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Python实战项目:天气数据爬取+数据可视化(完整代码)

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一、选题的背景

  • 随着人们对天气的关注逐渐增加,天气预报数据的获取与可视化成为了当今的热门话题,天气预报我们每天都会关注,天气情况会影响到我们日常的增减衣物、出行安排等。每天的气温、相对湿度、降水量以及风向风速是关注的焦点。通过Python网络爬虫爬取天气预报让我们快速获取和分析大量的天气数据,并通过可视化手段展示其特征和规律。这将有助于人们更好地理解和应用天气数据,从而做出更准确的决策和规划

二、主题式网络爬虫设计方案

①主题式网络爬虫名称:天气预报爬取数据与可视化数据
②主题式网络爬虫爬取的内容与数据特征分析:
③爬取内容:天气预报网站上的历史天气数据 包括(日期,最高温度,最低温度,天气,风向)等信息
④数据特征分析:时效性,完整性,结构化,可预测性等特性
⑤主题式网络爬虫设计方案概述

  • 实现思路:本次设计方案首先分析网站页面主要使用requests爬虫程序,实现网页的请求、解析、过滤、存储等,通过pandas库对数据进行分析和数据可视化处理。
  • 该过程遇到的难点:动态加载、反爬虫、导致爬虫难以获取和解析数据,数据可视化的效果和美观性

三、主题页面的结构特征分析

  • 1.主题页面的结构与特征分析

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(1) 导航栏位于界面顶部

(2) 右侧热门城市历史天气

(3) 中间是内容区海口气温走势图以及风向统计

(4) 页面底部是网站信息和网站服务

2. Htmls 页面解析

class="tianqi_pub_nav_box"顶部导航栏

class="tianqi_pub_nav_box"右侧热门城市历史天气

3.节点(标签)查找方法与遍历方法

for循环迭代遍历

温馨提示:篇幅有限,完整代码已打包文件夹,获取方式在:
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四、网络爬虫程序设计

数据来源:查看天气网:http://www.tianqi.com.cn。访问海口市的历史天气网址:https://lishi.tianqi.com/haikou/202311.html,利用Python的爬虫技术从网站上爬取东莞市2023-11月历史天气数据信息。

