Python爬虫入门：解析天气历史数据

"本文主要介绍了如何作为新手进行网络爬虫实践，通过爬取天气网的历史天气数据，展示了从分析网页结构、获取城市名称、抓取天气数据到存储为CSV文件的整个过程。" 在进行网络爬虫时，首先要理解目标网站的页面结构，以便有效地提取所需信息。在这个例子中，我们打算爬取天气网的历史天气数据，首先需要分析网页的URL规律。通过观察，我们可以得知，如北京2019年12月的天气数据页面链接为`http://lishi.tianqi.com/beijing/201912.html`，其中"beijing"是城市名的拼音，"201912"代表年份和月份。因此，我们可以编写代码来生成不同城市和日期的URL。 接下来是获取城市名称。这通常需要解析HTML源代码。通过开发者工具（如Chrome的F12）查看网页元素，可以找到包含城市名称的部分。在本例中，使用正则表达式查找城市名。一旦找到，可以将它们收集到列表中供后续使用。 获取天气数据时，同样需要分析HTML结构。以特定日期的页面为例，找出包含日期、最高温度、风向等信息的模式。利用正则表达式创建匹配这些模式的规则，然后遍历网页内容，用这些规则提取出天气数据。 完成数据提取后，通常会将数据保存为便于处理和分析的格式，如CSV。在这个过程中，需要注意数据量，因为某些格式（如XLS）可能对行数或大小有限制。如果数据量较大，可以选择CSV格式，它能容纳更多的数据且易于读取。 完整的爬虫代码应包括以下几个部分： 1. 分析URL规律并生成请求的URL列表。 2. 使用requests库发送HTTP请求，获取HTML内容。 3. 解析HTML，提取城市名称。 4. 对每个城市和年月的URL，发送请求，获取天气数据。 5. 使用正则表达式匹配并提取天气信息。 6. 将提取到的数据保存为CSV文件。 在实际操作中，还需考虑异常处理，如网络错误、解析错误等，并遵循网站的robots.txt文件规定，确保爬虫行为的合法性。此外，随着网站结构的更新，爬虫代码可能需要定期维护以保持其有效性。 这个过程是网络爬虫的基本步骤，通过实践，你可以更好地理解和掌握网页数据抓取的技巧，为进一步的数据分析和挖掘打下基础。