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

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

请添加图片描述

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