全国历史天气查询/历史天气预报查询——全国各月份数据爬取 效果

图1 目标爬取数据

图2 最终实验效果

实验效果：最终可将官网已有的数据进行爬取整理，共363个城市，从2011年1月——至今

数据已上传至CSDN，若无C币的小伙伴可以自行爬取或至QQ群：782589269，群文件中免费下载使用

目录

全国历史天气查询_历史天气预报查询_温度查询_天气后报官网，戳它直达！

导入所需库

import os
import re
import time
import pandas as pd
from tqdm import tqdm
import pickle
import requests

分析官网HTML内容

首先，进行官网HTML内容的分析，找出我们所需信息的代码段

官网链接：

url = "http://www.tianqihoubao.com/lishi/"
url_request = requests.get(url)
url_request.encoding = 'gb2312'
url_text = url_request.text
print(url_text)

可以看出我们要爬取的城市名在，诸如这样的城市名代码块

北京

使用正则抽取所需的城市名信息

若不懂正则表达式，在此，你只需了解在正则表达式中可以用(\w+)来提取所需内容即可

比如对于上例中的链接，将其中的‘北京’换成(\w+)即可，对于各城市相同的部分保持不变，各城市不同的部分使用正则表达式替换，不加括号代表不提取，即\w+

因此，可以得到下述pattern提取公式

url ='北京 '
pattern = '(\w+) '

实验测试

exapmle_text = '北京 '
pattern =  re.compile(r'(\w+) ') 
example_city = pattern.findall(exapmle_text)
print(example_city)

爬取全部的城市名与链接

pattern =  re.compile(r'(\w+) ') 
citys = pattern.findall(url_text) # 获取363个城市名
print("已获取{}个城市名，第一个城市是{}，最后一个城市是{}".format(len(citys),citys[0],citys[-1]))

进行城市各月份链接的爬取，以同样的方法分析其中一个城市的各月份链接地址，如北京

北京2011年1月的链接为

北京2011年2月的链接为

可以得到如下规律

以此规律进行爬取即可？

不可，在笔者尝试N次后，发现必然部分城市数据爬取不全，为什么呢？因为这个网站的HTML语言不是均按照上述规律写的（可能官网的程序员中途换人了，真的太让人头秃了）

实验发现，大约对于同一个城市有大约这样四种神奇的HTML语言格式，在此就是一展你正则表达式的水平的时候了…（写了个爬虫，正则倒是进步了）

exapmle_text = '''
    
2011年1月北京天气
    
2016年4月北京天气
    
2016年5月北京天气
    
2016年12月北京天气
'''
pattern =  re.compile(r"
\w+
|
\w+
") 
pattern.findall(exapmle_text)

进行城市月份数据的爬取

city_urls = {}
base_url = 'http://www.tianqihoubao.com/lishi/'
for url_city in citys:
    url,city = url_city
    city_base_url = base_url + url
    city_urls[city] = []
    
    pattern =  re.compile(r"
\w+
|
\w+
") 
    city_url_request = requests.get(city_base_url)
    for tuple_ in pattern.findall(city_url_request.text):
        i,j = tuple_
        if i.strip():
            i = base_url + i
            city_urls[city].append(i)
        else:
            j = base_url + j
            city_urls[city].append(j)
    
    
    print('{}：{}份数据'.format(city,len(city_urls[city])))
    print('示例链接：',city_urls[city][0],'\n')

保存城市名与基链接

本地保存后，即使后面实验失败了，也可以从此再次断点重启

通过pickle保存字典

with open("city_urls.file", "wb") as f:
    pickle.dump(city_urls, f)

# 通过pickle读取字典
with open("city_urls.file", "rb") as f:
    city_urls = pickle.load(f)

各城市的月份数据爬取

df：将保存所有数据，以城市列为区分

df_city：将保存各个城市单独的数据

error：不断记录爬取失败的城市与对应链接

df = pd.DataFrame(columns = ['日期', '天气状况', '气温', '风力风向','城市'])
error = []
for city in tqdm(city_urls.keys()):
    df_city = pd.DataFrame(columns = ['日期', '天气状况', '气温', '风力风向','城市'])
    
    if city + '.csv' in os.listdir('./output/'):
        continue
    for month_url in city_urls[city]:
        try:
            dataframe = pd.read_html(month_url,encoding = 'gb2312')[0]
            if dataframe.shape[0] == 0:
                dataframe = pd.DataFrame(columns = ['日期', '天气状况', '气温', '风力风向','城市'])
                dataframe.loc[0,:] = [None,None,None,None,city]
            else:
                dataframe = dataframe.loc[1:,:]
                dataframe.columns = ['日期', '天气状况', '气温', '风力风向']
                dataframe['城市'] = city
            df_city = df_city.append(dataframe)
            df = df.append(dataframe)
        except:
            print('Error')
            print(month_url)
            error.append((city,month_url))
            continue
            
    df_city.to_csv('./output/'+city+'.csv',index=False)   
    print('城市：\t',city,'数据收集完毕')
print('所有城市数据，已收集完成！')