Python数据可视化与天气爬取

人们普遍关心的气象预报系统为我们提供了每日更新的信息服务，在日常生活中我们通常会根据预测的情况随时调整衣物以适应不同的气候条件，并合理安排行程以规避潜在的风险因素。在气象要素观测过程中我们通常会记录并分析各项指标包括气温数值风速大小及方向相对湿度百分比以及空气污染指数被认为是气象要素的核心指标在本研究中我们利用Python编程语言中的requests模块与BeautifulSoup库对天气网上的实时数据与未来一周多天的数据进行了批量获取并将获取到的数据保存为结构化格式化的csv文件作为后续分析的基础数据存储形式之后我们调用matplotlib库生成温度湿度变化曲线图表用于展示气温随时间的变化规律接着利用numpy模块计算出空气质量指数并将其绘制成趋势图以便直观地观察污染程度的变化情况最后通过pandas数据分析工具制作了一个详细的风向rose玫瑰图来展示不同方向上平均出现频率的空间分布特征这些图形结果共同构成了一个完整的从数据获取到信息分析再到结果呈现的整体流程框架从而为用户提供了一种高效可靠的未来天气状况预测方法

1、数据获取

请求网站链接

首先查看天气网中的此处以实现本地获取天气信息的目的。若希望爬取不同地区的数据，则需对末尾指定的地区编码进行修改即可。其中weather代表的是为期七天的网页内容，“weather1d”代表当天的信息，“weather