python导入weather.items
时间: 2023-10-13 16:28:09 浏览: 93
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:
```python
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:
```bash
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:
```python
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:
```python
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:
```bash
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。
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