Python实战：数据爬取与可视化案例设计

本文档是一份《云计算与大数据》课程的实验报告，着重于数据爬取与可视化的综合案例设计。实验目标是通过Python编程技术，包括使用requests和BeautifulSoup库进行网页抓取，以及pandas和matplotlib等工具进行数据处理和可视化，来完成一项实际的数据获取、预处理和分析任务。 首先，实验的主要目的是让学生掌握如何从网络上抓取相关数据，如天气预报信息，通过指定URL获取HTML文本，然后解析提取所需数据。在实验内容部分，参与者需要设计一个具体案例，比如获取并分析某个城市的每日天气数据，包括最高温度和最低温度，可能还包括日期。这涉及到的关键步骤有： 1. **数据爬取**：利用`getHTMLtext`函数发送HTTP请求，获取包含所需数据的网页内容。如果请求成功，将网页编码转换并打印访问状态，否则处理访问错误。 2. **HTML解析**：通过BeautifulSoup库解析HTML结构，定位到含有天气数据的特定元素，例如`div`标签，进一步提取出包含温度值的JavaScript变量。 3. **数据提取与转换**：提取的JavaScript字符串被转化为JSON格式，以便后续处理。通过循环遍历JSON数据，将日期和温度值分别存储在临时列表中。 4. **数据预处理**：对获取的数据进行清洗，可能包括去除不需要的字符、填充缺失值或转换数据类型，以便后续分析。 5. **数据可视化**：使用pandas库将数据转换为DataFrame，并利用matplotlib或其他可视化库绘制图表，如折线图展示每日温度变化趋势，使数据更加直观易懂。 6. **保存数据**：最后，将处理后的数据保存至CSV或JSON文件，以便后续分析或分享。 实验参考代码提供了一个基础的weather.py脚本，展示了这些关键步骤的具体实现。参与者需要在此基础上扩展案例，可能还需要考虑其他类型的数据源和更复杂的数据处理需求，如情感分析、股票数据抓取与可视化等。通过这个实践项目，学生将深入理解数据爬取、数据处理和数据可视化在实际场景中的应用，提升其IT技能。