py爬取历史天气并存入D盘历史天气csv文件

可以使用 Python 的 requests、BeautifulSoup 和 pandas 库来爬取历史天气数据，并将数据存储到 CSV 文件中。以下是一个简单的例子：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 获取历史天气页面的 HTML
url = 'http://www.tianqihoubao.com/lishi/beijing.html'
response = requests.get(url)
html = response.content.decode('gbk')

# 解析 HTML，获取历史天气数据
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
table = soup.find_all('table')[0]
trs = table.find_all('tr')[1:]

# 将历史天气数据存储到 DataFrame 中
data = []
for tr in trs:
    tds = tr.find_all('td')
    date = tds[0].text.strip()
    weather = tds[1].text.strip()
    temperature = tds[2].text.strip()
    wind = tds[3].text.strip()
    
    data.append({'date': date, 'weather': weather, 'temperature': temperature, 'wind': wind})
df = pd.DataFrame(data)

# 将 DataFrame 存储到 CSV 文件中
df.to_csv('D:/historical_weather.csv', index=False)

这个例子中，我们以北京市为例，使用 requests 库获取历史天气页面的 HTML，然后使用 BeautifulSoup 库解析 HTML，获取历史天气数据，并将数据存储到 DataFrame 中。最后，我们使用 pandas 库将 DataFrame 存储到 CSV 文件中，文件路径为 D:/historical_weather.csv。你可以根据自己的需求，替换 URL 和解析代码中的表格元素，来获取其他城市和更多的天气数据，并将数据存储到不同的文件中。