说在前面
- 天气预报我们每天都会关注，我们可以根据未来的天气增减衣物、安排出行，每天的气温、风速风向、相对湿度、空气质量等成为关注的焦点。本次使用python中
requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取，保存为csv文件，之后用matplotlib、numpy、pandas对数据进行可视化处理和分析，得到温湿度度变化曲线、空气质量图、风向雷达图等结果，为获得未来天气信息提供了有效方法。
1.数据获取
请求网站链接
首先查看中国天气网的网址：http://www.weather.com.cn/weather/101280701.shtml 这里就访问本地的天气网址，如果想爬取不同的地区只需修改最后的101280701地区编号即可，前面的weather代表是7天的网页，weather1d代表当天，weather15d代表未来14天。这里就主要访问7天和14天的中国天气网。采用
requests.get()方法，请求网页，如果成功访问，则得到的是网页的所有字符串文本。这就是请求过程。1
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11def getHTMLtext(url):
"""请求获得网页内容"""
try:
r = requests.get(url, timeout = 30)
r.raise_for_status()
r.encoding = r.apparent_encoding
print("成功访问")
return r.text
except:
print("访问错误")
return" "
提取有用信息
- 这里采用BeautifulSoup库对刚刚获取的字符串进行数据提取，首先对网页进行检查，找到需要获取数据的标签：
可以发现7天的数据信息在div标签中并且id=”7d”，并且日期、天气、温度、风级等信息都在ul和li标签中，所以我们可以使用BeautifulSoup对获取的网页文本进行查找div标签id=”7d”，找出他包含的所有的ul和li标签，之后提取标签中相应的数据值，保存到对应列表中。这里要注意一个细节就是有时日期没有最高气温，对于没有数据的情况要进行判断和处理。另外对于一些数据保存的格式也要提前进行处理，比如温度后面的摄氏度符号，日期数字的提取，和风级文字的提取，这需要用到字符查找及字符串切片处理。
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60def get_content(html):
"""处理得到有用信息保存数据文件"""
final = [] # 初始化一个列表保存数据
bs = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 创建BeautifulSoup对象
body = bs.body
data = body.find('div', {'id': '7d'}) # 找到div标签且id = 7d
# 下面爬取当天的数据
data2 = body.find_all('div',{'class':'left-div'})
text = data2[2].find('script').string
text = text[text.index('=')+1 :-2] # 移除改var data=将其变为json数据
jd = json.loads(text)
dayone = jd['od']['od2'] # 找到当天的数据
final_day = [] # 存放当天的数据
count = 0
for i in dayone:
temp = []
if count <=23:
temp.append(i['od21']) # 添加时间
temp.append(i['od22']) # 添加当前时刻温度
temp.append(i['od24']) # 添加当前时刻风力方向
temp.append(i['od25']) # 添加当前时刻风级
temp.append(i['od26']) # 添加当前时刻降水量
temp.append(i['od27']) # 添加当前时刻相对湿度
temp.append(i['od28']) # 添加当前时刻控制质量
#print(temp)
final_day.append(temp)
count = count +1
# 下面爬取7天的数据
ul = data.find('ul') # 找到所有的ul标签
li = ul.find_all('li') # 找到左右的li标签
i = 0 # 控制爬取的天数
for day in li: # 遍历找到的每一个li
if i < 7 and i > 0:
temp = [] # 临时存放每天的数据
date = day.find('h1').string # 得到日期
date = date[0:date.index('日')] # 取出日期号
temp.append(date)
inf = day.find_all('p') # 找出li下面的p标签,提取第一个p标签的值，即天气
temp.append(inf[0].string)
tem_low = inf[1].find('i').string # 找到最低气温
if inf[1].find('span') is None: # 天气预报可能没有最高气温
tem_high = None
else:
tem_high = inf[1].find('span').string # 找到最高气温
temp.append(tem_low[:-1])
if tem_high[-1] == '℃':
temp.append(tem_high[:-1])
else:
temp.append(tem_high)
wind = inf[2].find_all('span') # 找到风向
for j in wind:
temp.append(j['title'])
wind_scale = inf[2].find('i').string # 找到风级
index1 = wind_scale.index('级')
temp.append(int(wind_scale[index1-1:index1]))
final.append(temp)
i = i + 1