Part1: 爬取天气网历海口史天气数据并保存未:"海口历史天气【2023年11月】.xls"文件


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  1 import requests  2 from lxml import etree  3 import xlrd, xlwt, os  4 from xlutils.copy import copy  5 6 class TianQi():  7     def \_\_init\_\_(self):8         pass9 10     #爬虫部分11     def spider(self): 12         city\_dict = { 13             "海口": "haikou"14 }15         city = '海口'16         city = city\_dict\[f'{city}'\]17         year = '2023'18         month = '11'19         start\_url = f'https://lishi.tianqi.com/{city}/{year}{month}.html'20         headers = { 21             'authority': 'lishi.tianqi.com',22             'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,\*/\*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7',23             'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9',24             'cache-control': 'no-cache',25             # Requests sorts cookies= alphabetically26             'cookie': 'Hm\_lvt\_7c50c7060f1f743bccf8c150a646e90a=1701184759; Hm\_lvt\_30606b57e40fddacb2c26d2b789efbcb=1701184793; Hm\_lpvt\_30606b57e40fddacb2c26d2b789efbcb=1701184932; Hm\_lpvt\_7c50c7060f1f743bccf8c150a646e90a=1701185017',27             'pragma': 'no-cache',28             'referer': 'https://lishi.tianqi.com/ankang/202309.html',29             'sec-ch-ua': '"Google Chrome";v="119", "Chromium";v="119", "Not?A\_Brand";v="24"',30             'sec-ch-ua-mobile': '?0',31             'sec-ch-ua-platform': '"Windows"',32             'sec-fetch-dest': 'document',33             'sec-fetch-mode': 'navigate',34             'sec-fetch-site': 'same-origin',35             'sec-fetch-user': '?1',36             'upgrade-insecure-requests': '1',37             'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',38         }39         response = requests.get(start\_url,headers=headers).text40         tree = etree.HTML(response) 41         datas = tree.xpath("/html/body/div\[@class='main clearfix'\]/div\[@class='main\_left inleft'\]/div\[@class='tian\_three'\]/ul\[@class='thrui'\]/li")42         weizhi = tree.xpath("/html/body/div\[@class='main clearfix'\]/div\[@class='main\_left inleft'\]/div\[@class='inleft\_tian'\]/div\[@class='tian\_one'\]/div\[@class='flex'\]\[1\]/h3/text()")\[0\]43         self.parase(datas,weizhi,year,month)44 45 46    #解析部分47     def parase(self,datas,weizhi,year,month): 48         for data in datas: 49             #1、日期50             datetime = data.xpath("./div\[@class='th200'\]/text()")\[0\]51             #2、最高气温52             max\_qiwen = data.xpath("./div\[@class='th140'\]\[1\]/text()")\[0\]53             #3、最低气温54             min\_qiwen = data.xpath("./div\[@class='th140'\]\[2\]/text()")\[0\]55             #4、天气56             tianqi = data.xpath("./div\[@class='th140'\]\[3\]/text()")\[0\]57             #5、风向58             fengxiang = data.xpath("./div\[@class='th140'\]\[4\]/text()")\[0\]59             dict\_tianqi = { 60                 '日期':datetime,61                 '最高气温':max\_qiwen,62                 '最低气温':min\_qiwen,63                 '天气':tianqi,64                 '风向':fengxiang65             }66             data\_excel = { 67                 f'{weizhi}{year}{month}月】':\[datetime,max\_qiwen,min\_qiwen,tianqi,fengxiang\]68             }69             self.chucun\_excel(data\_excel,weizhi,year,month)70             print(dict\_tianqi)71 72 73    #储存部分74     def chucun\_excel(self, data,weizhi,year,month): 75         if not os.path.exists(f'{weizhi}{year}{month}月】.xls'):76             # 1、创建 Excel 文件77             wb = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')78             # 2、创建新的 Sheet 表79             sheet = wb.add\_sheet(f'{weizhi}{year}{month}月】', cell\_overwrite\_ok=True)80             # 3、设置 Borders边框样式81             borders = xlwt.Borders() 82             borders.left = xlwt.Borders.THIN 83             borders.right = xlwt.Borders.THIN 84             borders.top = xlwt.Borders.THIN 85             borders.bottom = xlwt.Borders.THIN 86             borders.left\_colour = 0x4087             borders.right\_colour = 0x4088             borders.top\_colour = 0x4089             borders.bottom\_colour = 0x4090             style = xlwt.XFStyle()  # Create Style91             style.borders = borders  # Add Borders to Style92             # 4、写入时居中设置93             align = xlwt.Alignment() 94             align.horz = 0x02  # 水平居中95             align.vert = 0x01  # 垂直居中96             style.alignment = align 97             # 5、设置表头信息, 遍历写入数据, 保存数据98             header = ( 99                 '日期', '最高气温', '最低气温', '天气', '风向')
100             for i in range(0, len(header)):
101                 sheet.col(i).width = 2560 \* 3
102                 #行,列, 内容,   样式
103 sheet.write(0, i, header\[i\], style)
104                 wb.save(f'{weizhi}{year}{month}月】.xls')
105         # 判断工作表是否存在
106         if os.path.exists(f'{weizhi}{year}{month}月】.xls'):
107             # 打开工作薄
108             wb = xlrd.open\_workbook(f'{weizhi}{year}{month}月】.xls')
109             # 获取工作薄中所有表的个数
110             sheets = wb.sheet\_names()
111             for i in range(len(sheets)):
112                 for name in data.keys():
113                     worksheet = wb.sheet\_by\_name(sheets\[i\])
114                     # 获取工作薄中所有表中的表名与数据名对比
115                     if worksheet.name == name:
116                         # 获取表中已存在的行数
117                         rows\_old = worksheet.nrows
118                         # 将xlrd对象拷贝转化为xlwt对象
119                         new\_workbook = copy(wb)
120                         # 获取转化后的工作薄中的第i张表
121                         new\_worksheet = new\_workbook.get\_sheet(i)
122                         for num in range(0, len(data\[name\])):
123 new\_worksheet.write(rows\_old, num, data\[name\]\[num\])
124                         new\_workbook.save(f'{weizhi}{year}{month}月】.xls')
125 
126 if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':
127     t=TianQi()
128     t.spider()

