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前言

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代码走起来，爬虫套路上吧

简单的requests，复杂的scrapy 总有一款适合你的

哇哦~从2011年到2019年都有唉

月份点进去，呈现了大概这些信息，最高气温，最低气温，天气，风向，风力，好了数据都有了
http://lishi.tianqi.com/sanya/201101.html

到这个地方不着急，慢慢来，一个天天写爬虫的人必须要对URL敏感，一看就嗨，小时候喜欢找规律的人长大都能写爬虫

URL 是这样子的
http://lishi.tianqi.com/sanya/201111.html
http://lishi.tianqi.com/sanya/201102.html
http://lishi.tianqi.com/sanya/201103.html
http://lishi.tianqi.com/sanya/201104.html

http://lishi.tianqi.com/[三亚的拼音]/年月.html

OK，这就简单了，走起，看起来就简单，那我就使用pyspider了 ，好久没有，都有点遗忘了呢
怎么运行呢？

一顿操作，数据就下载到了

没有特别复杂的地方，基本就属于常规操作了

    def __init__(self):
        self._city = "sanya"
    
    def get_date_list(self,begin,end):
        date_list = [x.strftime("%Y%m") for x in list(pd.date_range(start=begin,end=end,freq="M"))]
        return date_list
    
    @every(minutes=24 * 60)
    def on_start(self):
        # 我需要生成201101~201812的所有链接
        date_list = self.get_date_list("2011-01-01","2019-01-01")
        for item in date_list:     
            self.crawl('http://lishi.tianqi.com/%s/%s.html' %(self._city,item) , callback=self.index_page)

    @config(age=10 * 24 * 60 * 60)
    def index_page(self, response):
        items = []
        for each in response.doc('.tqtongji2 > ul:not(.t1)').items():
            date = each("li:eq(0)").text()
            hot = each("li:eq(1)").text()
            cold =  each("li:eq(2)").text()
            weather = each("li:eq(3)").text()
            wind_direction = each("li:eq(4)").text()
            wind_power = each("li:eq(5)").text()
            
            
            item = {
                "date":date,
                "hot":hot,
                "cold":cold,
                "weather":weather,
                "wind_direction":wind_direction,
                "wind_power":wind_power}
            items.append(item)
        
        return items

基本数据分析

首先看一下数据的基本面

• 75% 都是26度的天气，很舒服
• 都发现了异常数据，例如最低气温最小的竟然为0，最高气温为13，不合理
• 最热竟然是37度，还不如我大河北温度，奇怪了？

excel 读取

def read_xlsx():
    df = pd.read_excel("天气数据.xlsx",names =["cold","date","hot","weather","wind","wind_s"])
    return df

我要知道，三亚天气的一个走势，这个地方直接按照时间进行图标制作吧

按照时间排序

df = read_xlsx()
    opt_df = df[['date','cold','hot']]
    opt_df = opt_df.sort_values(by='date')

可以明显的看到波峰和波谷，这个地方只能知道三亚的天气是有波动的，距离我得到最后的结果进了一点点

按照单独的一年绘制，得到一个很混乱的图，还是没有得到我想要的结果

    opt_df = opt_df.set_index("date")

    for i in range(2011,2019):
        data = opt_df[str(i)]
        plt.plot(range(1,len(data)+1), data['cold'])
    plt.show()

每个颜色表示不同的年分，看来还是要用子图了。

从上到下，我从2011年依次罗列到2018年

    opt_df = opt_df.set_index("date")

    for i in range(2011,2019):
        data = opt_df[str(i)]
        plt.subplot(8,1,i-2010)
        plt.grid(True)
        plt.plot(range(1,len(data)+1), data['cold'])
        plt.plot(range(1, len(data) + 1), data['hot'])
        plt.title(str(i)+u"年，温度曲线")
        plt.tight_layout()
    plt.savefig("filename.png")
    plt.show()

一个小的注意事项是：解决使用 plt.savefig 保存图片时一片空白

原因

其实产生这个现象的原因很简单：在 plt.show() 后调用了 plt.savefig() ，在 plt.show() 后实际上已经创建了一个新的空白的图片（坐标轴），这时候你再 plt.savefig() 就会保存这个新生成的空白图片。

知道了原因，就不难知道解决办法了，解决办法有两种：

在 plt.show() 之前调用 plt.savefig()；

import matplotlib.pyplot as plt

""" 一些画图代码 """

plt.savefig("filename.png")
plt.show()

画图的时候获取当前图像（这一点非常类似于 Matlab 的句柄的概念）：

    # gcf: Get Current Figure
    fig = plt.gcf()
    plt.show()
    fig1.savefig('tessstttyyy.png', dpi=100)

细细的看了一下，发现好稳定。。。。走势变化不大，那么，在去细化，我们拆解2018年的，然后推断2019年的，这个地方需要的展示12个月份的天气了，代码走起。

    d2018 = opt_df["2018"]
    print(d2018)

    for i in range(1,13):
        data = opt_df["2018-"+str(i)]
        plt.subplot(12, 1, i)
        plt.grid(True)
        plt.plot(range(1, len(data) + 1), data['cold'])
        plt.plot(range(1, len(data) + 1), data['hot'])
        plt.title(str(i) + u"月，温度曲线")
        plt.yticks([0,5,10,15,20,25,30,35,40])
        plt.xticks(range(1,32))
        plt.tight_layout()
    plt.savefig("filename.png")
    plt.show()