天气预报我们每天都会关注，我们可以根据未来的天气增减衣物、安排出行，每天的气温、风速风向、相对湿度、空气质量等成为关注的焦点。本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行爬取，保存为csv文件，之后用matplotlib、numpy、pandas对数据进行可视化处理和分析，得到温湿度度变化曲线、空气质量图、风向雷达图等结果，为获得未来天气信息提供了有效方法。
1、数据获取
请求网站链接
提取有用信息
这里采用BeautifulSoup库对刚刚获取的字符串进行数据提取，首先对网页进行检查，找到需要获取数据的标签：
可以发现7天的数据信息在div标签中并且id=“7d”，并且日期、天气、温度、风级等信息都在ul和li标签中，所以我们可以使用BeautifulSoup对获取的网页文本进行查找div标签id=“7d”，找出他包含的所有的ul和li标签，之后提取标签中相应的数据值，保存到对应列表中。
这里要注意一个细节就是有时日期没有最高气温，对于没有数据的情况要进行判断和处理。另外对于一些数据保存的格式也要提前进行处理，比如温度后面的摄氏度符号，日期数字的提取，和风级文字的提取，这需要用到字符查找及字符串切片处理。
下面爬取当天的数据
下面爬取7天的数据
tem_low = inf[1].find('i').string # 找到最低气温
return final_day,final
方法获取当天的数据，进而对当天的天气信息进行提取。
保存csv文件
2.可视化分析
当天温度变化曲线图
分析可以发现这一天最高温度为33℃，最低温度为28℃，并且平均温度在20.4℃左右，通过对时间分析，发现昼夜温差5℃，低温分布在凌晨，高温分布在中午到下午的时间段。
当天相对湿度变化曲线图
分析可以发现一天的温度和湿度具有强烈的相关性，他们呈负相关，这就说明他们时间是负相关关系，并且进一步分析，当温度较低时，空气中水分含量较多，湿度自然较高，而温度较高时，水分蒸发，空气就比较干 燥，湿度较低，符合平时气候现象。
空气质量指数柱状图
上面这张是南方珠海的控制质量图，可以看出空气质量指数最大也是在健康范围，说明珠海空气非常好，分析可以发现这一天最高空气质量指数达到了35，最低则只有14，并且平均在25左右，通过时间也可以发现，基本在清晨的时候是空气最好的时候（4-9点），在下午是空气污染最严重的时候，所以清晨一般可以去外面呼吸新鲜的空气，那时污染最小。
而下面这个空气质量图是选取的北方的一个城市，可以看到这里的环境远远比不上珠海。
风向风级雷达图
统计一天的风力和风向，由于风力风向使用极坐标的方式展现较好，所以这里采用的是极坐标的方式展现一天的风力风向图，将圆分为8份，每一份代表一个风向，半径代表平均风力，并且随着风级增高，蓝色加深，最后结果如下所示：
分析可以发现这一天西南风最多，平均风级达到了1.75级，东北风也有小部分1.0级，其余空白方向无来风。
未来14天高低温变化曲线图
统计未来14天的高低温度变化，并绘制出他们的变化曲线图，分别用虚线将他们的平均气温线绘制出来，最后结果如下所示：
分析可以发现未来14天高温平均气温为30.5℃，温度还是比较高，但是未来的第8天有降温，需要做好降温准备，低温前面处于平稳趋势，等到第8天开始下降，伴随着高温也下降，整体温度下降，低温平均在27℃左右。
未来14天风向风级雷达图
统计未来14天的风向和平均风力，并和前面一样采用极坐标形式，将圆周分为8个部分，代表8个方向，颜色越深代表风级越高，最后结果如下所示：
分析可以发现未来14天东南风、西南风所占主要风向，风级最高达到了5级，最低的西风平均风级也有3级。
未来14天气候分布饼图
统计未来14天的气候，并求每个气候的总天数，最后将各个气候的饼图绘制出来，结果如下所示：
分析可以发现未来14天气候基本是“雨”、“阴转雨”和“阵雨”，下雨的天数较多,结合前面的气温分布图可以看出在第8-9天气温高温下降，可以推测当天下雨，导致气温下降。
3、结论
1.首先根据爬取的温湿度数据进行的分析，温度从早上低到中午高再到晚上低，湿度和温度的趋势相反，通过相关系数发现温度和湿度有强烈的负相关关系，经查阅资料发现因为随着温度升高水蒸汽蒸发加剧，空气中水分降低湿度降低。当然，湿度同时受气压和雨水的影响，下雨湿度会明显增高。
2.经查阅资料空气质量不仅跟工厂、汽车等排放的烟气、废气等有关，更为重要的是与气象因素有关。由于昼夜温差明显变化，当地面温度高于高空温度时，空气上升，污染物易被带到高空扩散；当地面温度低于一定高度的温度时，天空形成逆温层，它像一个大盖子一样压在地面上空，使地表空气中各种污染物不易扩散。一般在晚间和清晨影响较大，而当太阳出来后，地面迅速升温，逆温层就会逐渐消散，于是污染空气也就扩散了。
3.风是由气压在水平方向分布的不均匀导致的。风受大气环流、地形、水域等不同因素的综合影响，表现形式多种多样，如季风、地方性的海陆风、山谷风等，一天的风向也有不同的变化，根据未来14天的风向雷达图可以发现未来所有风向基本都有涉及，并且没有特别的某个风向，原因可能是近期没有降水和气文变化不大，导致风向也没有太大的变化规律。
4.天气是指某一个地区距离地表较近的大气层在短时间内的具体状态。跟某瞬时内大气中各种气象要素分布的综合表现。根据未来14天的天气和温度变化可以大致推断出某个时间的气候，天气和温度之间也是有联系的。
4、代码框架
附源代码
tem_low = inf[1].find('i').string # 找到最低气温
html1 = getHTMLtext(url1)data1, data1_7 = get_content(html1) # 获得1-7天和当天的数据
if __name__ == '__main__':main()
tem_high_ave = sum(tem_high)/14 # 求平均高温tem_low_ave = sum(tem_low)/14 # 求平均低温
def wind_radar(data):"""风向雷达图"""wind1 = list(data['风向1'])wind2 = list(data['风向2'])wind_speed = list(data['风级'])wind1 = change_wind(wind1)wind2 = change_wind(wind2)
if __name__ == '__main__':main()
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.