Part2:根据海口历史天气【2023年11月】.xls生成海口市天气分布图
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1 import pandas as pd2 from pyecharts.charts import Pie 3 from pyecharts import options as opts 4 from pyecharts.globals import ThemeType 5 6 def on(gender\_counts): 7     total = gender\_counts.sum() 8     percentages = {gender: count / total \* 100 for gender, count in gender\_counts.items()} 9     analysis\_parts = \[\]
10     for gender, percentage in percentages.items():
11         analysis\_parts.append(f"{gender}天气占比为{percentage:.2f}%,")
12     analysis\_report = "天气比例饼状图显示," + ''.join(analysis\_parts)
13     return analysis\_report
14 
15 df = pd.read\_excel("海口历史天气【2023年11月】.xls")
16 gender\_counts = df\['天气'\].value\_counts()
17 analysis\_text = on(gender\_counts)
18 pie = Pie(init\_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WESTEROS,bg\_color='#e4cf8e'))
19 
20 pie.add(
21     series\_name="海口市天气分布",
22     data\_pair=\[list(z) for z in zip(gender\_counts.index.tolist(), gender\_counts.values.tolist())\],
23     radius=\["40%", "70%"\],
24     rosetype="radius",
25     label\_opts=opts.LabelOpts(is\_show=True, position="outside", font\_size=14,
26                               formatter="{a}<br/>{b}: {c} ({d}%)")
27 )
28 pie.set\_global\_opts(
29     title\_opts=opts.TitleOpts(title="海口市11月份天气分布",pos\_right="50%"),
30     legend\_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos\_top="15%", pos\_left="2%"),
31     toolbox\_opts=opts.ToolboxOpts(is\_show=True)
32 )
33 pie.set\_series\_opts(label\_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)"))
34 html\_content = pie.render\_embed()
35 
36 # 生成HTML文件
37 complete\_html = f"""
38 <html>
39 <head>
40 <title>天气数据分析</title>
41 
42 </head>
43 <body style="background-color: #e87f7f">
44 <div style='margin-top: 20px;background-color='#e87f7f''>
45 <div>{html\_content}</div>
46 <h3>分析报告:</h3>
47 <p>{analysis\_text}</p>
48 </div>
49 </body>
50 </html>
51 """  
52 # 保存到HTML文件
53 with open("海口历史天气【2023年11月】饼图可视化.html", "w", encoding="utf-8") as file:
54     file.write(complete\_html)

Part3:根据海口历史天气【2023年11月】.xls生成海口市温度趋势
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 1 import pandas as pd 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from matplotlib import font\_manager 4 import jieba 5 6 # 中文字体7 font\_CN = font\_manager.FontProperties(fname="C:\\Windows\\Fonts\\STKAITI.TTF")8 9 # 读取数据
10 df = pd.read\_excel('海口历史天气【2023年11月】.xls')
11 
12 # 使用 jieba 处理数据,去除 "C"
13 df\['最高气温'\] = df\['最高气温'\].apply(lambda x: ''.join(jieba.cut(x))).str.replace('℃', '').astype(float)
14 df\['最低气温'\] = df\['最低气温'\].apply(lambda x: ''.join(jieba.cut(x))).str.replace('℃', '').astype(float)
15 # 开始绘图
16 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
17 max\_tp = df\['最高气温'\].tolist()
18 min\_tp = df\['最低气温'\].tolist()
19 x\_day = range(1, 31)
20 # 绘制30天最高气温
21 plt.plot(x\_day, max\_tp, label = "最高气温", color = "red")
22 # 绘制30天最低气温
23 plt.plot(x\_day, min\_tp, label = "最低气温", color = "skyblue")
24 # 增加x轴刻度
25 \_xtick\_label = \["11月{}日".format(i) for i in x\_day\]
26 plt.xticks(x\_day, \_xtick\_label, fontproperties=font\_CN, rotation=45)
27 # 添加标题
28 plt.title("2023年11月最高气温与最低气温趋势", fontproperties=font\_CN)
29 plt.xlabel("日期", fontproperties=font\_CN)
30 plt.ylabel("温度(单位°C)", fontproperties=font\_CN)
31 plt.legend(prop = font\_CN)
32 plt.show()

Part4:根据海口历史天气【2023年11月】.xls生成海口市词汇图
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1 from pyecharts.charts import WordCloud 2 from pyecharts import options as opts 3 from pyecharts.globals import SymbolType 4 import jieba 5 import pandas as pd 6 from collections import Counter 7 8 # 读取Excel文件9 df = pd.read\_excel('海口历史天气【2023年11月】.xls')
10 # 提取商品名
11 word\_names = df\["风向"\].tolist() + df\["天气"\].tolist()
12 # 提取关键字
13 seg\_list = \[jieba.lcut(text) for text in word\_names\]
14 words = \[word for seg in seg\_list for word in seg if len(word) > 1\]
15 word\_counts = Counter(words)
16 word\_cloud\_data = \[(word, count) for word, count in word\_counts.items()\]
17 
18 # 创建词云图
19 wordcloud = (
20     WordCloud(init\_opts=opts.InitOpts(bg\_color='#00FFFF'))
21         .add("", word\_cloud\_data, word\_size\_range=\[20, 100\], shape=SymbolType.DIAMOND,
22              word\_gap=5, rotate\_step=45,
23              textstyle\_opts=opts.TextStyleOpts(font\_family='cursive', font\_size=15))
24         .set\_global\_opts(title\_opts=opts.TitleOpts(title="天气预报词云图",pos\_top="5%", pos\_left="center"),
25                          toolbox\_opts=opts.ToolboxOpts(
26                              is\_show=True,
27                              feature={
28                                  "saveAsImage": {},
29                                  "dataView": {},
30                                  "restore": {},
31                                  "refresh": {}
32 }
33 )
34 
35 )
36 )
37 
38 # 渲染词图到HTML文件
39 wordcloud.render("天气预报词云图.html")

