【python】python天气气候数据抓取分析可视化（源码+数据+可视化+报告）【独一无二】

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目录

• 系列文章目录
• 一、网页分析
• • • 导入模块
    • 初始化CSV文件
    • 爬取数据
    • 设置请求头
    • 发送请求并解析数据
    • 正则表达式解析
    • 写入excel文件
    • 二、数据分析可视化

      ---

      一、网页分析

      爬取2345天气王网页的数据，进行数据分析可视化：

      主要爬取了，主要包含日期、最高气温、最低气温、天气、风力风向等数据信息。

      源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 气候版本二 ” 获取。

      这段Python代码主要用于从网站上抓取历史天气数据并保存到本地的CSV文件中。下面逐块解释每部分代码的功能：

      导入模块

      import reimport csvimport requests

      • re: 用于处理正则表达式，这在解析网页内容时非常有用。
      • csv: 用于读写CSV文件，这里主要用于保存抓取的数据。
      • requests: 用于发起网络请求，获取网页数据。

        初始化CSV文件

        with open('weather_data.csv', 'a', newline='', encoding='utf-8') as file:    writer = csv.writer(file)    writer.writerow(['日期', '最高温', '最低温', '天气', '风力风向'])    file.close()

        • 这部分代码打开（或创建）一个名为weather_data.csv的文件，并设置为追加模式（'a'）。
        • 用csv.writer创建一个CSV写入器，然后写入表头，包括日期、最高温、最低温、天气和风力风向。
        • 文件使用UTF-8编码，以支持中文字符。
        • newline=''用于防止在写入行之间产生额外的空行。

          爬取数据

          for i in range(2011, 2025):    for j in range(1, 13):        url = f"https://tiaxxxx.com"

          • 使用双层循环遍历从2011年到2023年的每个月。
          • 构造URL以根据年份和月份请求对应的历史天气数据。

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            设置请求头

            headers = { ... }

            • headers字典包含了众多HTTP头部信息，这些信息用于模拟浏览器请求，避免被服务器识别为爬虫。

              发送请求并解析数据

              res = requests.get(url=url, headers=headers)text = res.json()['data'].replace('\n', '').replace(' ', '')

              • 使用requests.get向构造的URL发送请求，传入之前设置的headers。
              • 从响应中提取JSON格式的数据，并进一步获取其中的data字段。然后移除响应中的换行符和空格，方便后续的数据处理。

                源码获取 关注【测试开发自动化】公众号，回复 “ 气候版本二 ” 获取。

                正则表达式解析

                if i