本文來自 @範洺源 投稿，在其基礎上做了點修改
最近在學爬蟲和數據分析，看到天氣網上有國內城市一年的天氣歷史數據，想以此爲數據源練習一下，於是就有了這個項目。今天在此簡單介紹一下實現思路和最終效果。
用到的相關庫包括：
- requests
- bs4
- pandas
- matplotlib
- seaborn
- pyecharts
分析數據源
天氣網的歷史天氣預報查詢頁面（http://lishi.tianqi.com/）上有各城市的數據。以北京爲例，打開頁面之後經過簡單的嘗試就可以發現，每個月的數據是以http://lishi.tianqi.com/{城市的拼音}/{年份 月份}.html這樣的地址來展示的，於是可據此構建一個函數，函數的作用是默認返回北京市2018年1月到12月的 url：
def get_url(city='beijing'):
for time in range(201801,201813):
url = "http://lishi.tianqi.com/{}/{}.html".format(city,time)
yield url爬取數據
有了 url 地址就可以用 requests 來抓取。這裏要注意，得加上自己的 cookies，否則會返回 404 頁面，應該是對方網站做了反爬。拿到返回值之後，我用 bs4 庫的 select函數提取數據。select 函數使用的是 css 選擇器的語法。由於需要進行一定的數據分析，所以這裏沒有將數據保存到文件，而是直接使用 pandas 的 dataframe 進行儲存。
html = requests.get(url=url, headers=header, cookies=cookie)
soup = BeautifulSoup(html.content, 'html.parser')
date = soup.select("#tool_site > div.tqtongji2 > ul > li:nth-of-type(1) > a")
max_temp = soup.select("#tool_site > div.tqtongji2 > ul > li:nth-of-type(2)")
min_temp = soup.select("#tool_site > div.tqtongji2 > ul > li:nth-of-type(3)")
weather = soup.select("#tool_site > div.tqtongji2 > ul > li:nth-of-type(4)")
wind_direction = soup.select("#tool_site > div.tqtongji2 > ul > li:nth-of-type(5)")
date = [x.text for x in date]
max_temp = [x.text for x in max_temp[1:]]
min_temp = [x.text for x in min_temp[1:]]
weather = [x.text for x in weather[1:]]
wind_direction = [x.text for x in wind_direction[1:]]
data = pd.DataFrame([date,max_temp,min_temp,weather,wind_direction]).T對12個月份進行抓取後再彙總，就得到了北京2018年全年的天氣數據，包括最高溫度、最低溫度、天氣狀況、風向等信息。適當加工下信息，我們用一些圖表來進行可視化的展示：
平均溫度的分佈
seaborn.distplot(result['平均溫度'])
平均溫度是使用每日最高溫度和最低溫度取平均的值。北京平均溫度在0度和20多度的日子是最多的。
按月查看溫度走勢
result.groupby(result['日期'].apply(lambda x:x.month)).mean().plot(kind='line')
天氣狀況分佈
seaborn.countplot(result['天氣狀況'])
晴天和多雲是北京一年中主要的天氣。
各月降水天數統計
line = pyecharts.Line("各月降水天數統計")
line.add("降水天數", month, is_rain, is_fill=True, area_opacity=0.7, is_stack=True)
line.add("未降水天數", month, no_rain, is_fill=True, area_opacity=0.7, is_stack=True)
這裏用 pyecharts 做了一個堆疊折線圖。北京的降水天數不多，主要在7、8月份。可以對比下重慶的數據，差別就很明顯了：
風向統計
directions = ['北風', '西北風', '西風', '西南風', '南風', '東南風', '東風', '東北風']
schema = []
v = []
days = result['風向'].value_counts()
for d in directions:
schema.append((d,100))
v.append(days[d])
v = [v]
radar = pyecharts.Radar()
radar.config(schema)
radar.add("風向統計", v, is_axisline_show=True)
爲了讓結果更加直觀，這裏採用了 pyecharts 裏的雷達圖，並且將8個維度按真實方向的角度來排列。通常認爲，北京冬季盛行西北風，夏季盛行東南風。不過從數據上來看，西南風纔是北京2018年的最熱門的風向。
以上就是我這個項目所做的工作，內容還是比較基礎的。大家可以做進一步的擴展，比如爬取其他的城市，然後進行全國多城市的天氣比較，或者結合地圖進行可視化。
幾個相關庫的官網都很不錯，供參考：
- requests http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/
- bs4 https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc.zh/
- pyecharts http://pyecharts.org/
- seaborn http://seaborn.pydata.org/
- pandas https://pandas.pydata.org/
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本文是我們編程教室新春徵稿活動的一篇投稿，來自 @範洺源 同學。
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