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使用Python和BS4刮取天气预测数据

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想要使用Python以及BS4库来爬取天气预报数据，可以按照以下步骤操作：

步骤一：导入所需库

我们首先需要导入所需的库，包括requests库和bs4库。requests库用于向目标网站请求数据，而bs4则是用来解析和处理返回的HTML或XML格式的网页内容。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

步骤二：发送网络请求

接下来，我们需要构建一个URL，然后发送网络请求以获取目标网站的数据。在这个例子中，我们选择以中国天气网（http://www.weather.com.cn/）为例子来演示。

url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101280101.shtml'
response = requests.get(url)

步骤三：解析HTML

网络请求返回的内容是HTML格式的数据，为了方便数据处理，我们需要用BeautifulSoup库将返回的HTML内容进行解析：

soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

步骤四：找到想要的数据位置

在经过第三步处理后，我们已经将返回的HTML内容解析成了一个BeautifulSoup对象，接下来需要在网页上找到我们需要的数据位置。以北京市天气预报为例，我们可以在网页中找到“今日天气实况”和“近期天气”这两个模块。

# 找到今日天气实况模块
live_html = soup.find('html')
today_area = live_html.find('div', {'id': 'today'})
today_live = today_area.find('div', {'class': 'wea_alert clearfix'})

# 找到近期天气模块
forecast_div = soup.find('div', {'class': 'c7d'})
forecast_li = forecast_div.find_all('li')

在上述代码中，我们使用soup.find()和soup.find_all()来查找页面上的HTML元素，并返回包含所需数据的HTML标记。

步骤五：提取数据内容

在找到了页面上包含所需数据的HTML标记后，我们需要使用一些技巧来提取出需要的数据内容。例如，我们想要从“今日天气实况”中获取实时温度、空气质量等信息，可以使用如下代码：

# 获取今日天气实况中的数据
live_data = today_live.find('div', {'class': 'left fl'})
temp = live_data.find('h1').string
wind = live_data.find('p').string
quality = today_live.find('span', {'class': 'level'})

步骤六：存储数据

在提取出所需的数据后，我们可以存储这些数据以备后续使用。以下是将数据存储到JSON文件中的示例代码：

import json

# 存储数据到JSON文件中
data = {
    "temperature": temp,
    "wind": wind,
    "quality": quality.string
}

with open('weather.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False)

以上就是使用Python和BS4库爬取天气预测数据的基本步骤。需要注意的是，爬取网站数据需要尊重相关网站的规定，不要频繁发送请求以及并发请求过多，以免被视为恶意攻击。另外，在实际使用时，爬取结果可能因网站数据结构变化而无法顺利获取，需要对代码进行更新和维护。

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