九、Python数据分析 之 3、爬取天气数据并用Pygal绘图

3、爬取天气数据并用Pygal绘图

需求：

1. 使用 Python 获取 2018 年太原的天气的最高气温和最低气温信息
2. 使用 Pygal 展示天气数据

步骤：

1. 下载、提取数据

   • 使用 urllib.request 向 https://m.tianqi.com/ 发送请求，获取该网站的源代码
   • 使用 re 模块来解析网站源代码，从中提取日期、天气最高气温、天气最低气温数据

2. 数据清洗

   • 检查数据丢失和数据格式错误情况
   • 对数据异常情况，生成报告，略过发生错误的数据，继续处理

3. 使用 Pygal 展示天气数据

   • 创建、配置折线图
   • 展示最高气温、最低气温

import urllib.request, re
import datetime, pygal

# 下载网页源码
def get_html(city, year, month):
    url = 'https://m.tianqi.com/lishi/%s/%s%s.html' % (city, year, month)
    request = urllib.request.Request(url)
    request.add_header('User-Agent', 'Mozilla/5.0')    # 设置User-Agent头，避免产生403错误

    return urllib.request.urlopen(request).read().decode('UTF-8')

dates, lows, highs = [], [], []               # 日期、最高低气温、最高气温列表
city = 'taiyuan'                              # 地点
year = '2018'                                 # 年
months = ['%02d' % i for i in range(1, 13)]   # 月
prev_day = datetime.datetime(2017, 12, 31)    # 开始日期，用于判断数据是否缺少天

# 1.下载、提取数据
for month in months:
    html = get_html(city, year, month)        # 下载网页源码
    
    nospace_text = ''.join(html.split())      # 将网页源代码的空格去掉
    
    pattern = re.compile('<divclass="weatherbox">(.*?)</div><divclass="clearline1">')   # 全部天气数据的 div 元素对应的正则表达式
    div_list = re.findall(pattern, nospace_text)
    
    
    pattern1 = re.compile('<dlclass="table_day15">(.*?)</dl>')    # 每日天气的 dl 元素对应的正则表达式
    dls = re.findall(pattern1, div_list[0])
    
    # 遍历 dls 获取每天的天气气温数据
    for dl in dls:
        date_pattern = re.compile('<ddclass="date">(.*?)</dd>')  # 日期对应正则表达式
        date_dd = re.findall(date_pattern, dl)
        d_str = year + '/' + date_dd[0][0:5]                     # 生成日期格式字符串     
        
        temp_pattern = re.compile('<ddclass="txt2">(.*?)</dd>')  # 气温数据对应的正则表达式
        temp_dd = re.findall(temp_pattern, dl)
        
        low_pattern = re.compile('^(.*?)~')                      # 最低气温数据对应的正则表达式
        low_li = re.findall(low_pattern, temp_dd[0])
        
        high_pattern = re.compile('<b>(.*?)</b>')                # 最高气温数据对应的正则表达式
        high_li = re.findall(high_pattern, temp_dd[0])
        
        # 2.数据清洗（检查日期和温度数据）
        try:
            # 得到日期、最低气温、最高气温
            cur_day = datetime.datetime.strptime(d_str, '%Y/%m/%d')
            low = int(low_li[0])
            high = int(high_li[0])
        except ValueError:
            print(cur_day, '温度数据格式有错')
        else:
            # 判断两个日期之间是否差一天，若差值不为一天，说明数据丢失
            diff = cur_day - prev_day
            if diff != datetime.timedelta(days = 1):
                print('在%s之前丢失了%d天的数据' % (d_str, diff.days - 1))   
            dates.append(d_str)
            lows.append(low)
            highs.append(high)
            prev_day = cur_day
            
# 3.使用 Pygal 展示天气数据
bar = pygal.Line()      # 创建图（折线图）

bar.add('最低气温', lows)
bar.add('最高气温', highs)

bar.x_labels = dates
bar.x_labels_major = dates[::30]    # 设置X轴的主刻度
bar.show_minor_x_labels = False     # 设置不显示 X 轴小刻度（避免刻度标签拥挤）
bar.x_label_rotation = 45

bar.title = '太原%s年的气温分析' % year
bar.x_title = '日期'
bar.y_title = '气温（摄氏度）'

bar.legend_at_bottom = True

bar.show_x_guides = False
bar.show_y_guides = True

bar.render_to_file('temp.svg')

在2018/02/01之前丢失了1天的数据
在2018/04/01之前丢失了1天的数据
在2018/06/01之前丢失了1天的数据
在2018/08/01之前丢失了1天的数据
在2018/09/01之前丢失了1天的数据
在2018/11/01之前丢失了1天的数据

标签：bar,Python,pattern,爬取,re,2018,Pygal,气温,数据
来源： https://blog.csdn.net/qq_36512295/article/details/95762900