爬虫课程设计全部代码如下:
 1 import requests2 from lxml import etree3 import xlrd, xlwt, os4 from xlutils.copy import copy5 6 class TianQi():7     def \_\_init\_\_(self):8         pass9 10     #爬虫部分11     def spider(self):12         city\_dict = {13             "海口": "haikou"14 }15         city = '海口'16         city = city\_dict\[f'{city}'\]17         year = '2023'18         month = '11'19         start\_url = f'https://lishi.tianqi.com/{city}/{year}{month}.html'20         headers = {21             'authority': 'lishi.tianqi.com',22             'accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,\*/\*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7',23             'accept-language': 'zh-CN,zh;q=0.9',24             'cache-control': 'no-cache',25             # Requests sorts cookies= alphabetically26             'cookie': 'Hm\_lvt\_7c50c7060f1f743bccf8c150a646e90a=1701184759; Hm\_lvt\_30606b57e40fddacb2c26d2b789efbcb=1701184793; Hm\_lpvt\_30606b57e40fddacb2c26d2b789efbcb=1701184932; Hm\_lpvt\_7c50c7060f1f743bccf8c150a646e90a=1701185017',27             'pragma': 'no-cache',28             'referer': 'https://lishi.tianqi.com/ankang/202309.html',29             'sec-ch-ua': '"Google Chrome";v="119", "Chromium";v="119", "Not?A\_Brand";v="24"',30             'sec-ch-ua-mobile': '?0',31             'sec-ch-ua-platform': '"Windows"',32             'sec-fetch-dest': 'document',33             'sec-fetch-mode': 'navigate',34             'sec-fetch-site': 'same-origin',35             'sec-fetch-user': '?1',36             'upgrade-insecure-requests': '1',37             'user-agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',38         }39         response = requests.get(start\_url,headers=headers).text40         tree = etree.HTML(response)41         datas = tree.xpath("/html/body/div\[@class='main clearfix'\]/div\[@class='main\_left inleft'\]/div\[@class='tian\_three'\]/ul\[@class='thrui'\]/li")42         weizhi = tree.xpath("/html/body/div\[@class='main clearfix'\]/div\[@class='main\_left inleft'\]/div\[@class='inleft\_tian'\]/div\[@class='tian\_one'\]/div\[@class='flex'\]\[1\]/h3/text()")\[0\]43         self.parase(datas,weizhi,year,month)44 45 46    #解析部分47     def parase(self,datas,weizhi,year,month):48         for data in datas:49             #1、日期50             datetime = data.xpath("./div\[@class='th200'\]/text()")\[0\]51             #2、最高气温52             max\_qiwen = data.xpath("./div\[@class='th140'\]\[1\]/text()")\[0\]53             #3、最低气温54             min\_qiwen = data.xpath("./div\[@class='th140'\]\[2\]/text()")\[0\]55             #4、天气56             tianqi = data.xpath("./div\[@class='th140'\]\[3\]/text()")\[0\]57             #5、风向58             fengxiang = data.xpath("./div\[@class='th140'\]\[4\]/text()")\[0\]59             dict\_tianqi = {60                 '日期':datetime,61                 '最高气温':max\_qiwen,62                 '最低气温':min\_qiwen,63                 '天气':tianqi,64                 '风向':fengxiang65             }66             data\_excel = {67                 f'{weizhi}{year}{month}月】':\[datetime,max\_qiwen,min\_qiwen,tianqi,fengxiang\]68             }69             self.chucun\_excel(data\_excel,weizhi,year,month)70             print(dict\_tianqi)71 72 73    #储存部分74     def chucun\_excel(self, data,weizhi,year,month):75         if not os.path.exists(f'{weizhi}{year}{month}月】.xls'):76             # 1、创建 Excel 文件77             wb = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')78             # 2、创建新的 Sheet 表79             sheet = wb.add\_sheet(f'{weizhi}{year}{month}月】', cell\_overwrite\_ok=True)80             # 3、设置 Borders边框样式81             borders = xlwt.Borders()82             borders.left = xlwt.Borders.THIN83             borders.right = xlwt.Borders.THIN84             borders.top = xlwt.Borders.THIN85             borders.bottom = xlwt.Borders.THIN86             borders.left\_colour = 0x4087             borders.right\_colour = 0x4088             borders.top\_colour = 0x4089             borders.bottom\_colour = 0x4090             style = xlwt.XFStyle()  # Create Style91             style.borders = borders  # Add Borders to Style92             # 4、写入时居中设置93             align = xlwt.Alignment()94             align.horz = 0x02  # 水平居中95             align.vert = 0x01  # 垂直居中96             style.alignment = align97             # 5、设置表头信息, 遍历写入数据, 保存数据98             header = (99                 '日期', '最高气温', '最低气温', '天气', '风向')
