http://i.tianqi.com/index.php?c=code&id=38&icon=1&num=2&align=left

这是一个提供天气信息的网站，其中http://i.tianqi.com/index.php?c=code&id=38&icon=1&num=2&align=left是一个天气预报插件的代码，可以嵌入到网页中用于显示天气信息。其中参数说明如下：
- c: 表示天气预报的类型，此处为code表示代码。
- id: 表示天气预报的城市，此处为38表示北京市。
- icon: 表示天气预报的图标类型，此处为1表示使用彩色图标。
- num: 表示天气预报的显示天数，此处为2表示显示两天的天气信息。
- align: 表示天气预报的对齐方式，此处为left表示左对齐。

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。

爬取天气界面：https://lishi.tianqi.com/shijiazhuang/index.html

爬取网页内容通常涉及网络请求、HTML解析等步骤。对于您提供的这个石家庄天气页面(lishi.tianqi.com)，如果你想通过编程获取数据，你可以按照以下步骤操作：

1. **发送HTTP请求**：首先，你需要使用像Python的requests库这样的工具向该URL发送GET请求，获取返回的HTML源码。

import requests

url = "https://lishi.tianqi.com/shijiazhuang/index.html"
response = requests.get(url)
html_content = response.text

2. **解析HTML**：然后，你会得到一个包含HTML结构的字符串。可以使用BeautifulSoup或其他类似库（如lxml）来解析并提取所需的信息，如天气预报。

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_content, 'lxml')
weather_data = soup.find('div', class_='weather-con')  # 根据实际结构找元素

3. **提取数据**：找到特定的数据标签后，你可以通过查找特定的属性或文本来提取天气信息，比如温度、日期等。

temperature = weather_data.find('span', class_='temp').text
date = weather_data.find('p', class_='date').text

请注意，实际过程可能会因网站结构的变化而有所调整，某些网站可能会有反爬虫策略或需要登录才能查看完整数据。在抓取数据时，记得遵守网站的robots.txt协议，并尊重版权和隐私。