计算机毕业设计：Python天气数据爬虫可视化分析系统 Django框架 线性回归 数据分析 大数据 机器学习 大模型 气象数据（建议收藏）✅

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Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/109.0.0.0 Safari/537.36}rrequests.get(url,headersheaders,timeout30)r.raise_for_status()r.encodingr.apparent_encodingprint(成功访问,url)time.sleep(random.randint(1,4))#保存到txt# with open(output.txt, w, encodingutf-8) as f:# f.write(r.text)returnr.textexcept:print(访问错误)return1111#处理数据defget_content(html):final_list[]final1[]# 初始化一个列表保存数据bsBeautifulSoup(html,html.parser)# 创建BeautifulSoup对象bodybs.body tian_twobody.find_all(ul,{class:tian_two})#print(tian_two)#提取数据并插入到数据库中hightian_two[0].find_all(div,class_tian_twoa)[0].text lowtian_two[0].find_all(div,class_tian_twoa)[1].text extreme_hightian_two[0].find_all(div,class_tian_twoa)[2].text extreme_lowtian_two[0].find_all(div,class_tian_twoa)[3].text average_air_indextian_two[0].find_all(div,class_tian_twoa)[4].text best_airtian_two[0].find_all(div,class_tian_twoa)[5].text worst_airtian_two[0].find_all(div,class_tian_twoa)[6].text final1.append(float(re.findall(r[-]?\d\.?\d*,high)[0]))#平均高温final1.append(float(re.findall(r[-]?\d\.?\d*,low)[0]))#平均低温final1.append(float(re.findall(r[-]?\d\.?\d*,extreme_high)[0]))#极端高温try:final1.append(float(re.findall(r[-]?\d\.?\d*,extreme_low)[0]))#极端低温except:final1.append(0)#极端低温final1.append(average_air_index)#平均空气质量指数final1.append(best_air)#空气最好final1.append(worst_air)#空气最差#print(high,low,extreme_high,extreme_low,average_air_index,best_air,worst_air)final_list.append(final1)thruibody.find_all(ul,{class:thrui})forliinthrui[0].find_all(li):final2[]dateli.find(div,class_th200).text.strip()max_temperatureli.find_all(div,class_th140)[0].text.strip()min_temperatureli.find_all(div,class_th140)[1].text.strip()weatherli.find_all(div,class_th140)[2].text.strip()wind_directionli.find_all(div,class_th140)[3].text.strip()wind_levelint(re.findall(r\d\.?\d*,wind_direction)[0])#print(f日期{date.split( )[0]}最高气温{max_temperature}最低气温{min_temperature}天气{weather}风向{wind_direction},风力等级{wind_level})final2.append(date.split( )[0])try:final2.append(float(re.findall(r[-]?\d\.?\d*,max_temperature)[0]))except:final2.append(0)try:final2.append(float(re.findall(r[-]?\d\.?\d*,min_temperature)[0]))except:final2.append(0)try:final2.append(weather)except:final2.append(无)final2.append(wind_direction.split( )[0])final2.append(wind_level)final_list.append(final2)returnfinal_list#数据保存defsaveDate(data_list,city,month):#获取当前时间current_timedatetime.now().strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S)# 连接到MySQL数据库connpymysql.connect(host127.0.0.1,userroot,password123456,dbflask_weather,charsetutf8)cursorconn.cursor()forindex,datainenumerate(data_list):ifindex0:cursor.execute(INSERT INTO t_monthcityweather(city_name,month_time,high_temperature,low_temperature,extreme_high_temperature,\ extreme_low_temperature,average_air_index,best_air,worst_air,add_date,pub_date)\ VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s),(city,month,data[0],data[1],data[2],data[3],data[4],data[5],data[6],current_time,current_time))else:cursor.execute(INSERT INTO t_cityweather(city_name,date_time,max_temperature,main_temperature,weather_conditions,\ wind_direction,wind_level,add_date,pub_date)\ VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s),(city,data[0],data[1],data[2],data[3],data[4],data[5],current_time,current_time))# 提交事务并关闭连接conn.commit()cursor.close()conn.close()return数据保存结束5、源码获取方式