python爬天气网历史数据

#爬取天气网气象数据____聂拉木

from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import pandas as pd

## 生成爬取网址由于气象网数据的网站链接地址比较特殊，采用如http://lishi.tianqi.com/nielamu/201102.html 即 http://lishi.tianqi.com/ + 城市 + 时间的形式所以首先生成爬取的网页的地址

#生成url链接
def year_month():
    urllist = []
    for i in range(2011,2018):
        for j in range(1,13):
            if j <10:

                url_text = 'http://lishi.tianqi.com/nielamu/'+str(i)+'0'+str(j)+'.html'
            else:
                url_text = 'http://lishi.tianqi.com/nielamu/'+str(i)+str(j)+'.html'

            urllist.append(url_text)

    return urllist

url_list = year_month()
#到现今共可取url_list[0:79]
url_list[1:5]

[‘http://lishi.tianqi.com/nielamu/201102.html’, ‘http://lishi.tianqi.com/nielamu/201103.html’, ‘http://lishi.tianqi.com/nielamu/201104.html’, ‘http://lishi.tianqi.com/nielamu/201105.html’]

如下图网站中的数据保存在如下表格中

这里写图片描述

查看源代码发现所需的数据在 div的tqtongji2 下

这里写图片描述

因此使用BeautifulSoup解析网页源代码，并且使用find函数寻找 div class=”tqtongji2” 标签

然后继续使用find_all函数解析ul 标签， ul标签内包含了所需数据

#获取天气网下天气情况部分的数据
def weather_scraping(url):
    html = urlopen(url)
    bsObj = BeautifulSoup(html.read())
    div = bsObj.find("div",'tqtongji2')
    ul = div.find_all('ul')
    return ul

可以看出weath_scraping函数返回的是一个list 包含了div 下的每个 ul标签

weul = weather_scraping(url_list[0])
isinstance(weul , list)

True 解析每一个ul标签，用get_text函数取出li标签下的数据，然后保存为datafram 格式

#解析获取的ul标签内数据 ， 返回datafram 格式数据
def analysis_ul(url):
    ul = weather_scraping(url)
    weather_list = []
    for ul_text in ul[1:]:
        li_text = ul_text.find_all('li')
        day_data = []
        for text in li_text:
            data= text.get_text()
            day_data.append(data)

        weather_list.append(day_data)

    columns = [ i.get_text() for i in ul[0].find_all('li')]
    weather_pd = pd.DataFrame(weather_list , columns=columns )
    return weather_pd

## 遍历所有的网址生成一个总的datafram 并保存

#爬取数据
weather_data = analysis_ul(url_list[0])
for i in url_list[1:79]:
    data_month  = analysis_ul(i)
    weather_data = weather_data.append(data_month,ignore_index=1)

#保存数据
weather_data.to_csv('weather_201101_201707.txt' , index = False , sep = ',')

weather_data.head(7)

	日期	最高气温	最低气温	天气	风向	风力
0	2011-01-01	3	-7	晴	无持续风向~西风	微风~7-8级
1	2011-01-02	5	-6	晴	西风	7-8级
2	2011-01-03	6	-5	晴	西风~无持续风向	7-8级~微风
3	2011-01-04	4	-6	晴	无持续风向	微风
4	2011-01-05	3	-7	晴~多云	无持续风向	微风
5	2011-01-06	2	-8	晴~多云	无持续风向	微风
6	2011-01-07	0	-8	晴	无持续风向	微风
7	2011-01-08	0	-13	晴	无持续风向	微风

7 rows × 6 columns