Python中Scrapy如何抓取并分析天气数据
今天就跟大家聊聊有关Python中Scrapy如何抓取并分析天气数据,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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利用Python“简单地”抓取并分析一下天气数据。补充一下之前数据可视化的空白。
开发工具
Python版本:3.6.4
相关模块:
PIL模块;
requests模块;
pyecharts模块;
以及一些Python自带的模块。
环境搭建
同Python简单分析微信好友。
主要思路
利用国家气象局和百度天气查询API接口来获取当前天气数据,主要包括温度、湿度、气压等。
获取相关数据之后利用pyecharts模块和PIL模块对数据进行可视化分析。
具体实现过程详见个人简介或私信获取源代码。
结果展示
使用:
在cmd窗口中运行analysis.py文件即可。
要画什么图把对应的函数调用注释去掉就好啦:
图片
结果:
(打开相关文件中的html文件查看效果更佳,到处点一点有惊喜~~~)
(1)全国部分城市空气质量
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(2)天气预报简图
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(3)部分城市气温柱状图
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(4)部分城市气温折线图
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(5)部分城市相对气压饼图
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(6)部分城市气温分布图
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(7)北京城市湿度
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(8)南京天气信息雷达图
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有些是为了画图而画图了,所以看起来逻辑很怪
补充:中国地震网数据可视化
来可视化一波我们爬取到的数据吧!
首先,根据经纬度画下地震发生频次的热力图吧,为了方便统计,我们对经纬度进行了保留一位小数处理,然后再进行频次统计,因此热力图会存在误差。
**注:数据源于http://news.ceic.ac.cn/index.html,仅供参考。**
总体上效果是这样子的:
图片
和Google搜到的世界地震带分布对比一下:
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还行吧,就是为啥中国那片这么“出众”。不过想想也对,国内自己的地震数据肯定统计的更详细,级别非常低的地震也统计进去了,而国外的地震统计的就比较粗糙一点,所以漏了很多,这么一来一回,也就成这副鬼样子了。因此还不如仔细瞅瞅国内的呢。所以放大定位到中国瞅瞅咯,效果如下:
图片
好吧,中国国土面积太大了,不太好展示,感兴趣的小伙伴自己下载相关文件看吧。T_T
然后再统计一下每年发生地震的频次?效果如下:
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以及地震级别统计?效果如下:
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最后再对所有发生过地震的地点画个词云吧:
看完上述内容,你们对Python中Scrapy如何抓取并分析天气数据有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。
网页名称:Python中Scrapy如何抓取并分析天气数据
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