天气预测爬虫：利用Python爬取天气数据进行趋势预测

引言

天气预报是现代社会中不可或缺的工具，广泛应用于农业、交通、旅游等多个领域。随着科技的进步，天气预报已经从简单的天气查询转变为复杂的气候趋势预测和大数据分析。在此背景下，利用Python爬取各大天气预报网站的数据，进行天气趋势预测成为一个非常有价值的研究课题。

通过爬虫技术，我们可以从多个天气网站（如：天气网、中央气象台、AccuWeather、OpenWeather等）获取实时天气数据，然后使用这些数据进行气温、降水量、湿度、风速等因素的预测。本文将详细讲解如何使用Python爬取天气数据，如何进行数据清洗与处理，以及如何利用机器学习进行天气趋势预测。

一、环境准备与依赖库安装

首先，我们需要安装一系列Python库来帮助我们完成数据的爬取、分析与预测任务。常用的库包括：

• requests：用于发送HTTP请求。
• beautifulsoup4：用于解析HTML页面，提取天气数据。
• pandas：用于数据处理和存储。
• matplotlib 和 seaborn：用于数据可视化。
• sklearn<