100             for i in range(0, len(header)):
101                 sheet.col(i).width = 2560 \* 3
102                 #           行,列, 内容,   样式
103                 sheet.write(0, i, header\[i\], style)
104                 wb.save(f'{weizhi}{year}{month}月】.xls')
105         # 判断工作表是否存在
106         if os.path.exists(f'{weizhi}{year}{month}月】.xls'):
107             # 打开工作薄
108             wb = xlrd.open\_workbook(f'{weizhi}{year}{month}月】.xls')
109             # 获取工作薄中所有表的个数
110             sheets = wb.sheet\_names()
111             for i in range(len(sheets)):
112                 for name in data.keys():
113                     worksheet = wb.sheet\_by\_name(sheets\[i\])
114                     # 获取工作薄中所有表中的表名与数据名对比
115                     if worksheet.name == name:
116                         # 获取表中已存在的行数
117                         rows\_old = worksheet.nrows
118                         # 将xlrd对象拷贝转化为xlwt对象
119                         new\_workbook = copy(wb)
120                         # 获取转化后的工作薄中的第i张表
121                         new\_worksheet = new\_workbook.get\_sheet(i)
122                         for num in range(0, len(data\[name\])):
123                             new\_worksheet.write(rows\_old, num, data\[name\]\[num\])
124                         new\_workbook.save(f'{weizhi}{year}{month}月】.xls')
125 
126 if \_\_name\_\_ == '\_\_main\_\_':
127     t=TianQi()
128     t.spider()
129 import pandas as pd
130 import jieba
131 from pyecharts.charts import Scatter
132 from pyecharts import options as opts
133 
134 from scipy import stats
135 
136 # 读取数据
137 df = pd.read\_excel('海口历史天气【2023年11月】.xls')
138 
139 # 使用 jieba 处理数据,去除 "C"
140 df\['最高气温'\] = df\['最高气温'\].apply(lambda x: ''.join(jieba.cut(x))).str.replace('℃', '').astype(float)
141 df\['最低气温'\] = df\['最低气温'\].apply(lambda x: ''.join(jieba.cut(x))).str.replace('℃', '').astype(float)
142 
143 # 创建散点图
144 scatter = Scatter()
145 scatter.add\_xaxis(df\['最低气温'\].tolist())
146 scatter.add\_yaxis("最高气温", df\['最高气温'\].tolist())
147 scatter.set\_global\_opts(title\_opts=opts.TitleOpts(title="最低气温与最高气温的散点图"))
148 html\_content = scatter.render\_embed()
149 
150 # 计算回归方程
151 slope, intercept, r\_value, p\_value, std\_err = stats.linregress(df\['最低气温'\], df\['最高气温'\])
152 
153 print(f"回归方程为:y = {slope}x + {intercept}")
154 
155 analysis\_text = f"回归方程为:y = {slope}x + {intercept}"
156 # 生成HTML文件
157 complete\_html = f"""
158 <html>
159 <head>
160     <title>天气数据分析</title>
161 </head>
162 <body style="background-color: #e87f7f">
163     <div style='margin-top: 20px;background-color='#e87f7f''>
164         <div>{html\_content}</div>
165         <p>{analysis\_text}</p>
166     </div>
167 </body>
168 </html>
169 """
170 # 保存到HTML文件
171 with open("海口历史天气【2023年11月】散点可视化.html", "w", encoding="utf-8") as file:
172     file.write(complete\_html)
173 
174 import pandas as pd
175 from flatbuffers.builder import np
176 from matplotlib import pyplot as plt
177 from pyecharts.charts import Pie
178 from pyecharts import options as opts
179 from pyecharts.globals import ThemeType
180 
181 def on(gender\_counts):
182     total = gender\_counts.sum()
183     percentages = {gender: count / total \* 100 for gender, count in gender\_counts.items()}
184     analysis\_parts = \[\]
185     for gender, percentage in percentages.items():
186         analysis\_parts.append(f"{gender}天气占比为{percentage:.2f}%,")
187     analysis\_report = "天气比例饼状图显示," + ''.join(analysis\_parts)
188     return analysis\_report
189 
190 df = pd.read\_excel("海口历史天气【2023年11月】.xls")
191 gender\_counts = df\['天气'\].value\_counts()
192 analysis\_text = on(gender\_counts)
