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今天，我们就来学习如何使用 Python 爬取天气预报数据，并用数据可视化的方式将未来几天的天气信息一目了然地展示出来。
在本文中，我们将分三步完成这一任务：
- 使用 Python 爬取天气数据
- 数据解析与处理
- 用可视化展示天气趋势
让我们开始吧！
第一步：准备工作
在正式开始之前，我们需要安装一些常用的 Python 库。这些库可以帮助我们更高效地获取数据、解析内容以及进行数据可视化。
首先，打开终端，安装以下库：
pip install requests
pip install beautifulsoup4
pip install matplotlib
pip install pandas
各库介绍：
requests: 用来发送 HTTP 请求，获取网页数据。beautifulsoup4: 用于解析 HTML 数据，提取网页中的有用信息。matplotlib和pandas: 用于处理数据，并创建漂亮的可视化图表。
第二步：爬取天气预报数据
现在，让我们编写 Python 代码，爬取一个天气预报网站的数据。这里我们将使用 中国天气网 作为数据来源。通过发送请求并解析页面中的 HTML 结构，我们可以轻松获取我们想要的天气信息。
爬取数据的源码
代码
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pddef get_weather_data(city_code):# 目标URL：通过城市代码获取该城市的天气预报url = f"http://www.weather.com.cn/weather/{city_code}.shtml"# 发送HTTP请求获取网页数据response = requests.get(url)response.encoding = 'utf-8' # 设置编码为utf-8# 使用BeautifulSoup解析网页内容soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')# 从网页中提取天气数据forecast_data = []weather_list = soup.find('ul', class_='t clearfix').find_all('li')for weather in weather_list:date = weather.find('h1').text # 提取日期weather_desc = weather.find('p', class_='wea').text # 提取天气情况temp = weather.find('p', class_='tem').text.strip() # 提取温度wind = weather.find('p', class_='win').find('span')['title'] # 提取风力信息# 将每条天气数据存储为字典forecast_data.append({'date': date,'weather': weather_desc,'temperature': temp,'wind': wind})# 将数据转换为DataFrame，便于后续处理weather_df = pd.DataFrame(forecast_data)return weather_df# 使用城市代码获取天气数据，以下代码为北京的天气预报（代码为101010100）
city_code = '101010100'
weather_df = get_weather_data(city_code)
print(weather_df)
说明：
requests.get(url): 我们首先使用requests库向天气网站发送 HTTP 请求，并获取返回的网页内容。BeautifulSoup: 然后用BeautifulSoup来解析 HTML 数据，提取出我们需要的天气预报信息，如日期、天气情况、温度和风力。pandas.DataFrame: 最后，我们将这些数据存储在一个DataFrame中，方便后续的可视化处理。
运行上述代码后，你将看到一个表格，包含未来几天的天气情况。是不是感觉数据已经一目了然？但我们还可以做得更好！接下来，我们将这些数据用图表展示出来。
第三步：天气数据可视化
为了让天气预报看起来更直观，我们可以使用 Python 中强大的 matplotlib 库来绘制温度变化的折线图。我们将提取出每一天的最低温度和最高温度，并展示它们随时间的变化。
可视化的源码
import matplotlib.pyplot as pltdef visualize_weather(weather_df):# 数据清洗：提取出温度中的最高温和最低温weather_df['temperature_min'] = weather_df['temperature'].apply(lambda x: int(x.split('/')[1].replace('℃', '').strip()))weather_df['temperature_max'] = weather_df['temperature'].apply(lambda x: int(x.split('/')[0].replace('℃', '').strip()))# 设置图表尺寸plt.figure(figsize=(10, 5))# 画出最低温度和最高温度的折线图plt.plot(weather_df['date'], weather_df['temperature_min'], label='最低温度 (°C)', marker='o', color='b')plt.plot(weather_df['date'], weather_df['temperature_max'], label='最高温度 (°C)', marker='o', color='r')# 添加图表标题和标签plt.title('未来几天天气预报')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('温度 (°C)')plt.xticks(rotation=45)plt.legend()# 自动调整布局plt.tight_layout()# 显示图表plt.show()# 可视化天气数据
visualize_weather(weather_df)
代码解析：
- 数据清洗：我们从温度字段中分别提取出最低温度和最高温度，并将它们转换为数值类型，方便绘图。
- 绘图：使用
matplotlib创建折线图，分别绘制最低温和最高温的变化趋势。 - 显示图表：我们设置了图表标题、标签和图例，使整个图表更加清晰易读。
最终效果
当你运行完所有代码后，系统将为你生成一张清晰的折线图，展示未来几天的最低温度和最高温度。你可以轻松地观察温度的波动，提前规划好出行的衣物搭配或户外活动。
总结
通过本文，我们学习了如何使用 Python 爬取天气预报数据，并使用 matplotlib 进行可视化展示。这一过程不仅适用于天气数据的展示，还可以广泛应用于其他数据爬取和分析任务。掌握这些技术，你就可以轻松搭建属于自己的数据分析和展示系统，让信息变得更加直观、生动。
现在，你只需每天运行一下这个脚本，就能及时获取最新的天气预报，提前为每一天做好准备！