导语

前几篇文章介绍了爬取静态网站的主要方法。今天写一个小项目实践一下。本项目可以实现在终端窗口查询全国3400多个区县的当日天气信息和近七天天气信息。

实现效果

原文链接

• 文件获取：相关程序和城市id文件可以在公众号 拇指笔记 后台回复”天气预报”获取。
• 使用方法：在终端窗口运行程序，输入查询的区县名称（如：丰台、静安等）。

相关模块

• pandas：读取城市ID文件

• prettytable：输出ASC风格的表格

• bs4：解析网页

• selenium：渲染网页，以便爬取动态网页

• 和其他几个内置库

获取每个城市网页的url

中国天气网将不同城市的天气信息存储在了不同的网页中，这些网页的url遵循如下规律。

"https://www.weather.com.cn/weather1d/"+city_id+".shtml" 

因此我们只需要获取各个城市的id就可以实现得到各个城市的url了。感谢万能的百度，我查到了全国3400多个区县的id。

为了方便查询，我将各个城市与其对应的id保存到了一个.xlsx文件中，需要的朋友可以后台回复”天气预报”获取。

只需要将这个xlsx文件转换为字典，就可以实现根据输入城市名获取城市id的功能。代码如下

city_id = pd.read_excel('city_id.xlsx') dict_c = city_id.set_index('City_CN').T.to_dict('list') city = input('输入查询地：') test_id = dict_c[city] test_id.append("".join(filter(str.isdigit, test_id[0]))) print('城市ID：',test_id[1],sep='') 

爬取静态网站上的天气信息

近七日天气信息在一个静态网站上。通过观察，可以确定所有需要的信息都在标签<li class = "sky skyid lv">下。

通过find_all()方法获取所有这个标签下的信息。

html_dizhi = "https://www.weather.com.cn/weather/"+test_id[1]+".shtml" html = urlopen(html_dizhi) obj = bf(html.read(),'html.parser') mes_links = obj.find_all("li", {"class": re.compile('sky skyid lvd')}) 

进一步观察该标签下的信息，发现需要的信息分别存储在h1,p,i等标签下。

找到对应标签，获取近七天每天的信息。

for mes in mes_links:     date.append(mes.h1.get_text())     wter.append(mes.p.get_text())     wd_g.append(mes.span.get_text())     for i in range(7):     wd_d.append(obj.select('.tem i')[i].get_text())     wind.append(obj.select('.win i')[i].get_text()) 

爬取动态网站上的天气信息

在获取当日天气网站时我发现返回的当日天气信息是空标签。找了点资料后发现原来这个网站是一个动态网站，需要等待JS脚本加载。

爬取动态网页的方法有三种：

1. 逆向回溯法
2. 渲染动态网页法
3. 模拟浏览器行为法

本文使用的是第三种方法，实现模拟浏览器行为的工具是Selenium。Selenium 简介：

Selenium 是一个用于Web应用程序测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。支持市面上几乎所有的主流浏览器。

选择它的理由当然是因为简单， Selenium可以非常容易的爬取动态网页，并且搜索节点的方法与之前在静态网页中使用的方法一样。运用到爬虫中的思路是：

使用Selenium 渲染网页，解析渲染后的网页源码，或者直接通过Selenium 接口获取页面中的元素。

通过以下代码，我们就获得了某一城市的当日网站的HTML文件。

HTML1='https://www.weather.com.cn/weather1d/101050901.shtml' driver=webdriver.Firefox() driver.get(HTML1) page=BeautifulSoup(driver.page_source,'html5lib') 

获取到网页信息后，简单查看就可以找到包含今日天气信息的标签(<div class ='sk'>)

仍然可以通过爬取静态网页的方法获得其中的信息。

最后

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