return final_day,final同样对于/weather15d：15天的信息，也做同样的处理，这里经过查看后发现他的15天网页中只有8-14天，前面的1-7天在/weather中，这里就分别访问两个网页将爬取得到的数据进行合并得到最终14天的数据。
前面是未来14天的数据爬取过程，对于当天24小时的天气信息数据，经过查找发现他是一个json数据，可以通过
json.loads()方法获取当天的数据，进而对当天的天气信息进行提取。
保存csv文件
前面将爬取的数据添加到列表中，这里引入csv库，利用
f_csv.writerow(header)和f_csv.writerows(data)方法，分别写入表头和每一行的数据，这里将1天和未来14天的数据分开存储，分别保存为weather1.csv和weather14.csv，下面是他们保存的表格图：
2.可视化分析
当天温度变化曲线图
采用matplotlib中plt.plot()方法绘制出一天24小时的温度变化曲线，并用plt.text()方法点出最高温和最低温，并画出平均温度线，下图为温度变化曲线图：(代码见附录)
分析可以发现这一天最高温度为33℃，最低温度为28℃，并且平均温度在20.4℃左右，通过对时间分析，发现昼夜温差5℃，低温分布在凌晨，高温分布在中午到下午的时间段。
当天相对湿度变化曲线图
采用matplotlib中plt.plot()方法绘制出一天24小时的湿度变化曲线，并画出平均相对湿度线，下图为湿度变化曲线图：(代码见附录)
分析可以发现这一天最高相对湿度为86%，最低相对湿度为58℃，并且平均相对湿度在75%左右，通过对时间分析，清晨的湿度比较大，而下午至黄昏湿度较小。
温湿度相关性分析图
经过前面两个图的分析我们可以感觉到温度和湿度之间是有关系的，为了更加清楚直观地感受这种关系，使用plt.scatter()方法将温度为横坐标、湿度为纵坐标，每个时刻的点在图中点出来，并且计算相关系数，下图为结果图：
分析可以发现一天的温度和湿度具有强烈的相关性，他们呈负相关，这就说明他们时间是负相关关系，并且进一步分析，当温度较低时，空气中水分含量较多，湿度自然较高，而温度较高时，水分蒸发，空气就比较干燥，湿度较低，符合平时气候现象。
空气质量指数柱状图
空气质量指数AQI是定量描述空气质量状况的指数，其数值越大说明空气污染状况越重，对人体健康的危害也就越大。一般将空气质量指数分为6个等级，等级越高说明污染越严重，下面使用plt.bar方法对一天24小时的空气质量进行了柱状图绘制，并且根据6个等级的不同，相应的柱状图的颜色也从浅到深，也表明污染逐步加重，更直观的显示污染情况，并且也将最高和最低的空气质量指数标出，用虚线画出平均的空气质量指数，下图是绘制结果图：
上面这张是南方珠海的控制质量图，可以看出空气质量指数最大也是在健康范围，说明珠海空气非常好，分析可以发现这一天最高空气质量指数达到了35，最低则只有14，并且平均在25左右，通过时间也可以发现，基本在清晨的时候是空气最好的时候（4-9点），在下午是空气污染最严重的时候，所以清晨一般可以去外面呼吸新鲜的空气，那时污染最小。
而下面这个空气质量图是选取的北方的一个城市，可以看到这里的环境远远比不上珠海。
风向风级雷达图
统计一天的风力和风向，由于风力风向使用极坐标的方式展现较好，所以这里采用的是极坐标的方式展现一天的风力风向图，将圆分为8份，每一份代表一个风向，半径代表平均风力，并且随着风级增高，蓝色加深，最后结果如下所示：
分析可以发现这一天西南风最多，平均风级达到了1.75级，东北风也有小部分1.0级，其余空白方向无来风。
未来14天高低温变化曲线图
统计未来14天的高低温度变化，并绘制出他们的变化曲线图，分别用虚线将他们的平均气温线绘制出来，最后结果如下所示：
分析可以发现未来14天高温平均气温为30.5℃，温度还是比较高，但是未来的第8天有降温，需要做好降温准备，低温前面处于平稳趋势，等到第8天开始下降，伴随着高温也下降，整体温度下降，低温平均在27℃左右。
未来14天风向风级雷达图
统计未来14天的风向和平均风力，并和前面一样采用极坐标形式，将圆周分为8个部分，代表8个方向，颜色越深代表风级越高，最后结果如下所示：
分析可以发现未来14天东南风、西南风所占主要风向，风级最高达到了5级，最低的西风平均风级也有3级。
未来14天气候分布饼图
统计未来14天的气候，并求每个气候的总天数，最后将各个气候的饼图绘制出来，结果如下所示：
分析可以发现未来14天气候基本是“雨”、“阴转雨”和“阵雨”，下雨的天数较多,结合前面的气温分布图可以看出在第8-9天气温高温下降，可以推测当天下雨，导致气温下降。
3.结论
- 1.首先根据爬取的温湿度数据进行的分析，温度从早上低到中午高再到晚上低，湿度和温度的趋势相反，通过相关系数发现温度和湿度有强烈的负相关关系，经查阅资料发现因为随着温度升高水蒸汽蒸发加剧，空气中水分降低湿度降低。当然，湿度同时受气压和雨水的影响，下雨湿度会明显增高。
- 2.经查阅资料空气质量不仅跟工厂、汽车等排放的烟气、废气等有关，更为重要的是与气象因素有关。由于昼夜温差明显变化，当地面温度高于高空温度时，空气上升，污染物易被带到高空扩散；当地面温度低于一定高度的温度时，天空形成逆温层，它像一个大盖子一样压在地面上空，使地表空气中各种污染物不易扩散。一般在晚间和清晨影响较大，而当太阳出来后，地面迅速升温，逆温层就会逐渐消散，于是污染空气也就扩散了。
- 3.风是由气压在水平方向分布的不均匀导致的。风受大气环流、地形、水域等不同因素的综合影响，表现形式多种多样，如季风、地方性的海陆风、山谷风等，一天的风向也有不同的变化，根据未来14天的风向雷达图可以发现未来所有风向基本都有涉及，并且没有特别的某个风向，原因可能是近期没有降水和气文变化不大，导致风向也没有太大的变化规律。
- 4.天气是指某一个地区距离地表较近的大气层在短时间内的具体状态。跟某瞬时内大气中各种气象要素分布的综合表现。根据未来14天的天气和温度变化可以大致推断出某个时间的气候，天气和温度之间也是有联系的，
4.代码框架
代码主要分为
weather.py：对中国天气网进行爬取天气数据并保存csv文件；data1_analysis.py：对当天的天气信息进行可视化处理；data14_analysis.py：对未来14天的天气信息进行可视化处理。下面是代码的结构图：
附源代码
weather.py
1 | # weather.py |
data1_analysis.py:
1 | # data1_analysis.py |
data14_analysis.py:
1 | # data14_analysis.py |