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    python爬取各省降水量及可视化详解

    作者:天Ye浪Sir 时间:2021-07-07 18:40

    在具体数据的选取上,我爬取的是各省份降水量实时数据

    话不多说,开始实操

    正文 

    1.爬取数据

    • 使用python爬虫,爬取中国天气网各省份24时整点气象数据
    • 由于降水量为动态数据,以js形式进行存储,故采用selenium方法经xpath爬取数据—ps:在进行数据爬取时,最初使用的方法是漂亮汤法(beautifulsoup)法,但当输出爬取的内容(<class = split>时,却空空如也。在源代码界面Ctrl+Shift+F搜索后也无法找到降水量,后查询得知此为动态数据,无法用该方法进行爬取
    • 使用循环和分类的方式爬取省份不同、网址相似的降水量数据,顺带记录数据对应的城市

    f—string:

    url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/101{a}0101.shtml'
    

    f-string 用大括号 {} 表示被替换字段,其中直接填入替换内容

    将城市和降水量相对应后存入字典再打印

    代码:

    from lxml import etree
    from selenium import webdriver
    import re
    city = [''for n in range(34)]   #存放城市列表
    rain = [''for n in range(34)]   #存放有关降雨量信息的数值
    rain_item = []
    driver = webdriver.Chrome(executable_path='chromedriver')   #使用chrome浏览器打开
    for a in range(1,5):      #直辖市数据
        url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/1010{a}0100.shtml'  #网址
        driver.get(url_a)    #打开网址
        rain_list = []
        city_list = []
        resp_text = driver.page_source
        page_html = etree.HTML(resp_text)
        city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0]    #通过xpath爬取城市名称
        rain_list = page_html.xpath('//*[@]/div[2]/p[5]')[0]   #通过xpath爬取降雨量数据
        city[a-1] = city_list.text  #存入城市列表
        rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入数值
    for a in range(5,10):      #一位数字网址数据
        url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/1010{a}0101.shtml'
        driver.get(url_a)
        rain_list = []
        city_list = []
        resp_text = driver.page_source
        page_html = etree.HTML(resp_text)
        city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0]    #通过xpath爬取城市名称
        rain_list = page_html.xpath('//*[@]/div[2]/p[5]')[0]   #通过xpath爬取降雨量数据
        city[a-1] = city_list.text     #存入城市列表
        rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入数值
    for a in range(10,35):      #二位数字网址数据
        url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/101{a}0101.shtml'
        driver.get(url_a)
        rain_list = []
        city_list = []
        resp_text = driver.page_source
        page_html = etree.HTML(resp_text)
        city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0]    #通过xpath爬取城市名称
        rain_list = page_html.xpath('//*[@]/div[2]/p[5]')[0]   #通过xpath爬取降雨量数据
        city[a-1] = city_list.text  #存入城市列表
        rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入数值
    d = dict(zip(city,rain))  #将城市和降水量的列表合成为字典
    for k,v in d.items():  #str转float类型
        rain_item.append(float(v))
    print(d)
    

    在对爬取的内容进行处理时,可能会因为数据的类型而报错,如爬下来的数据为str类型,而排序需要数字类型,故需要进行float类型转化

    使用该爬取方法,是模拟用户打开网页,并且会在电脑上进行显示。在爬取实验进行中途,中国天气网进行了网址更新,原网址出现了部分城市数据无法显示的问题,但当刷新界面后,数据可正常显示,此时可采用模拟鼠标点击刷新的方法避免错误。由于后续找到了新网址,故将这一方法省去。

    2.数据可视化

    • 用Matplotlib库函数绘制曲线,并输出最大值及相应城市、最小值及相应城市、平均值和中位值
    • 数据的确定:medium分奇偶计算中位值所处排序后数据的位置(中位值);用sum求和后除于数据个数(平均值);max和min函数找到最值再由数值经循环找到对应的城市列表
    • 绘图:使用plt函数绘制图像,并注明横纵坐标、所需注释
    • 文本处理:在进行注释时,plt函数所要求的格式为str类型,故需要进行类型转换,同时添加适当文字说明

    代码:

