2018年北上广深空气质量爬虫分析与可视化

《Python大作业》是一份针对2018年北上广深城市空气质量数据的网络爬虫项目，旨在通过编程技术收集并分析这些城市的环境数据，为居民和求职者提供空气质量方面的参考信息。设计的主要任务包括从天气预报网站爬取空气质量等级、AQI指数、PM2.5指数以及当天的AQI排名。作者使用了Python作为主要的编程语言，结合了多个爬虫框架进行实践。 在项目中，爬虫技术被广泛应用，包括但不限于： 1. Scrapy：一个强大的通用爬虫框架，适用于结构化的网页抓取，如亚马逊商品信息，但对动态加载内容处理不足。 2. Crawley：强调速度和对关系和非关系数据库的支持，适合快速抓取和数据导出。 3. Portia：提供了可视化界面，便于设计和管理爬虫任务，适用于需要直观操作的场景。 4. newspaper和python-goose：专用于新闻和文章内容的提取，对于获取静态文本内容较为合适。 5. BeautifulSoup：基础且常用的HTML解析库，但不支持JavaScript渲染，适用于静态网页。 6. mechanize：支持加载JavaScript，但文档不足，需要依赖社区支持。 7. Selenium：更高级的选择，可以模拟真实浏览器行为，包括处理验证码，适用于动态网页。 8. cola：分布式爬虫框架，适合大规模数据采集，但架构可能复杂，模块间耦合度较高。 在项目的设计中，划分为三个主要模块： - 爬虫调度端：负责控制爬虫的运行，包括启动、停止和监控爬虫状态，确保任务的管理和执行效率。 - 爬虫模块：实际的网页抓取部分，使用上述框架实现对指定网页数据的提取。 - 数据处理与分析模块：接收爬虫抓取的数据，进行清洗、整合和数据分析，最终将结果可视化，以便于用户理解和对比四个城市的空气质量状况。 通过这次实践，学生不仅掌握了Python编程和网络爬虫技术，还了解了不同框架的优缺点，以及如何根据具体需求选择合适的工具。此外，项目还涉及到了数据处理和可视化的技巧，这些都是现代数据科学中的核心技能。整个过程不仅锻炼了编程能力，也提升了问题解决和数据分析的实际应用能力。