今天就跟大家聊聊有關(guān)Python中Scrapy如何抓取并分析天氣數(shù)據(jù)，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結(jié)了以下內(nèi)容，希望大家根據(jù)這篇文章可以有所收獲。
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利用Python“簡(jiǎn)單地”抓取并分析一下天氣數(shù)據(jù)。補(bǔ)充一下之前數(shù)據(jù)可視化的空白。
Python版本：3.6.4
相關(guān)模塊：
PIL模塊；
requests模塊；
pyecharts模塊；
以及一些Python自帶的模塊。
同Python簡(jiǎn)單分析微信好友。
利用國家氣象局和百度天氣查詢API接口來獲取當(dāng)前天氣數(shù)據(jù)，主要包括溫度、濕度、氣壓等。
獲取相關(guān)數(shù)據(jù)之后利用pyecharts模塊和PIL模塊對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析。
具體實(shí)現(xiàn)過程詳見個(gè)人簡(jiǎn)介或私信獲取源代碼。
結(jié)果展示
使用：
在cmd窗口中運(yùn)行analysis.py文件即可。
要畫什么圖把對(duì)應(yīng)的函數(shù)調(diào)用注釋去掉就好啦：
圖片
結(jié)果：
（打開相關(guān)文件中的html文件查看效果更佳，到處點(diǎn)一點(diǎn)有驚喜~~~）
（1）全國部分城市空氣質(zhì)量
圖片
（2）天氣預(yù)報(bào)簡(jiǎn)圖
圖片
（3）部分城市氣溫柱狀圖
圖片
（4）部分城市氣溫折線圖
圖片
（5）部分城市相對(duì)氣壓餅圖
圖片
（6）部分城市氣溫分布圖
圖片
（7）北京城市濕度
圖片
（8）南京天氣信息雷達(dá)圖
圖片
有些是為了畫圖而畫圖了，所以看起來邏輯很怪
來可視化一波我們爬取到的數(shù)據(jù)吧！
首先，根據(jù)經(jīng)緯度畫下地震發(fā)生頻次的熱力圖吧，為了方便統(tǒng)計(jì)，我們對(duì)經(jīng)緯度進(jìn)行了保留一位小數(shù)處理，然后再進(jìn)行頻次統(tǒng)計(jì)，因此熱力圖會(huì)存在誤差。
**注：數(shù)據(jù)源于http://news.ceic.ac.cn/index.html，僅供參考。**
總體上效果是這樣子的：
圖片
和Google搜到的世界地震帶分布對(duì)比一下：
圖片
還行吧，就是為啥中國那片這么“出眾”。不過想想也對(duì)，國內(nèi)自己的地震數(shù)據(jù)肯定統(tǒng)計(jì)的更詳細(xì)，級(jí)別非常低的地震也統(tǒng)計(jì)進(jìn)去了，而國外的地震統(tǒng)計(jì)的就比較粗糙一點(diǎn)，所以漏了很多，這么一來一回，也就成這副鬼樣子了。因此還不如仔細(xì)瞅瞅國內(nèi)的呢。所以放大定位到中國瞅瞅咯，效果如下：
圖片
好吧，中國國土面積太大了，不太好展示，感興趣的小伙伴自己下載相關(guān)文件看吧。T_T
然后再統(tǒng)計(jì)一下每年發(fā)生地震的頻次？效果如下：
圖片
以及地震級(jí)別統(tǒng)計(jì)？效果如下：
圖片
最后再對(duì)所有發(fā)生過地震的地點(diǎn)畫個(gè)詞云吧：
看完上述內(nèi)容，你們對(duì)Python中Scrapy如何抓取并分析天氣數(shù)據(jù)有進(jìn)一步的了解嗎？如果還想了解更多知識(shí)或者相關(guān)內(nèi)容，請(qǐng)關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道，感謝大家的支持。
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