python获取多个地区当天的数据及未来四十天的数据

获取多个地区的当天和未来四十天的气象数据，可以使用requests库和BeautifulSoup库。

首先，需要准备一个包含多个地区编码的列表，如下所示：

cities = ['101010100', '101020100', '101030100']  # 北京、上海、广州的城市编码

然后，可以使用循环遍历这个列表，分别获取每个城市的气象数据。以下是获取单个城市气象数据的示例代码：

def get_weather(city_code):
    url = f'http://www.weather.com.cn/weather/{city_code}.shtml'  # 根据城市编码构造URL
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    html = response.content.decode('utf-8')

    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    today = soup.find('div', class_='t').find('li')
    weather = today.find('p', class_='wea').text  # 天气状况
    temperature = today.find('p', class_='tem').find_all('span')  # 温度
    temperature_high = temperature[0].text.strip()  # 最高温度
    temperature_low = temperature[1].text.strip()  # 最低温度
    wind = today.find('p', class_='win').find('span').text  # 风向风力

    future_days = soup.find('div', id='7d')
    future_data = []
    for day in future_days.find_all('li'):
        date = day.find('h1').text  # 日期
        weather = day.find_all('p')[0].text  # 天气状况
        temperature = day.find_all('p')[1].find_all('span')  # 温度
        temperature_high = temperature[0].text  # 最高温度
        temperature_low = temperature[-1].text  # 最低温度
        wind = day.find_all('p')[2].find('span').text  # 风向风力
        future_data.append({'date': date, 'weather': weather, 'temperature_high': temperature_high, 'temperature_low': temperature_low, 'wind': wind})

    return {'weather': weather, 'temperature_high': temperature_high, 'temperature_low': temperature_low, 'wind': wind, 'future_data': future_data}

在获取单个城市的气象数据之后，可以使用循环遍历城市列表，依次获取每个城市的气象数据。以下是获取多个城市气象数据的示例代码：

weather_data = []
for city_code in cities:
    city_data = get_weather(city_code)
    weather_data.append(city_data)

以上代码会输出一个列表，其中每个元素都是一个字典，包含了一个城市的当天和未来四十天的气象数据。可以使用类似以下的代码，输出某个城市的气象数据：

print(weather_data[0]['future_data'])  # 北京市未来四十天的气象数据

希望这个示例能够帮助你获取多个地区的气象数据。