用python爬取2023年武汉市6月1号到10号的温度写入CSV文件中然后可视化生成折线图呈现在HTML
时间: 2024-04-02 22:31:58 浏览: 69
【Python数据可视化源码实例Pyecharts库集合】折线图.zip
好的，这个任务可以拆分成以下几个步骤：
1. 确定要爬取的网站和数据：我们可以选择去爬取气象网站或者其他可靠的天气预报网站，获取武汉市6月1号到10号每天的温度数据。
2. 使用 Python 的 requests 库和 Beautiful Soup 库爬取网页：在 Python 中，我们可以使用 requests 库发送 HTTP 请求，然后使用 Beautiful Soup 库解析 HTML 内容，从而获取我们需要的数据。
3. 将数据写入 CSV 文件：使用 CSV 库将获取到的数据写入 CSV 文件，方便后续的数据处理。
4. 使用 Matplotlib 库绘制折线图：使用 Matplotlib 库将获取到的数据绘制成折线图。
5. 将折线图嵌入到 HTML 中：使用 Flask 框架将折线图嵌入到 HTML 中，方便查看和分享。
下面是 Python 代码示例：
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
from flask import Flask, render_template
app = Flask(__name__)
@app.route('/')
def index():
# 爬取天气数据
url = 'http://www.tianqihoubao.com/lishi/wuhan/202306.html'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table = soup.find_all('table')[0]
rows = table.find_all('tr')[1:-1]
data = []
for row in rows:
cols = row.find_all('td')
date = cols[0].text.strip()
temp = cols[1].text.strip()
data.append((date, temp))
# 写入 CSV 文件
with open('temp.csv', 'w', newline='') as csvfile:
writer = csv.writer(csvfile)
writer.writerow(['Date', 'Temperature'])
for d in data:
writer.writerow(d)
# 绘制折线图
dates = [d[0] for d in data]
temps = [int(d[1]) for d in data]
plt.plot(dates, temps)
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Temperature')
plt.title('Temperature in Wuhan from June 1st to June 10th, 2023')
plt.savefig('temp.png')
# 嵌入到 HTML 中
return render_template('index.html', image_file='temp.png')
if __name__ == '__main__':
app.run()
```
这个示例代码使用了 Flask 框架来实现将折线图嵌入到 HTML 中，所以还需要一个 HTML 模板文件，可以创建一个名为 `templates/index.html` 的文件，并将以下代码复制进去：
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Temperature Chart</title>
</head>
<body>
<img src="{{ url_for('static', filename=image_file) }}" alt="Temperature Chart">
</body>
</html>
```
最后，运行 Python 代码，在浏览器中访问 `http://localhost:5000`，就可以看到生成的折线图啦！
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资源摘要信息:"git-log-to-tikz.py 是一个使用 Python 编写的脚本工具，它能够从 Git 版本控制系统中的存储库生成用于 TeX 文档的 TIkZ 图。TIkZ 是一个用于在 LaTeX 文档中创建图形的包，它是 pgf（portable graphics format）库的前端，广泛用于创建高质量的矢量图形，尤其适合绘制流程图、树状图、网络图等。
此脚本基于 Michael Hauspie 的原始作品进行了更新和重写。它利用了 Jinja2 模板引擎来处理模板逻辑，这使得脚本更加灵活，易于对输出的 TeX 代码进行个性化定制。通过使用 Jinja2，脚本可以接受参数，并根据参数输出不同的图形样式。
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描述中提到的命令行示例：
```bash
git-log-to-tikz.py master feature-branch > repository-snapshot.tex
```
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脚本还提供了一个可选参数 `--maketest`，通过该参数可以执行额外的测试流程，但具体的使用方法和效果在描述中没有详细说明。一般情况下，使用这个参数是为了验证脚本的功能或对脚本进行测试。
此外，Makefile 中提供了调用此脚本的示例，说明了如何在自动化构建过程中集成该脚本，以便于快速生成所需的 TeX 图形文件。
此脚本的更新版本允许用户通过少量参数对生成的图形进行控制，包括但不限于图形的大小、颜色、标签等。这为用户提供了更高的自定义空间，以适应不同的文档需求和审美标准。
在使用 git-log-to-tikz.py 脚本时，用户需要具备一定的 Python 编程知识，以理解和操作 Jinja2 模板，并且需要熟悉 Git 和 TIkZ 的基本使用方法。对于那些不熟悉命令行操作的用户，可能需要一些基础的学习来熟练掌握该脚本的使用。
最后，虽然文件名称列表中只列出了 'git-log-to-tikz.py-master' 这一个文件，但根据描述，该脚本应能支持检查任意数量的分支，并且在输出的 TeX 文件中使用 `tikzset` 宏来轻松地重新设置图形的样式。这表明脚本具有较好的扩展性和灵活性。"