爬取背景
这套课程虽然叫爬虫入门类课程，但是里面涉及到的点是非常多，十分检验你的基础掌握的牢固程度，代码中的很多地方都是可以细细品味的。
为什么要写这么一个小东东呢，因为我生活在大河北，那雾霾醇厚的很，去了趟三亚，那空气，啧啧，舒服的很，所以爬取一下三亚天气，看看什么时候去最好，理想的温度为24~28，呵呵哒
代码走起来 ，天气类的网址多的很，重点关注历史天气
找到这么一个网站 https://www.tianqi.com/sanya/
发现入口，哈哈，有机会爬取到
代码走起来，爬虫套路上吧
简单的requests，复杂的scrapy 总有一款适合你的
哇哦~从2011年到2019年都有唉
月份点进去，呈现了大概这些信息，最高气温，最低气温，天气，风向，风力，好了数据都有了
http://lishi.tianqi.com/sanya/201101.html
到这个地方不着急，慢慢来，一个天天写爬虫的人必须要对URL敏感，一看就嗨，小时候喜欢找规律的人长大都能写爬虫
OK，这就简单了，走起，看起来就简单，那我就使用pyspider了 ，好久没有，都有点遗忘了呢
怎么运行呢？
一顿操作，数据就下载到了
没有特别复杂的地方，基本就属于常规操作了
def __init__(self):
self._city = "sanya"
def get_date_list(self,begin,end):
date_list = [x.strftime("%Y%m") for x in list(pd.date_range(start=begin,end=end,freq="M"))]
return date_list
@every(minutes=24 * 60)
def on_start(self):
# 我需要生成201101~201812的所有链接
date_list = self.get_date_list("2011-01-01","2019-01-01")
for item in date_list:
self.crawl('http://lishi.tianqi.com/%s/%s.html' %(self._city,item) , callback=self.index_page)
@config(age=10 * 24 * 60 * 60)
def index_page(self, response):
items = []
for each in response.doc('.tqtongji2 > ul:not(.t1)').items():
date = each("li:eq(0)").text()
hot = each("li:eq(1)").text()
cold = each("li:eq(2)").text()
weather = each("li:eq(3)").text()
wind_direction = each("li:eq(4)").text()
wind_power = each("li:eq(5)").text()
item = {
"date":date,
"hot":hot,
"cold":cold,
"weather":weather,
"wind_direction":wind_direction,
"wind_power":wind_power}
items.append(item)
return items
基本数据分析
首先看一下数据的基本面
75% 都是26度的天气，很舒服
都发现了异常数据，例如最低气温最小的竟然为0，最高气温为13，不合理
最热竟然是37度，还不如我大河北温度，奇怪了？
excel 读取
def read_xlsx():
df = pd.read_excel("天气数据.xlsx",names =["cold","date","hot","weather","wind","wind_s"])
return df
我要知道，三亚天气的一个走势，这个地方直接按照时间进行图标制作吧
按照时间排序
df = read_xlsx()
opt_df = df[['date','cold','hot']]
opt_df = opt_df.sort_values(by='date')
可以明显的看到波峰和波谷，这个地方只能知道三亚的天气是有波动的，距离我得到最后的结果进了一点点
按照单独的一年绘制，得到一个很混乱的图，还是没有得到我想要的结果
opt_df = opt_df.set_index("date")
for i in range(2011,2019):
data = opt_df[str(i)]
plt.plot(range(1,len(data)+1), data['cold'])
plt.show()
每个颜色表示不同的年分，看来还是要用子图了。
从上到下，我从2011年依次罗列到2018年
opt_df = opt_df.set_index("date")
for i in range(2011,2019):
data = opt_df[str(i)]
plt.subplot(8,1,i-2010)
plt.grid(True)
plt.plot(range(1,len(data)+1), data['cold'])
plt.plot(range(1, len(data) + 1), data['hot'])
plt.title(str(i)+u"年，温度曲线")
plt.tight_layout()
plt.savefig("filename.png")
plt.show()
一个小的注意事项是：解决使用 plt.savefig 保存图片时一片空白
原因
其实产生这个现象的原因很简单：在 plt.show() 后调用了 plt.savefig() ，在 plt.show() 后实际上已经创建了一个新的空白的图片（坐标轴），这时候你再 plt.savefig() 就会保存这个新生成的空白图片。
知道了原因，就不难知道解决办法了，解决办法有两种：
在 plt.show() 之前调用 plt.savefig()；
import matplotlib.pyplot as plt
""" 一些画图代码 """
plt.savefig("filename.png")
plt.show()
画图的时候获取当前图像（这一点非常类似于 Matlab 的句柄的概念）：
# gcf: Get Current Figure
fig = plt.gcf()
plt.show()
fig1.savefig('tessstttyyy.png', dpi=100)
细细的看了一下，发现好稳定。。。。走势变化不大，那么，在去细化，我们拆解2018年的，然后推断2019年的，这个地方需要的展示12个月份的天气了，代码走起。
d2018 = opt_df["2018"]
print(d2018)
for i in range(1,13):
data = opt_df["2018-"+str(i)]
plt.subplot(12, 1, i)
plt.grid(True)
plt.plot(range(1, len(data) + 1), data['cold'])
plt.plot(range(1, len(data) + 1), data['hot'])
plt.title(str(i) + u"月，温度曲线")
plt.yticks([0,5,10,15,20,25,30,35,40])
plt.xticks(range(1,32))
plt.tight_layout()
plt.savefig("filename.png")
plt.show()
哈哈，到现在为止，啥也没看出来
继续努力，看平均天气，把2018年每个月的平均天气整理出来
月份
最低气温
最高气温
1
20.1
26.1
2
17.6
26.6
3
19.6
29.3
4
22.0
30.7
6
25.2
32.5
7
24.5
31.4
8
24.5
31.8
9
25.2
31.9
10
23.2
31.5
11
21.7
30.2
12
20.4
28.1
哈哈哈，都是好天气......我到底在做啥结果.....
受不了，我去百度了，看看天气网站的结论，emmm....一样，在我们河北人看来，这就是恒温的。
我还有的分析，我的数据是这样子的
是否下雨，我可以统计一下，代码走起来
全年的天气
天气
天数
中雨
15
多云
176
大雨
5
小雨
5
晴
12
暴雨
1
阴
11
阵雨
38
雷阵雨
6
统计一下每个月的天气变化
总结，两个结论，666
1月，2月，3月，11月，12月基本没雨
其他月份有雨
好吧，停止了，好像没得到啥数据，就是1月，2月，3月，11月，12月去三亚吧，这几个月份中3月份和11月份机票最便宜，看来我要写爬取机票的博客了
