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。

用python从网址https://www.tianqi.com/xiyang/30/爬取30天的天气。

在Python中，我们可以使用requests库来获取网页内容，然后BeautifulSoup库解析HTML，提取所需的数据。这里是一个简单的步骤概述：

首先，你需要安装必要的库，如果还没有的话：

pip install requests beautifulsoup4

接下来，你可以编写如下的Python脚本来爬取指定网址的天气数据：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 网页URL
url = "https://www.tianqi.com/xiyang/30/"

def get_weather_data(num_days):
    # 创建一个空列表保存数据
    weather_data = []

    for i in range(1, num_days + 1):  # 循环遍历30天
        # 构造请求链接，假设每天的详情页是通过日期编号区分
        date_url = url + str(i)
        
        try:
            response = requests.get(date_url)  # 发送GET请求
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')  # 解析HTML

            # 查找并解析天气信息（这一步取决于网站的具体结构，需要查找对应的HTML元素）
            # 这里只是一个示例，实际需要替换为实际的HTML标签路径
            weather_info = soup.find('div', {'class': 'weather-info'}).text  # 假设天气信息在一个特定的class中

            weather_data.append(weather_info)  # 将获取到的信息添加到列表中
        except Exception as e:
            print(f"Error on day {i}: {e}")

    return weather_data

# 调用函数获取30天的天气数据
all_weather = get_weather_data(30)

# 打印结果
for i, weather in enumerate(all_weather, start=1):
    print(f"第{i}天的天气: {weather}")