python爬虫课设-爬取3000条数据并做数据可视化

迷南。 2021-09-09 12:30 494阅读 0赞

> 很久以前接的单子，分享一下（挺水的，将就着看吧）

### 文章目录 ###

*  作业要求
 *  数据爬取
 *  爬取结果
 *  数据处理
 *  数据可视化
 *  大作业文档

# 作业要求 #

> **《Python与数据分析》期末大作业要求(2020-2021学年第2学期)**  
> 一、期末作业要求:  
> 1、在前期作业爬取的数据基础上，用Python编写代码对爬取的数据进行全面数据分析并可视化，鼓励建立计量模型进行分析;  
> 2、写作期末大作业文档:整体思路，对爬取网站的分析，对数据进行哪些方面的数据分析及数据的可视化，结论。  
> 3、必须自己编写爬虫程序，不允许使用爬虫框架(如scrapy) 爬取数据，严禁抄袭。  
> 二、提交:  
> 1、爬虫程序代码(前期作业)文件  
> (.ipynb)，加, 上必要的注释或笔记说明;  
> 2、数据分析、可视化代码文件(.ipynb) ,加上必要的注释或笔记说明;  
> 3、抓取的数据文件及数据分析和可视化产生的中间文件;  
> 4、期末作业文档。

# 数据爬取 #

# 用于爬取信息
    import requests
    # 用于解析网页
    from bs4 import BeautifulSoup
    # 用于正则匹配找到目标项目
    import re
    # 对csv文件的操作
    import csv
    
    # 打开文件
    # a+权限追加写入
    # newline=""用于取消自动换行
    fp = open("data.csv", "a+", newline="")
    # 修饰，处理成支持scv读取的文件
    csv_fp = csv.writer(fp)
    # 设置csv文件内标题头
    head = ['日期', '最高气温', '最低气温']
    # 写入标题
    csv_fp.writerow(head)
    
    # UA伪装
    headers = { 
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:86.0) Gecko/20100101 Firefox/86.0"
    }
    
    # 存放全部数据
    data = []
    
    # 进行url拼接，主要拼接的是年份和月份
    # 从2011年到2020年
    for i in range(2011, 2021):
        # 从1月到12月
        for j in range(1, 13):
            # 字符串化
            i = str(i)
            # 小于10则补0
            if j < 10:
                j = "0" + str(j)
            else:
                # 字符串化
                j = str(j)
            # 完成拼接
            url = "http://www.tianqihoubao.com/lishi/beijing/month/" + i + j + ".html"
    
            # 获取响应
            response = requests.get(url=url, headers=headers)
            # 设置编码为gbk
            response.encoding = 'gbk'
            # 获取响应文本数据
            page = response.text
            # 用BeautifulSoup解析网页
            soup = BeautifulSoup(page, 'lxml')
            # 获取所有tr标签
            tr_list = soup.find_all('tr')
    
            # 解析每一个tr标签
            for tr in tr_list:
                # 用于存放一天的数据
                one_day = []
                # 字符串化便于正则匹配
                tr = str(tr)
                # 去除所有空格
                tr = tr.replace(" ", "")
                # 取出日期
                date = re.findall(r'title="(.*?)北京天气预报">', tr)
                # 如果取到则放入one——day存放
                if date:
                    one_day.append(date[0])
                # 取出最高温和最低温
                tem = re.findall(r'(.*?)℃', tr)
                # 如果取到则放入one——day存放
                if tem:
                    one_day.append(tem[0])
                    one_day.append(tem[1])
                # 如果完整的取到一天的数据则放入data存放
                if len(one_day) == 3:
                    data.append(one_day)
                    print(one_day)
                    # 写入csv文件
                    csv_fp.writerow(one_day)
    
    # 关闭文件指针
    fp.close()

# 爬取结果 #

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzUwMjE2Mjcw_size_16_color_FFFFFF_t_70]

# 数据处理 #

# 读取csv文件
    import csv
    # 作图工具
    from matplotlib import pyplot as plt
    
    # 存放日期
    x = []
    # 存放最高气温
    h = []
    # 存放最低气温
    l = []
    # 读取之前爬取的数据
    with open("data.csv") as f:
        reader = csv.reader(f)
        j = 1
        for i, rows in enumerate(reader):
            # 不要标题那一行
            if i:
                row = rows
                print(row)
                x.append(rows[0])
                h.append(int(rows[1]))
                l.append(int(rows[2]))
    # 设置画板大小
    fig = plt.figure(dpi=128, figsize=(20, 6))
    # 显示中文标签
    plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
    # 画最高气温
    plt.plot(x, h, c="red", alpha=0.5)
    # 画最低气温
    plt.plot(x, l, c="blue", alpha=0.5)
    # 区间渲染
    plt.fill_between(x, h, l, facecolor="blue", alpha=0.2)
    # 标题
    plt.title("北京市过去3658天的气温变化")
    # y轴名称
    plt.ylabel("气温")
    # x轴名称
    plt.xlabel("日期")
    plt.xticks(x[::300])
    plt.show()

# 数据可视化 #

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# 大作业文档 #

> **整体思路**  
> 爬取天气后保网站北京市过去9年（3658天）的最高温度和最低温度，并运用matplotlib绘制折线图进而分析天气变化趋势  
> **网站分析**  
> 1.该网站单次只能查询一个月的天气情况，所以通过拼接url的方式依次查询  
> 2.查询数据位于table表单中，tr标签没有属性，所有用正则匹配处理每个tr时需要判断有没有取到数据，日期，最高气温，最低气温都查询到时视为成功并存入总数据的列表  
> **数据分析**  
> 1.通过过去3658天的气温变化，可以看出北京市每年的寒暑气温温差基本稳定在50度左右，而2015年寒暑温差超过60度  
> **结论**  
> 1.北京市温度变化基本符合规律

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