虫代码：

import scrapy

class WeatherSpider(scrapy.Spider):
    name = 'weather_spider'
    allowed_domains = ['tianqi.com']
    start_urls = ['http://www.tianqi.com/shanghai/']

    def parse(self, response):
        yield {
            'date': response.xpath('//p[@class="days"]/b/text()')[0].extract(),
            'temperature': response.xpath('//div[@class="weather"]/ul/li[2]/text()')[0].extract(),
            'weather': response.xpath('//div[@class="weather"]/ul/li[3]/text()')[0].extract(),
        }

以上代码中，我们定义了一个名为 WeatherSpider 的爬虫，设置了起始 URL 和 allowed_domains。在 parse 方法中，我们使用 XPath 提取天气数据并将其以字典形式 yield 出来。

接下来，我们可以使用 Pandas 库将爬取到的数据存储到 CSV 文件中：

import pandas as pd

weather_data = pd.read_csv('weather.csv', encoding='utf-8')
print(weather_data)

最后，使用 Matplotlib 和 Seaborn 可视化天气数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

weather_data = pd.read_csv('weather.csv', encoding='utf-8')
sns.set(style="whitegrid")
sns.lineplot(x='date', y='temperature', data=weather_data)
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

以上代码中，我们使用 Pandas 库读取 CSV 文件中的数据，然后使用 Seaborn 和 Matplotlib 库进行可视化。在这个例子中，我们使用折线图来展示天气随时间的变化。

需要注意的是，在爬取天气数据时需要遵守相关规定和政策，不要对网站造成过大的负担和影响。另外，在展示天气数据时，需要注重保护数据来源的版权，避免侵犯相关权益。