193 pie = Pie(init\_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WESTEROS,bg\_color='#e4cf8e'))
194 pie.add(
195     series\_name="海口市天气分布",
196     data\_pair=\[list(z) for z in zip(gender\_counts.index.tolist(), gender\_counts.values.tolist())\],
197     radius=\["40%", "70%"\],
198     rosetype="radius",
199     label\_opts=opts.LabelOpts(is\_show=True, position="outside", font\_size=14,
200                               formatter="{a}<br/>{b}: {c} ({d}%)")
201 )
202 pie.set\_global\_opts(
203     title\_opts=opts.TitleOpts(title="海口市11月份天气分布",pos\_right="50%"),
204     legend\_opts=opts.LegendOpts(orient="vertical", pos\_top="15%", pos\_left="2%"),
205     toolbox\_opts=opts.ToolboxOpts(is\_show=True)
206 )
207 pie.set\_series\_opts(label\_opts=opts.LabelOpts(formatter="{b}: {c} ({d}%)"))
208 html\_content = pie.render\_embed()
209 
210 # 生成HTML文件
211 complete\_html = f"""
212 <html>
213 <head>
214     <title>天气数据分析</title>
215 
216 </head>
217 <body style="background-color: #e87f7f">
218     <div style='margin-top: 20px;background-color='#e87f7f''>
219         <div>{html\_content}</div>
220         <h3>分析报告:</h3>
221         <p>{analysis\_text}</p>
222     </div>
223 </body>
224 </html>
225 """
226 
227 import pandas as pd
228 import matplotlib.pyplot as plt
229 from matplotlib import font\_manager
230 import jieba
231 
232 # 中文字体
233 font\_CN = font\_manager.FontProperties(fname="C:\\Windows\\Fonts\\STKAITI.TTF")
234 
235 # 读取数据
236 df = pd.read\_excel('海口历史天气【2023年11月】.xls')
237 
238 # 使用 jieba 处理数据,去除 "C"
239 df\['最高气温'\] = df\['最高气温'\].apply(lambda x: ''.join(jieba.cut(x))).str.replace('℃', '').astype(float)
240 df\['最低气温'\] = df\['最低气温'\].apply(lambda x: ''.join(jieba.cut(x))).str.replace('℃', '').astype(float)
241 # 开始绘图
242 plt.figure(figsize=(20, 8), dpi=80)
243 max\_tp = df\['最高气温'\].tolist()
244 min\_tp = df\['最低气温'\].tolist()
245 x\_day = range(1, 31)
246 # 绘制30天最高气温
247 plt.plot(x\_day, max\_tp, label = "最高气温", color = "red")
248 # 绘制30天最低气温
249 plt.plot(x\_day, min\_tp, label = "最低气温", color = "skyblue")
250 # 增加x轴刻度
251 \_xtick\_label = \["11月{}日".format(i) for i in x\_day\]
252 plt.xticks(x\_day, \_xtick\_label, fontproperties=font\_CN, rotation=45)
253 # 添加标题
254 plt.title("2023年11月最高气温与最低气温趋势", fontproperties=font\_CN)
255 plt.xlabel("日期", fontproperties=font\_CN)
256 plt.ylabel("温度(单位°C)", fontproperties=font\_CN)
257 plt.legend(prop = font\_CN)
258 plt.show()
259 
260 from pyecharts.charts import WordCloud
261 from pyecharts import options as opts
262 from pyecharts.globals import SymbolType
263 import jieba
264 import pandas as pd
265 from collections import Counter
266 
267 # 读取Excel文件
268 df = pd.read\_excel('海口历史天气【2023年11月】.xls')
269 # 提取商品名
270 word\_names = df\["风向"\].tolist() + df\["天气"\].tolist()
271 # 提取关键字
272 seg\_list = \[jieba.lcut(text) for text in word\_names\]
273 words = \[word for seg in seg\_list for word in seg if len(word) > 1\]
274 word\_counts = Counter(words)
275 word\_cloud\_data = \[(word, count) for word, count in word\_counts.items()\]
276 
277 # 创建词云图
278 wordcloud = (
279     WordCloud(init\_opts=opts.InitOpts(bg\_color='#00FFFF'))
280         .add("", word\_cloud\_data, word\_size\_range=\[20, 100\], shape=SymbolType.DIAMOND,
281              word\_gap=5, rotate\_step=45,
282              textstyle\_opts=opts.TextStyleOpts(font\_family='cursive', font\_size=15))
283         .set\_global\_opts(title\_opts=opts.TitleOpts(title="天气预报词云图",pos\_top="5%", pos\_left="center"),
284                          toolbox\_opts=opts.ToolboxOpts(
285                              is\_show=True,
286                              feature={
287                                  "saveAsImage": {},
288                                  "dataView": {},
289                                  "restore": {},
290                                  "refresh": {}
291                              }
292                          )
293 
294     )
295 )
296 
297 # 渲染词图到HTML文件
298 wordcloud.render("天气预报词云图.html")

