python导入weather.items

对于这个问题，需要先了解一下weather.items是什么。

weather.items是一个Scrapy框架下的数据类型，它是一个字典，用于存储从网页中爬取到的数据。字典的键值对分别表示数据的字段名和字段值。

如果需要在Python中导入weather.items，需要先确保该文件在Python的搜索路径中。可以通过以下代码将文件所在路径添加到Python的搜索路径中：

import sys
sys.path.append('/path/to/weather/items')

然后，就可以直接在Python代码中使用import语句导入weather.items：

from weather.items import WeatherItem

这样，就可以在Python中使用WeatherItem类，来处理从网页中爬取到的数据了。

相关问题

python调用和风天气API获取辽宁省各个市的天气信息并导入到Excel

好的，首先你需要先到和风天气官网上注册账号，并且获取你的API key。然后你需要安装 requests 和 xlwt 库，可以使用以下命令安装：

pip install requests
pip install xlwt

然后你可以使用以下代码获取辽宁省各个市的天气信息并导入到 Excel：

import requests
import xlwt

# 和风天气API的url和你的API key
url = 'https://free-api.heweather.net/s6/weather/'
key = 'your_api_key'

# 辽宁省各个市的城市代码
city_codes = {
    '沈阳': '101070101',
    '大连': '101070201',
    '鞍山': '101070301',
    '抚顺': '101070401',
    '本溪': '101070501',
    '丹东': '101070601',
    '锦州': '101070701',
    '营口': '101070801',
    '阜新': '101070901',
    '辽阳': '101071001',
    '盘锦': '101071301',
    '铁岭': '101071101',
    '朝阳': '101071201',
    '葫芦岛': '101071401'
}

# 创建 Excel 文件并添加工作表
workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')
worksheet = workbook.add_sheet('天气信息')

# 设置表头
header = ['城市', '日期', '天气', '最高温度', '最低温度', '风向', '风力']
for i in range(len(header)):
    worksheet.write(0, i, header[i])

# 循环获取每个城市的天气信息并写入 Excel
row = 1
for city, code in city_codes.items():
    # 构造 API 请求的参数
    payload = {
        'location': code,
        'key': key
    }
    
    # 发送 API 请求并解析返回的 JSON 数据
    response = requests.get(url, params=payload)
    data = response.json()['HeWeather6'][0]['daily_forecast']
    
    # 写入每个日期的天气信息
    for item in data:
        worksheet.write(row, 0, city)
        worksheet.write(row, 1, item['date'])
        worksheet.write(row, 2, item['cond_txt_d'])
        worksheet.write(row, 3, item['tmp_max'])
        worksheet.write(row, 4, item['tmp_min'])
        worksheet.write(row, 5, item['wind_dir'])
        worksheet.write(row, 6, item['wind_sc'])
        
        row += 1

# 保存 Excel 文件
workbook.save('liaoning_weather.xls')

在代码中，我们首先定义了和风天气API的url和你的API key。然后我们定义了辽宁省各个市的城市代码，并且创建了一个 Excel 文件并添加了一个名为“天气信息”的工作表。接着我们循环获取每个城市的天气信息，并将每个日期的天气信息写入 Excel 文件中。最后我们保存 Excel 文件，完成了导入操作。

python的爬虫框架实列

### Python 爬虫框架 Scrapy 实例教程

#### 创建项目结构
为了构建一个基于Scrapy的爬虫应用，首先需要初始化一个新的Scrapy项目。这可以通过命令行工具完成：

scrapy startproject weather_project

此操作会在当前工作目录下生成名为`weather_project`的新文件夹，其中包含了项目的默认布局[^1]。

#### 编写Item定义
在`items.py`中定义所需的数据模型。对于天气预报的例子来说，可以这样设置：

import scrapy

class WeatherItem(scrapy.Item):
    city = scrapy.Field()
    temperature = scrapy.Field()
    humidity = scrapy.Field()

这段代码片段展示了如何声明一个简单的Item类来存储城市名称、温度以及湿度的信息[^4]。

#### 构建Spider逻辑
接下来，在`spiders`子目录内新建Python脚本用于编写具体的抓取规则。这里给出一段简化版的蜘蛛程序样例：

import scrapy
from ..items import WeatherItem  # 导入之前定义好的item


class SinaWeatherSpider(scrapy.Spider):
    name = 'sina_weather'
    allowed_domains = ['weather.sina.com.cn']
    start_urls = [
        'http://weather.sina.com.cn/'
    ]

    def parse(self, response):
        items = []
        
        for sel in response.xpath('//ul[@id="slider_ct_name"]/li'):
            item = WeatherItem()

            item['city'] = sel.select('a/text()').extract_first().strip()
            
            link = "http://weather.sina.com.cn" + \
                   sel.select('a/@href').extract_first().strip()
                
            request = scrapy.Request(url=link,
                                    callback=self.parse_city_page)
            request.meta['item'] = item
            
            yield request
    
    def parse_city_page(self,response):
        item=response.meta['item']

        data=response.css('.wdetail')
        temp=data.re(r'实况气温:(\d+)')[0]
        humid=data.re(r'相对湿度:(\d+)%')[0]

        item['temperature']=temp
        item['humidity']=humid
        
        return item

上述代码实现了对新浪网天气频道首页的城市列表解析，并进一步访问各个城市的详情页面获取具体气象参数[^3]。

#### 运行爬虫并查看结果
最后一步就是启动爬虫执行任务了。进入终端窗口输入如下指令即可开始采集过程：

cd weather_project/
scrapy crawl sina_weather -o output.json

这条语句指示Scrapy运行`sina_weather`这个特定的任务并将收集到的结果保存成JSON格式存放在同级路径下的`output.json`文档里。