大数据爬虫实现全国空气质量指数实时可视化

41 下载量 91 浏览量 更新于2023-03-03 6 收藏 169KB PDF 举报
本篇文章主要介绍了如何使用Python爬虫技术结合大数据处理和数据可视化工具,实现全国空气质量指数(AQI)的实时数据抓取与可视化。作者首先导入了必要的库,如`lxml`、`urllib`、`urllib.request`、`xlwt`、`pandas`、`pyecharts`、`matplotlib.pyplot`和`matplotlib`,这些库在数据抓取、解析、处理以及可视化过程中起到关键作用。 文章的核心函数包括: 1. `getpage(url)`:这是一个网络请求函数,通过`urllib.request`发送HTTP请求,向指定的空气质量指数排名网站(如"http://tianqi.2345.com/air-rank.htm")获取网页源代码,并设置User-Agent以模拟浏览器访问,防止被服务器识别为爬虫。 2. `getdata(data)`:此函数用于解析网页内容,利用`lxml`库的`etree`模块对HTML进行解析,通过XPath表达式找到包含AQI信息的列表元素。然后,遍历数据,将城市名、省份名、AQI值以及空气质量等级(quality)存储到`AQI`列表中。 3. `writeExcel(AQI)`:这部分功能将抓取到的AQI数据写入Excel文件,使用`xlwt`库创建工作簿,并将数据按照顺序、城市、省份、AQI值和质量等级填充到工作表中。 4. `if __name__ == "__main__":` 主程序部分,调用上述函数,从指定URL获取数据,处理后写入Excel文件。 通过这段代码,作者实现了从特定网站抓取全国各地区的实时空气质量指数数据,并将其以易于理解的形式(如地图或图表)展示出来,这有助于用户快速了解各地的空气质量状况。此外,使用Python爬虫技术,该方法可以定期自动更新数据,实现动态监控和分析空气质量的变化趋势。整个过程体现了大数据处理和可视化在环保领域的实际应用。