五、总结

1.根据散点图的显示回归方:y = 0.6988742964352719x + 10.877423389618516来获取海口市11月份温度趋势
2.根据饼状图可以了解海口市11月份的天气比例,多云天气占比为53.33%,晴天气占比为26.67%,阴天气占比为13.33%,小雨天气占比为6.67%,
3.根据折线图了解海口市11月份的最高温度和最低温度趋势。
4.根据词云图的显示,可以了解当月的天气质量相关内容。

  • 综述:是通过Python爬虫技术获取天气预报数据,数据爬取方面,通过Python编写爬虫程序,利用网络爬虫技术从天气网站上获取天气预报数据,并进行数据清洗和处理。数据可视化方面,利用数据可视化工具,将存储的数据进行可视化展示,以便用户更直观地了解天气情况_因此用户更好地理解和应用天气数据,从而做出更准确的决策和规划。__

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Ceph创建bucket桶 在 Ceph 中创建桶&#xff08;bucket&#xff09;需要使用 Ceph 对象网关&#xff08;RGW&#xff09;。 注&#xff1a;如果查看shell批量创建脚本请直接参见目录3 1. 利用radosgw-admin工具创建桶 确保 Ceph 集群和对象网关已正确配置 确保你的 Ceph 集群…...

周末总结(2024/08/17)

工作 人际关系核心实践&#xff1a; 要学会随时回应别人的善意&#xff0c;执行时间控制在5分钟以内 坚持每天早会打招呼 遇到接不住的话题时拉低自己&#xff0c;抬高别人(无阴阳气息) 朋友圈点赞控制在5min以内&#xff0c;职场社交不要放在5min以内 职场的人际关系在面对利…...

SQL高级编程:掌握自定义函数和过程的艺术

标题&#xff1a;SQL高级编程&#xff1a;掌握自定义函数和过程的艺术 在SQL的世界里&#xff0c;数据操作不仅仅局限于简单的查询和更新。通过自定义函数&#xff08;User-Defined Functions, UDFs&#xff09;和存储过程&#xff08;Stored Procedures&#xff09;&#xff…...

python监听环境内是否有声音

python监听环境内是否有声音 首先使用pyaudio打开麦克风&#xff0c;并开始录音。然后使用一个while循环来不断读取麦克风录取的音频数据&#xff0c;然后使用numpy来分析音频数据是否有声音。当检测到有声音时&#xff0c;会打印"有声音"并退出循环。最后关闭录音流…...

合并两个有序链表--力扣

题目如下: 将两个升序链表合并为一个新的 升序 链表并返回。新链表是通过拼接给定的两个链表的所有节点组成的。 示例如下: 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;l1 [1,2,4], l2 [1,3,4] 输出&#xff1a;[1,1,2,3,4,4]示例 2&#xff1a; 输入&#xff1a;l1 [], l2 …...

【自用】Python爬虫学习(三):图片下载、使用代理、防盗链视频下载、多线程与多进程

Python爬虫学习&#xff08;三&#xff09; 使用BeautifulSoup解析网页并下载图片模拟用户登录处理使用代理视频下载&#xff0c;防盗链的处理多线程与多进程 使用BeautifulSoup解析网页并下载图片 目的&#xff1a;对某网站的某个专栏页面的图片进行下载得到高清图。 思路&am…...

#Datawhale AI夏令营第4期#AIGC方向Task3

在之前的任务中&#xff0c;我们已经对baseline进行了精读&#xff0c;并生成了&#xff0c;我们自己的八图故事。 在Task3中&#xff0c;我们的主要任务有两个&#xff1a;part1&#xff1a;工具初探一ComfyUI应用场景探索&#xff1b;Part2&#xff1a;Lora微调。 微调是一…...

【docker综合篇】关于我用docker搭建了6个应用服务的事

最近一直在捣鼓docker&#xff0c;利用测试服务器&#xff0c;本着犯错就重来(重装系统)的大无畏精神&#xff0c;不断尝试&#xff0c;总结经验&#xff0c;然后在网上搜寻一些关于docker有关的服务镜像&#xff0c;并搭建起来。看着一个个服务在我的服务器跑起来&#xff0c;…...

【sgCreateAPIFunction】自定义小工具:敏捷开发→自动化生成API接口方法代码片段脚本(接口方法代码生成工具)

sgCreateAPIFunction源码 <template><!-- 前往https://blog.csdn.net/qq_37860634/article/details/141159084 查看使用说明 --><div :class"$options.name"><div class"sg-head">接口方法生成工具<el-dropdown:show-timeou…...

Vue2图片懒加载(vue-lazyload)

参考文档&#xff1a;vue-lazyload 安装插件 npm install vue-lazyload # or yarn add vue-lazyload # or pnpm add vue-lazyload使用 使用方式 一&#xff1a; 所有懒加载图片的占位图使用同一张默认图片 引入并注册 // main.js import VueLazyload from vue-lazyload Vue…...

