您有一份天气预报待签收
本文作者：钱梦璇
文字编辑：宁刘莹
技术总编：张 邯
爬虫俱乐部将于2020年1月5日至11日在湖北武汉举行为期一周的Stata编程技术定制培训，此次采取初级班和高级班分批次培训。课程通过案例教学模式，旨在帮助大家在短期内掌握Stata软件编程、金融计量知识和实证分析方法，使大家熟悉Stata核心的爬虫技术，以及Stata与其他软件交互的高端技术。目前正在火热招生中~详细培训大纲及报名方式，请点击《爬虫俱乐部2020第一期Stata编程训练营开始报名啦！》或点击文末阅读原文呦~
另外，2019年11月29日-12月1日在湖北武汉举办的《2019年Python第四期培训招生》，招生工作已经结束，请大家继续关注我们后续的培训公告哦~
武汉的天气真的是说冷就冷，换衣服的速度都跟不上它变脸的速度！前几天大太阳还刺的眼睛痛，这几天小编都想裹上羽绒服冬眠了。
为了防止自己在大太阳下套秋裤，冷风中穿破洞，小编专门查询了武汉未来长期天气预报。借此机会，给大家分享一下如何利用xpath爬取武汉天气预报（网站地址为：http://pc.weathercn.com/）以及数据可视化的实现。
1.获取天气预报信息
进入中国天气官网中，搜索武汉天气预报，之后点击“长期天气”选项，会显示未来很长时间内的天气情况，如下所示：
进入开发者模式，url=” http://pc.weathercn.com/weather/long/101200101/?partner=2000001010_hfaw&areatype=smartid&p_source=search&p_type=landing”的response返回的是一个 HTML文件：
import requests from lxml import etree import re
url="http://pc.weathercn.com/weather/long/101200101/?partner=2000001010_hfaw&areatype=smartid&p_source=search&p_type=landing"headers={ "Accept":"text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8", "Accept-Encoding":"gzip, deflate", "Accept-Language":"zh-CN,zh;q=0.9", "Cache-Control":"max-age=0", "Connection":"keep-alive", "Cookie":"UM_distinctid=16e0103e57d2d1-05ec33daa28888-3c604504-100200-16e0103e57e27f; TQ__guid=221994521.970822533698675700.1571975063115.4133; Hm_lvt_7ede4c9f7c5109519083543b0f766992=1571975066; CNZZDATA1271283645=2078186835-1571970429-%7C1571975829; _cnzz_CV1271283645=%E5%90%88%E4%BD%9C%E4%BC%99%E4%BC%B4%E6%9D%A5%E6%BA%901%7C2000001010_hfaw%7Cp; Hm_lpvt_7ede4c9f7c5109519083543b0f766992=1571976621", "Host":"pc.weathercn.com", "Upgrade-Insecure-Requests":"1", "User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36"}html=requests.get(url,headers=headers) html.encoding='UTF-8'print(html.text)我们需要利用get方法获取数据，将html编码为UTF-8以防止乱码。利用text方法获取文本内容。
接下来，利用xpath方法获取日期和温度信息，可以在开发者模式里的Elements直接copy xpath，也可以利用谷歌浏览器中的xpath helper插件搜寻数据，具体操作见之前的推文。
tree=etree.HTML(html.text) #print(tree)date="//a[@class='longcsshref']/div[@class='cal-body-item']/div[@class='cal-date']/text()"date_list=tree.xpath(date)print(date_list)由于每个月份的第一天的xpath路径比较特殊，所以少了三个月份第一天的日期。
通过定位30和31日，在此后利用列表的insert方法插入'11月01日'，'12月01日'和'1月01日'3个元素：
for i in range(len(date_list)): if date_list[i]=='30' or date_list[i]=='31': print(i)date_list.insert(6,'11月01日')date_list.insert(36,'12月01日')date_list.insert(67,'1月01日') date_list[0]='10月26日'print(date_list)返回的日期列表如下所示：
接下来，利用同样的方法获取温度数据：
weather="//a[@class='longcsshref']/div[@class='cal-body-item']/p[2]/text()"weather_list=tree.xpath(weather)weather_list.insert(6,'27/16℃') #直接加入每月第一天的日期数据weather_list.insert(36,'17/5℃')weather_list.insert(67,'8/3℃')print(weather_list)显然，为了画图时读入数据，我们需要把最高温度和最低温度的数字提取出来，并分别放入两个列表中。
mintemp=[]maxtemp=[]for each in weather_list: numbers = re.compile('[0-9]+/\-?[0-9]+').findall(each) #正则表达式 \d表示数字 +表示两个或多个 for number in numbers: number=number.split("/") number_int = [int(x) for x in number] #将字符串形式转化为数字 #print(number_int) mintemp.append(number_int[0]) maxtemp.append(number_int[1])print(maxtemp)print(mintemp)如上，利用re库中的compile函数和正则表达式，得到的每个number形如['17/11']。故之后利用字符串的split方法将最高温度和最低温度分开，并用int函数将字符串形式转化为数字。最高温度和最低温度列表如下：
2.绘制折线图
折线图可以较好的反应日期数据的波动情况等信息，得到日期和温度信息后，我们开始绘制折线图（为了更好地展示，仅选取未来10天的数据）。
py_date=date_list[:10] #未来10天的日期py_mintemp=mintemp[:10] #未来10天的最低温度py_maxtemp=maxtemp[:10] #未来10天的最高温度import pyecharts.options as optsfrom pyecharts.charts import Line #导入Line线图
def line_base(): #定义绘制线图的函数 c = ( Line() .add_xaxis(py_date) #py_date .add_yaxis("最高温度",py_maxtemp) .add_yaxis("最低温度",py_mintemp) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="武汉未来10天天气预报",subtitle="2019.10.26-2019.11.4") ,legend_opts=opts.LegendOpts(pos_top="10%")) ) return cline_base().render(r'E:\武汉未来十天天气预报.html') # render生成本地 HTML文件设定坐标轴和全局项，绘制方法类似柱状图，得到的图形如下所示：
作为北方人的小编也是惊了，11月初武汉的温度还在20度徘徊，武汉降温计划再次失败~
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