Python爬取天气
近年来，随着互联网的普及和数据开放，我们可以通过网络获取到各种各样的数据。其中，天气数据是人们关注的重点之一。通过获取天气数据，我们可以及时了解到未来几天的天气情况，以便合理安排个人和工作生活。
本文将介绍如何使用Python爬取天气数据，并通过代码示例演示具体的实现过程。
爬取天气数据
首先，我们需要确定获取天气数据的来源。目前，市面上有很多天气预报网站，我们可以选择其中一个来获取数据。以中国天气网（www.weather.com.cn）为例，该网站提供了全国各地的天气预报信息。
接下来，我们需要分析网页的结构，找到包含天气数据的元素。通过查看网页源代码，我们可以发现天气数据被包含在weatherbox这个class的div元素中，而每个具体天气数据则被包含在sk_info这个class的div元素中。
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_weather(city_code):
url = f"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"}
response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
weather_box = soup.find("div", {"class": "weatherbox"})
weather_info = weather_box.find_all("div", {"class": "sk_info"})
for info in weather_info:
print(info.get_text())
上述代码中，我们通过requests库发送HTTP请求，获取指定城市的天气预报网页。接着，我们使用BeautifulSoup库解析网页源代码，从中提取出天气数据。最后，我们使用find和find_all方法，通过指定class属性值，找到对应的div元素。
可视化天气数据
获取到天气数据后，我们可以将其可视化，以便更直观地了解和比较各个城市的天气情况。在本文中，我们将使用matplotlib库绘制饼状图，展示不同天气类型的比例。
首先，我们需要统计各个天气类型出现的次数。我们可以定义一个字典，将天气类型作为键，出现次数作为值。然后，遍历天气数据，统计各个天气类型的次数。
import matplotlib.pyplot as plt
def plot_weather(weather_data):
weather_count = {}
for data in weather_data:
weather_type = data.split(" ")[0] # 假设天气数据格式为“晴 25℃～15℃”
if weather_type in weather_count:
weather_count[weather_type] += 1
else:
weather_count[weather_type] = 1
labels = list(weather_count.keys())
sizes = list(weather_count.values())
colors = ["yellowgreen", "gold", "lightskyblue", "lightcoral", "orange"]
plt.pie(sizes, labels=labels, colors=colors, autopct="%1.1f%%", startangle=140)
plt.axis("equal")
plt.show()
上述代码中，我们定义了一个plot_weather函数，该函数接收天气数据作为参数。我们首先创建一个空字典weather_count，用于存储不同天气类型的出现次数。然后，我们遍历天气数据，将天气类型提取出来，并更新字典中相应的值。
接着，使用matplotlib.pyplot模块的pie函数绘制饼状图。我们将字典的键作为饼状图的标签，字典的值作为饼状图的大小，使用预定义的颜色设置饼状图的颜色，使用autopct参数显示百分比，使用startangle参数设置起始角度，使