Jenkins-拉取代码

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、Jenkins环境配置&#xff08;一&#xff09;配置Maven环境&#xff08;1&#xff09;Maven下载&#xff08;2&#xff09;将Maven上传服务器&#xff08;3&…...

深度解析:.secret勒索病毒如何加密你的数据并勒索赎金

引言&#xff1a; 在当今这个数字化、信息化的时代&#xff0c;网络安全已成为一个不容忽视的重要议题。随着互联网的普及和技术的飞速发展&#xff0c;我们的生活、工作乃至整个社会的运转都越来越依赖于各种计算机系统和网络。然而&#xff0c;这种高度依赖也为我们带来了前…...

python/java环境配置

环境变量放一起 python&#xff1a; 1.首先下载Python Python下载地址&#xff1a;Download Python | Python.org downloads ---windows -- 64 2.安装Python 下面两个&#xff0c;然后自定义&#xff0c;全选 可以把前4个选上 3.环境配置 1&#xff09;搜高级系统设置 2…...

PPT|230页| 制造集团企业供应链端到端的数字化解决方案:从需求到结算的全链路业务闭环构建

制造业采购供应链管理是企业运营的核心环节&#xff0c;供应链协同管理在供应链上下游企业之间建立紧密的合作关系&#xff0c;通过信息共享、资源整合、业务协同等方式&#xff0c;实现供应链的全面管理和优化&#xff0c;提高供应链的效率和透明度&#xff0c;降低供应链的成…...

在 Nginx Stream 层“改写”MQTT ngx_stream_mqtt_filter_module

1、为什么要修改 CONNECT 报文&#xff1f; 多租户隔离&#xff1a;自动为接入设备追加租户前缀&#xff0c;后端按 ClientID 拆分队列。零代码鉴权&#xff1a;将入站用户名替换为 OAuth Access-Token&#xff0c;后端 Broker 统一校验。灰度发布&#xff1a;根据 IP/地理位写…...

MySQL中【正则表达式】用法

MySQL 中正则表达式通过 REGEXP 或 RLIKE 操作符实现&#xff08;两者等价&#xff09;&#xff0c;用于在 WHERE 子句中进行复杂的字符串模式匹配。以下是核心用法和示例&#xff1a; 一、基础语法 SELECT column_name FROM table_name WHERE column_name REGEXP pattern; …...

3-11单元格区域边界定位(End属性)学习笔记

返回一个Range 对象&#xff0c;只读。该对象代表包含源区域的区域上端下端左端右端的最后一个单元格。等同于按键 End 向上键(End(xlUp))、End向下键(End(xlDown))、End向左键(End(xlToLeft)End向右键(End(xlToRight)) 注意&#xff1a;它移动的位置必须是相连的有内容的单元格…...

企业如何增强终端安全?

在数字化转型加速的今天&#xff0c;企业的业务运行越来越依赖于终端设备。从员工的笔记本电脑、智能手机&#xff0c;到工厂里的物联网设备、智能传感器&#xff0c;这些终端构成了企业与外部世界连接的 “神经末梢”。然而&#xff0c;随着远程办公的常态化和设备接入的爆炸式…...

rnn判断string中第一次出现a的下标

# coding:utf8 import torch import torch.nn as nn import numpy as np import random import json""" 基于pytorch的网络编写 实现一个RNN网络完成多分类任务 判断字符 a 第一次出现在字符串中的位置 """class TorchModel(nn.Module):def __in…...

动态 Web 开发技术入门篇

一、HTTP 协议核心 1.1 HTTP 基础 协议全称 &#xff1a;HyperText Transfer Protocol&#xff08;超文本传输协议&#xff09; 默认端口 &#xff1a;HTTP 使用 80 端口&#xff0c;HTTPS 使用 443 端口。 请求方法 &#xff1a; GET &#xff1a;用于获取资源&#xff0c;…...

基于Springboot+Vue的办公管理系统

角色&#xff1a; 管理员、员工 技术&#xff1a; 后端: SpringBoot, Vue2, MySQL, Mybatis-Plus 前端: Vue2, Element-UI, Axios, Echarts, Vue-Router 核心功能&#xff1a; 该办公管理系统是一个综合性的企业内部管理平台&#xff0c;旨在提升企业运营效率和员工管理水…...

c++第七天 继承与派生2

这一篇文章主要内容是 派生类构造函数与析构函数 在派生类中重写基类成员 以及多继承 第一部分&#xff1a;派生类构造函数与析构函数 当创建一个派生类对象时&#xff0c;基类成员是如何初始化的&#xff1f; 1.当派生类对象创建的时候&#xff0c;基类成员的初始化顺序 …...