Python爬取天气数据：从入门到进阶实战21

随着互联网的飞速发展，获取天气信息变得越来越便捷。而Python，凭借其丰富的库和简洁的语法，成为了爬取天气数据的理想选择。本文将带你从零开始，学习如何使用Python爬取天气数据，并逐步进阶，掌握更多技巧和处理方法。我们将涵盖数据来源的选择、请求的发送、数据的解析以及数据的存储等多个方面，最终实现一个能够自动获取和更新天气信息的完整程序。

一、选择数据来源

在开始编写代码之前，我们需要选择一个合适的数据来源。常用的天气数据API包括：和风天气、百度天气、彩云天气等。这些API通常提供RESTful接口，方便我们使用Python进行访问。选择API时，需要考虑以下几个因素：数据精度、API调用次数限制、接口文档的清晰度以及是否需要付费。 本文将以和风天气为例，演示如何爬取天气数据，因为其提供了免费的API接口，并拥有完善的文档。

二、安装必要的库

我们需要安装`requests`库来发送HTTP请求，以及`json`库来解析JSON格式的响应数据。可以使用pip命令进行安装：pip install requests

三、编写爬虫代码

以下代码演示了如何使用Python和和风天气API获取指定城市的天气信息。请注意，你需要替换YOUR_API_KEY为你自己的和风天气API密钥。import requests
import json
def get_weather(city, api_key):
url = f"/s6/weather/now?location={city}&key={api_key}"
try:
response = (url)
response.raise_for_status() # 检查HTTP状态码，确保请求成功
data = ()
if data['status'] == 'ok':
now = data['now']
weather = {
'city': city,
'temperature': now['temp'],
'condition': now['cond_txt'],
'wind': now['wind_dir'] + now['wind_sc'],
}
return weather
else:
print(f"和风天气API请求失败: {('status','未知错误')}")
return None
except as e:
print(f"网络请求错误: {e}")
return None
except as e:
print(f"JSON解析错误: {e}")
return None
if __name__ == "__main__":
city = "北京" # 替换成你想要查询的城市
api_key = "YOUR_API_KEY" # 替换成你的API密钥
weather_data = get_weather(city, api_key)
if weather_data:
print(f"当前{weather_data['city']}天气：")
print(f"温度：{weather_data['temperature']}℃")
print(f"天气状况：{weather_data['condition']}")
print(f"风力风向：{weather_data['wind']}")

四、错误处理和异常处理

上述代码包含了基本的错误处理。try...except块可以捕获网络请求错误和JSON解析错误，避免程序因这些错误而崩溃。response.raise_for_status()函数可以检查HTTP状态码，确保请求成功。 更完善的错误处理应该包括：重试机制（如果请求失败，可以尝试再次请求）、日志记录（记录请求的成功与失败）、更细致的错误类型判断等。

五、数据存储

获取到的天气数据可以存储到文件中，方便后续使用。可以使用CSV、JSON或数据库等方式存储数据。以下代码演示了如何将数据保存到CSV文件：import csv
# ... (get_weather函数代码) ...
if __name__ == "__main__":
# ... (获取天气数据) ...
if weather_data:
with open('', 'a', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:
fieldnames = ['city', 'temperature', 'condition', 'wind', 'time']
writer = (csvfile, fieldnames=fieldnames)
if () == 0: #判断文件是否为空，如果是空文件，则写入表头
()
({'city': weather_data['city'], 'temperature': weather_data['temperature'], 'condition': weather_data['condition'], 'wind': weather_data['wind'], 'time': ().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')})

记得安装 `csv` 模块，如果使用这个例子，需要额外引入 `datetime` 模块: `import datetime`

六、进阶技巧

除了获取实时天气信息，还可以爬取未来几天的天气预报、不同城市的天气信息等。这需要参考目标API的文档，了解其提供的其他接口。 还可以使用多线程或异步编程技术，提高爬取效率。 对于复杂的网站，可能需要使用更高级的解析技术，例如Beautiful Soup或XPath。

七、总结

本文介绍了如何使用Python爬取天气数据，从选择数据来源到编写代码，再到数据存储和进阶技巧，涵盖了整个过程。 希望本文能够帮助你更好地理解Python爬虫技术，并应用于实际项目中。 记住，在使用任何API时，请遵守其使用规则，避免过度请求造成服务器负担。 同时，尊重网站的文件，避免被网站屏蔽。

2025-09-23

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