    #-*- codeing = utf-8 -*-
    import matplotlib.pyplot as plt
    from lxml import etree
    from selenium import webdriver
    import re
    import matplotlib
    matplotlib.rc("font",family='YouYuan')
    city = [''for n in range(34)]   #存放城市列表
    rain = [''for n in range(34)]   #存放有关降雨量信息的数值
    driver = webdriver.Chrome(executable_path='chromedriver')   #使用chrome浏览器打开
    for a in range(1,5):      #直辖市数据
        url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/1010{a}0100.shtml'  #网址
        driver.get(url_a)    #打开网址
        rain_list = []
        city_list = []
        resp_text = driver.page_source
        page_html = etree.HTML(resp_text)
        city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0]    #通过xpath爬取城市名称
        rain_list = page_html.xpath('//*[@]/div[2]/p[5]')[0]   #通过xpath爬取降雨量数据
        city[a-1] = city_list.text  #存入城市列表
        rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入数值
    for a in range(5,10):      #非直辖一位数字网址数据
        url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/1010{a}0101.shtml'
        driver.get(url_a)
        rain_list = []
        city_list = []
        resp_text = driver.page_source
        page_html = etree.HTML(resp_text)
        city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0]    #通过xpath爬取城市名称
        rain_list = page_html.xpath('//*[@]/div[2]/p[5]')[0]   #通过xpath爬取降雨量数据
        city[a-1] = city_list.text  #存入城市列表
        rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入数值
    for a in range(10,35):      #非直辖二位数字网址数据
        url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/101{a}0101.shtml'
        driver.get(url_a)
        rain_list = []
        city_list = []
        resp_text = driver.page_source
        page_html = etree.HTML(resp_text)
        city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0]    #通过xpath爬取城市名称
        rain_list = page_html.xpath('//*[@]/div[2]/p[5]')[0]   #通过xpath爬取降雨量数据
        city[a-1] = city_list.text  #存入城市列表
        rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入数值
    if len(rain)%2 == 0:        #寻找中值
        medium = int(len(rain)/2)
    else:
        medium = int(len(rain)/2)+1
    medium_text = "中位值:" + rain[medium]
    d = dict(zip(city,rain))  #将城市和降水量的列表合成为字典
    rain_item = []
    city_min = []
    city_max = []
    for k,v in d.items():
        rain_item.append(float(v))
    average_rain = sum(rain_item)/len(rain_item)
    average_text = "平均值:"+ str(average_rain)
    max_rain = max(rain_item)  #最大值
    min_rain = min(rain_item)  #最小值
    for k,v in d.items():
        if float(v) == min_rain:
            city_min.append(k)
    min_text = "降雨量最小的城市:"+str(city_min)+" 最小值:"+str(min_rain)
    for k,v in d.items():
        if float(v) ==max_rain:
            city_max.append(k)
    max_text = "降雨量最大的城市:"+str(city_max)+" 最大值:"+str(max_rain)
    plt.bar(range(len(d)), rain_item, align='center')
    plt.xticks(range(len(d)), list(d.keys()))
    plt.xlabel('城市',fontsize=20)
    plt.ylabel('降水量',fontsize=20)
    plt.text(0,12,average_text,fontsize=6)
    plt.text(0,13,medium_text,fontsize=6)
    plt.text(0,14,max_text,fontsize=6)
    plt.text(0,15,min_text,fontsize=6)
    plt.show()
    

    2.运行界面

    在这里插入图片描述

    3.互动界面

    使用tkinter库进行GUI的构建使用button函数实现交互,调用编写的get函数获取对用户输入的内容进行获取并使用循环进行遍历处理,若城市输入正确,则在界面上输出当地的降水量代码:

    #-*- codeing = utf-8 -*-
    from lxml import etree
    from selenium import webdriver
    import re
    import matplotlib
    matplotlib.rc("font",family='YouYuan')
    from tkinter import *
    import tkinter as tk
    city = [''for n in range(34)]   #存放城市列表
    rain = [''for n in range(34)]   #存放有关降雨量信息的数值
    driver = webdriver.Chrome(executable_path='chromedriver')   #使用chrome浏览器打开
    for a in range(1,5):      #直辖市数据
        url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/1010{a}0100.shtml'  #网址
        driver.get(url_a)    #打开网址
        rain_list = []
        city_list = []
        resp_text = driver.page_source
        page_html = etree.HTML(resp_text)
        city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0]    #通过xpath爬取城市名称
        rain_list = page_html.xpath('//*[@]/div[2]/p[5]')[0]   #通过xpath爬取降雨量数据
        city[a-1] = city_list.text  #存入城市列表
        rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入数值
    for a in range(5,10):      #非直辖一位数字网址数据
        url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/1010{a}0101.shtml'
        driver.get(url_a)
        rain_list = []
        city_list = []
        resp_text = driver.page_source
        page_html = etree.HTML(resp_text)
        city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0]    #通过xpath爬取城市名称
        rain_list = page_html.xpath('//*[@]/div[2]/p[5]')[0]   #通过xpath爬取降雨量数据
        city[a-1] = city_list.text  #存入城市列表
        rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入数值
    for a in range(10,35):      #非直辖二位数字网址数据
        url_a= f'http://www.weather.com.cn/weather1dn/101{a}0101.shtml'
        driver.get(url_a)
        rain_list = []
        city_list = []
        resp_text = driver.page_source
        page_html = etree.HTML(resp_text)
        city_list = page_html.xpath('/html/body/div[4]/div[2]/a')[0]    #通过xpath爬取城市名称
        rain_list = page_html.xpath('//*[@]/div[2]/p[5]')[0]   #通过xpath爬取降雨量数据
        city[a-1] = city_list.text  #存入城市列表
        rain[a-1] = re.findall(r"\d+\.?\d*",rain_list.text)[0] #存入数值
    d = dict(zip(city,rain))  #将城市和降水量的列表合成为字典
    root=tk.Tk()
    root.title('降水量查询')
    root.geometry('500x200')
    def get():
        values = entry.get()
        for k,v in d.items():
            if k == values:
                label = Label(root, text= v+'mm')
                label.pack()
    frame = Frame(root)
    frame.pack()
    u1 = tk.StringVar()
    entry = tk.Entry(frame, width=20, textvariable=u1,  relief="sunken")
    entry.pack(side="left")
    frame1 = Frame(root)
    frame1.pack()
    btn1=Button(frame1, text="查询", width=20, height=1, relief=GROOVE, command=lambda :get())
    btn1.pack(side="left")
    root.mainloop()
    

    4.运行界面

    在这里插入图片描述 

    写在最后

    在爬取天气的过程中,仅发现中国天气网有各省份降水量的数据,可见我国在数据开源方面还有很长的路要走

    jsjbwy