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使用Python构建燃油价格跟踪器

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我来为你详细讲解如何使用Python构建一个简单的燃油价格跟踪器。

1. 简介

燃油价格跟踪器可以帮助用户实时监控油价的变化情况，方便用户在购买燃油时做出明智的决策。在这个项目中，我们将使用Python构建一个简单的燃油价格跟踪器，能够获取实时油价数据并显示在终端界面上。

2. 技术栈

在这个项目中，我们将使用Python语言以及以下库：

  • requests：用于发送 HTTP 请求并获取相应数据。
  • BeautifulSoup：用于解析 HTML 文档，提取所需数据。
  • pandas：用于数据处理和分析。
  • matplotlib：用于绘制图表。

3. 步骤

3.1 获取油价数据

首先，我们需要获取实时的燃油价格数据。在这里，我们将使用一个公开的API来获取大陆地区各省份和城市的油价数据。使用以下代码可以通过API获取数据：

import requests

s = requests.Session()
s.headers.update({
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'})

# 省份列表
province_url = 'http://apis.juhe.cn/cnoil/oil_city'
r = s.get(province_url, params={
    'key': 'your_key',
    'format': 1
})
provinces = r.json()['result']

# 城市列表及油价信息
city_url = 'http://apis.juhe.cn/cnoil/oil'
oil_data = []
for province in provinces:
    r = s.get(city_url, params={
        'key': 'your_key',
        'format': 1,
        'pid': province['id']
    })
    cities = r.json()['result']
    for city in cities:
        oil_data.append({
            'province': province['province'],
            'city': city['city'],
            '89#': city['oil_price'][0]['price'],
            '92#': city['oil_price'][1]['price'],
            '95#': city['oil_price'][2]['price'],
            '0#': city['oil_price'][3]['price'],
            'update_time': city['update_time']
        })

需要注意的是，在上述代码中，需要使用你自己的API密钥来替换 your_key。

3.2 数据处理

获取到数据后，我们需要对数据进行处理，使其更容易被使用。我们将使用pandas库来完成数据的处理。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(oil_data)
df['province_city'] = df['province'] + ' - ' + df['city']
df = df.drop(['province', 'city'], axis=1)
df = df[['province_city', '89#', '92#', '95#', '0#', 'update_time']]

在这里，我们使用 pandas 将数据转化为数据框形式，并增加一列province_city表示省份和城市的组合，方便后续的处理。接着，我们删除原来的 province 和 city 列，并按照列名的顺序重新排列。

3.3 绘图显示

最后，我们需要将数据以图表的形式显示出来。这里我们使用 matplotlib 库来绘图。

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from datetime import datetime

# 转换时间格式
df['update_time'] = pd.to_datetime(df['update_time'])

# 绘制图表
fig, ax = plt.subplots()
for col in ['89#', '92#', '95#']:
    ax.plot(df['update_time'], df[col], label=col)
ax.legend()
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d %H:%M:%S'))
plt.xticks(rotation=45)
plt.xlabel('Update Time')
plt.ylabel('Price (yuan/L)')
plt.title('Oil Price')
plt.show()

在这段代码中，我们首先将 update_time 列转化为datetime格式，并使用matplotlib绘制图表。其中，xaxis.set_major_formatter()用于格式化x轴的时间显示，plt.xticks(rotation=45)用于调整x轴标签的角度。

至此，我们已经完成了一个简单的燃油价格跟踪器的构建。

4. 结论

本篇文章主要介绍了如何使用Python构建一个简单的燃油价格跟踪器。在这个项目中，我们使用了Python语言和几个非常实用的库，包括requests、BeautifulSoup、pandas以及matplotlib。通过这个项目的实践，我们不仅学会了如何使用Python进行数据处理和绘图，也深入理解了如何使用API来获取实时数据。

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