一个扒雷达数据的爬虫

chatgpt赋能python:用Python读取雷达数据-从入门到精通(教程) 雷达数据是指通过雷达信号采集的数据,可以是气象信息(例如降水量、风速等)、地质信息(例如地形、地貌等)和其他信息(例如目标检测、通信等)。雷达是一种用于发射和接收电磁波的设备,可以探测到目标的位置、速度、形状和材料特性等。现在我们来介绍一下常用的几种Python库。本文由chatgpt生成,文章没有在chatgpt生成的基础上进行任何的修改。以上只是chatgpt能力的冰山一角。作为通用的Aigc大模型,只是展现它原本的实力。对于颠覆工作方式的ChatGPT。 阅读详情

实验室同学需要,帮他写的一个扒取网页数据的小脚本。网页比较简单,是一个很普通的静态页面。

github:https://github.com/finalObject/wormForRadar
原文链接:finalObject.cn

在网页上进行请求之后可以发现,其实需要的网页就是一个按照请求数据的日期组织的一个链接,所以基本思路就是根据当天日期生成昨天两个时间点的链接,请求之后解析需要的字段,追加到http://finalobject.cn/zju/wyoming-data.txt文件里就行。

#!/usr/bin/python
import urllib.request as myUrl
import re
import datetime
# 每天中午12点执行,获取昨天00和12时的数据

nowTime = datetime.datetime.now()
yesterday = nowTime+datetime.timedelta(hours=-24)


path = '/home/wwwroot/default/zju/'
link=['00','00']
name=['00','00']
link[0] = yesterday.strftime('YEAR=%Y&MONTH=%m&FROM=%d00&TO=%d00&STNM=58457')
link[1] = yesterday.strftime('YEAR=%Y&MONTH=%m&FROM=%d12&TO=%d12&STNM=58457')
name[0] = yesterday.strftime('%Y-%m-%d-00')
name[1] = yesterday.strftime('%Y-%m-%d-12')
for i in range(2):
        req = myUrl.urlopen('http://weather.uwyo.edu/cgi-bin/sounding?region=naconf&TYPE=TEXT%3ALIST&'+link[i])

        buf=req.read()
        buf= buf.decode('utf-8')

        loc = re.search(r'<H2>.*?</H2>',buf).span()

        title = buf[loc[0]+4:loc[1]-5]

        loc1 = re.search(r'<H2>.*?</H2>',buf).span()[1]
        loc2 = re.search(r'<H3>.*?</H3>',buf).span()[0]
        buf = buf[loc1+7:loc2-7]
        f=open(path+"wyoming-data.txt","a");
        f.write(title)
        f.write('\n')
        f.write(buf)
        f.write('\n\n')
        f.close

直接给这个脚本添加执行权限,然后放到服务器的/root/bin/目录下

执行

crontab -e

crontab是一个linux下管理定时任务的软件,-e代表编辑配置文件,输入如下内容

SHELL=/bin/bash
PATH=/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/root/bin
15 12 * * * getWeb.py

如果只输入第三行,貌似很容易出现问题,所以最好还是配置一下shell和path。一开始写的是12点执行一次,但是今天第一天运行的时候,发现返回了一个503错误,百度之后发现说是对方服务器的问题,担心可能是整点时间下对面服务器也在更新数据什么的,所以的脚本执行时间往后延迟了15分钟。

默认情况下可以使用

cat /var/spool/mail/root

来查看定时程序的输出信息,可以用来排错。

后续如果没有问题就不来更新了,如果明天还是不能正常执行,会进行后续的更新。可以考虑对原来python脚本里面的服务器请求进行异常处理,不停请求直到正常为止。

python 爬虫与数据可视化 python 爬虫与数据可视化 1.引言 Web已经成为日新月异迅速发展的网络信息技术中的信息载体,如何有效地提取和利用搜索引擎获得互联网最有用的、可以免费公开访问的数据集,查找用户所需的价值数据或者相近的价值信息。网络爬虫具有诸多优势,可根据用户的实际需求,对网页数据信息进行爬取,获取整个网页,且具备很强的自定义性特点。本文通过利用python进行数据爬取与分析,python是近几年比较热门的语言,python入门简单,应用让范围广,与当下众多热门软件兼容,其对应的数据包和框架也逐渐成熟。 2.需求分析 阅读详情

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