Python简单爬虫(爬取天气信息)

这篇博客是针对Python初学者的爬虫教程,作者在Windows环境下使用Python2.7.10进行教学。主要内容包括如何安装BeautifulSoup模块,解决编码问题,以及使用BeautifulSoup进行简单的网页内容抓取,特别是天气预报信息。教程中提到,通过了解BeautifulSoup的基础用法,可以为进一步的网页爬取和内容下载打下基础。

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初学Python,学到Python爬虫时在网上找资料,发现找到的大部分都是前部分内容对运作方式介绍,然后就直接上代码了,这样对像我一样的小白来说比较困难,代码的注释较少,部分代码块没有详细说明运作方式和具体作用,所以写此笔记方便别人和自己以后进行学习查看。

--操作系统window--Python2.7.10

爬取网站编码:utf-8 ,如果运行显示的汉字不正确更改你本地的编码类型为utf-8进行解码即可显示正常的汉字

dome使用的是from bs4 import BeautifulSoup这个模块需要安装,下载地址在最后,windows在cmd下直接使用命令安装这个模块,或手动下载安装:

windows安装命令:

pip install

### 使用Python编写爬虫抓取天气数据 为了实现这一目标,可以采用`requests`库获取网页内容,并使用`BeautifulSoup`解析HTML文档。下面是一个简单的例子展示如何从特定网站抓取天气数据。 #### 准备工作 安装必要的包可以通过pip完成: ```bash pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib selenium scrapy ``` #### 抓取过程详解 定义函数用于发起HTTP请求并接收响应: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_weather_data(url): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") return soup ``` 定位到包含所需信息的具体标签位置,这里假设要提取的内容位于具有特定class属性的div元素内[^3]。 接着创建另一个辅助方法来处理这些DOM节点,从中抽取日期、温度和其他感兴趣的字段: ```python def parse_weather_info(soup): weather_list = [] items = soup.find_all('div', class_='c-span3') # 替换为实际页面中的CSS选择器 for item in items: date = item.select_one('.clearfix span').get_text(strip=True) temp_high = item.select_one('.tem span').get_text(strip=True).replace('℃','') temp_low = item.select_one('.tem i').get_text(strip=True).replace('℃','') entry = { 'date': date, 'high_temperature': int(temp_high), 'low_temperature': int(temp_low), } weather_list.append(entry) return weather_list ``` 最后一步是保存收集的数据至CSV文件以便后续分析: ```python import pandas as pd dataframe = pd.DataFrame(weather_list) output_file_path = './weather_data.csv' dataframe.to_csv(output_file_path, index=False, encoding='utf-8-sig') print(f'Weather data has been saved to {output_file_path}') ``` 以上代码片段展示了基本的工作流程;然而,在实践中还需要考虑更多细节,例如异常处理机制以及遵守robots.txt协议等事项[^1]。 对于更复杂的场景,则可能需要用到像Selenium这样的自动化浏览器驱动工具模拟真实用户的交互行为,或是借助Scrapy框架构建更加健壮高效的网络爬虫应用[^2]。
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