https://tianqi.2345.com/ 我想爬取深圳各区2023年每天的温度，请问怎么爬

要爬取深圳各区2023年每天的温度，您可以按照以下步骤进行：

1. 打开 https://tianqi.2345.com/ 并选择深圳地区。

2. 在页面上方切换到“未来15天”选项卡，然后在页面下方选择“历史天气”选项。

3. 在历史天气页面上，选择“2023年”、“深圳”和“按日查询”选项。

4. 页面会显示深圳2023年每个月的天气情况，您可以点击每个月份下的“查看详细”链接，查看该月份每天的天气情况。

5. 要爬取每天的温度数据，您可以使用 Python 的网络爬虫工具，例如 requests 和 BeautifulSoup 库，对页面进行解析和提取。具体步骤如下：

a. 使用 requests 库获取历史天气页面的 HTML 内容。

b. 使用 BeautifulSoup 库解析 HTML 内容，提取出每个月份下所有日期的链接。

c. 遍历每个日期链接，获取对应日期的 HTML 内容。

d. 使用 BeautifulSoup 库解析日期页面的 HTML 内容，提取该日期的温度数据。

e. 将温度数据存储到文件或数据库中。

需要注意的是，网站的数据可能受到反爬虫措施的限制，您需要在爬取时遵守网站的使用规则，并且尽量使用合理的爬虫访问频率，以免被网站封禁。

相关问题

用python实现对https://www.tianqi.com/的运用scripy框架的爬虫

好的，以下是使用Scrapy框架爬取https://www.tianqi.com/的步骤：

1. 创建Scrapy项目

在命令行中输入以下命令：

scrapy startproject tianqi

这将创建一个名为`tianqi`的Scrapy项目。

2. 创建Spider

在`tianqi/spiders`目录下创建一个名为`tianqi_spider.py`的文件，并添加以下代码：

import scrapy

class TianqiSpider(scrapy.Spider):
    name = "tianqi"
    start_urls = [
        "https://www.tianqi.com/",
    ]

    def parse(self, response):
        for item in response.css('div.wea_tips.clearfix ul li'):
            yield {
                'date': item.css('h3::text').get(),
                'weather': item.css('p.wea::text').get(),
                'temperature': item.css('p.tem::text').get(),
            }

在这个Spider中，我们定义了`name`属性为`tianqi`，并设置`start_urls`为要爬取的网址。`parse()`方法是Scrapy默认的回调函数，用于处理`start_urls`中的响应。在这个方法中，我们使用CSS选择器选择天气预报信息，并将其输出为字典格式。

3. 运行Spider

在命令行中，进入`tianqi`项目目录，输入以下命令：

scrapy crawl tianqi -o tianqi.csv

这会运行我们刚刚创建的Spider，并将结果输出到`tianqi.csv`文件中。

4. 结果验证

在`tianqi`项目目录中，打开`tianqi.csv`文件，可以看到爬取到的天气预报信息。

用python实现scrapy框架的爬虫，将数据存在桌面的csv格式并存入mysql数据库。 初始页面为https://lishi.tianqi.com/beijing/index.html， 点击“选择月份”为8、9、10后分别跳转到https://lishi.tianqi.com/beijing/202208.html，https://lishi.tianqi.com/beijing/202209.html，https://lishi.tianqi.com/beijing/202210.html， 在scrapy中实现自动翻页效果

好的，这是一个比较完整的爬虫项目，需要考虑很多方面。下面是一个大致的思路：

1. 创建一个 Scrapy 项目，定义好 Item 和 Spider。

2. 在 Spider 中定义初始页面和翻页的规则。首先要爬取的是 https://lishi.tianqi.com/beijing/index.html 这个页面，然后在该页面中找到“选择月份”的链接，用它来构造翻页规则，例如：

start_urls = ["https://lishi.tianqi.com/beijing/index.html"]

def parse(self, response):
    # 获取“选择月份”的链接
    month_links = response.css('.tqtongji2 .tqmonth a::attr(href)').getall()
    for link in month_links:
        yield scrapy.Request(url=link, callback=self.parse_month_page)

在 `parse_month_page` 方法中，可以解析每个月份的页面，并把数据存入 CSV 文件和 MySQL 数据库中。

3. 在 Item 中定义需要爬取的数据字段，例如日期、温度、气压、风力等：

class WeatherItem(scrapy.Item):
    date = scrapy.Field()
    temperature = scrapy.Field()
    pressure = scrapy.Field()
    wind = scrapy.Field()

4. 在 Spider 中解析每个月份的页面，获取数据并存入 CSV 文件和 MySQL 数据库中。首先要找到每个月份页面中的天气数据表格，然后循环解析每一行数据：

def parse_month_page(self, response):
    # 找到天气数据表格
    table = response.css('.tqtongji1 table')[1]
    rows = table.css('tr')
    for row in rows[1:]:
        # 解析每一行数据
        item = WeatherItem()
        item['date'] = row.css('td:nth-child(1)::text').get()
        item['temperature'] = row.css('td:nth-child(2)::text').get()
        item['pressure'] = row.css('td:nth-child(3)::text').get()
        item['wind'] = row.css('td:nth-child(4)::text').get()
        yield item

5. 在 Spider 中定义数据存储管道，将数据存入 CSV 文件和 MySQL 数据库中：

class WeatherPipeline:
    def open_spider(self, spider):
        self.file = open('weather.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='')
        self.writer = csv.writer(self.file)
        self.writer.writerow(['日期', '温度', '气压', '风力'])

        self.conn = pymysql.connect(host='localhost', user='root', password='123456', db='test', charset='utf8')
        self.cursor = self.conn.cursor()

    def close_spider(self, spider):
        self.file.close()
        self.conn.close()

    def process_item(self, item, spider):
        # 写入 CSV 文件
        self.writer.writerow([item['date'], item['temperature'], item['pressure'], item['wind']])

        # 存入 MySQL 数据库
        sql = "INSERT INTO weather(date, temperature, pressure, wind) VALUES (%s, %s, %s, %s)"
        values = (item['date'], item['temperature'], item['pressure'], item['wind'])
        self.cursor.execute(sql, values)
        self.conn.commit()

        return item

6. 在 Spider 中定义翻页的规则。根据“选择月份”的链接构造出每个月份页面的 URL，例如 https://lishi.tianqi.com/beijing/202208.html，https://lishi.tianqi.com/beijing/202209.html，https://lishi.tianqi.com/beijing/202210.html 等等，可以使用 `scrapy.Request` 方法来构造请求：

def parse(self, response):
    # 获取“选择月份”的链接
    month_links = response.css('.tqtongji2 .tqmonth a::attr(href)').getall()
    for link in month_links:
        # 构造每个月份页面的 URL
        url = response.urljoin(link.replace('.html', ''))
        for i in range(1, 32):
            # 构造每一天的 URL
            day_url = url + f'{i:02d}.html'
            yield scrapy.Request(url=day_url, callback=self.parse_day_page)

在 `parse_day_page` 方法中，可以解析每一天的页面，并把数据存入 CSV 文件和 MySQL 数据库中。

以上就是一个大致的思路，具体的实现细节还需要根据实际情况进行调整。