# 四市天气数据爬取与可视化分析探索四个城市的天气状况！使用Python爬虫获取秦皇岛、济南、北京和深圳的天气数据，然后利用数据可视化技术展示这些城市的气候趋势。通过绘制精美的图表和图形，深入了解最高温度、最低温度和降水量等指标的变化。分析城市之间的相似性和差异性，揭示季节性变化和气候特征。无论是旅游规划还是气象研究，这个项目将为您提供有价值的见解。发现城市天气的奥秘，带您走进数据驱动的气象世界！
爬虫部分
数据来源：https://tianqi.2345.com/wea_history/54449.htm
数据说明：
作者想要爬取的数据为2013年至2022年十年间，秦皇岛、北京、济南和深圳四个城市的天气数据，包括日期,最高温度,最低温度,天气,风向。
代码：
```pythonimport requests # 发送请求要用的模块 需要额外安装的import parselimport csv
f = open('天气1.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='')csv_writer = csv.writer(f)csv_writer.writerow(['日期', '最高温度', '最低温度', '天气', '风向', '城市'])city_list = [ 54449,54511, 54823, 59493]for city in city_list: city_name = '' if city == 54449: city_name = '秦皇岛' elif city == 54511: city_name = '北京' elif city == 54823: city_name = '济南' elif city == 59493: city_name = '深圳' for year in range(2013, 2023): for month in range(1, 13): url = f'https://tianqi.2345.com/Pc/GetHistory?areaInfo%5BareaId%5D={city}&areaInfo%5BareaType%5D=2&date%5Byear%5D={year}&date%5Bmonth%5D={month}' # 1. 发送请求 response = requests.get(url=url) # 2. 获取数据 html_data = response.json()['data'] # 3. 解析数据 select = parsel.Selector(html_data) trs = select.css('.history-table tr') # 拿到31个tr for tr in trs[1:]: # 第一个表头不要 tds = tr.css('td::text').getall() # 针对每个tr进行提取 取出所有的td里面的内容 tds.append(city_name) # 把城市追加到列表里面 print(tds) # 4. 保存数据 csv_writer.writerow(tds)```最终生成一个名为天气1.csv的文件
参考文献
- 基于分布式的气象数据处理及可视化平台研究（南京信息工程大学·李正方）
- 灾害天气数据库系统的分析、设计与优化（山东大学·白洪彦）
- 基于深度学习的天气现象识别算法研究与应用（北京工业大学·陈思玮）
- 基于分布式爬虫的社交媒体灾害信息挖掘系统的设计与实现（华中科技大学·单欣刚）
- 基于WebGIS的重庆市地质灾害雨情分析系统设计与实现（成都理工大学·李本凯）
- J2EE技术在气象信息系统中的应用研究（南京信息工程大学·李斌）
- 基于微服务架构的空气质量监测预警系统设计与实现——以西安市为例（长安大学·Meng WeiXin）
- J2EE技术在气象信息系统中的应用研究（南京信息工程大学·李斌）
- 阳泉市天气预报业务平台的设计与实现（电子科技大学·高源）
- 基于WebGIS的气象站点信息发布原型系统设计与实现（长安大学·张小娟）
- 分布式智能网络爬虫的设计与实现（中国科学院大学(工程管理与信息技术学院)·何国正）
- 山西省气象中期预报应用系统的设计与实现（山西大学·宋鹏飞）
- 气象资料数据库管理系统的设计与实现（电子科技大学·樊玮）
- 基于ASP.NET的重大天气过程信息平台（郑州大学·田野）
- 阳泉市天气预报业务平台的设计与实现（电子科技大学·高源）
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：代码助手 ，原文地址：https://bishedaima.com/yuanma/36197.html
