新手爬虫实践：一周天气数据抓取与记录

在这个爬虫入门教程中，作者记录了自己的学习和实践过程，主要关注的是如何使用Python的requests库来抓取网络数据。文章的核心知识点包括以下几个方面： 1. **基础概念**： 爬虫（Crawler）是一种自动化工具，用于在网络上抓取、解析并提取数据，通常用于数据分析、网站监控或填充数据库等场景。这里提到的是针对特定API（如"http://t.weather.sojson.com/api/weather/city/101010100"）进行数据抓取。 2. **Python库的使用**： - **requests**：这是Python中最常用的HTTP库之一，用于发送HTTP请求，获取网页内容。通过`requests.get(url)`方法，作者获取了指定URL（北京天气API）的响应。 3. **数据处理**： 响应数据被转化为JSON格式，使用`response.json()`方法解析。然后，作者只取出了未来一周的天气数据，存储在`data`变量中。 4. **数据结构与循环**： 通过`for item in data:`循环，遍历获取的天气预报数据。每个循环迭代中，提取了日期(date)、最高温度(high)、最低温度(low)、风向和风力(wind)以及空气质量指数(aqi)。 5. **文件操作**： 使用Python的内置`open()`函数，以文本模式打开一个文件（路径为"C:/Users/Administrator/Desktop/1.txt"），并将处理后的天气数据写入文件。这一步实现了数据的持久化存储。 6. **代码实践与总结**： 这段代码展示了爬虫的基本步骤，即发送请求、解析数据、选择所需信息并保存到本地文件。这对于初学者来说是一个很好的实战示例，能够帮助理解爬虫的基本流程和技术要点。 通过这个实例，读者可以了解到爬虫开发中的数据获取、解析、处理和存储等关键环节，并能在实际操作中提升编程能力和理解HTTP协议的工作原理。同时，注意在实际应用中尊重网站的robots.txt规则，合理使用爬虫技术，避免对目标服务器造成压力。