數(shù)據(jù)匯總分析

剛才分析了西北地區(qū)的數(shù)據(jù)獲取，然后再看看西南。
西北地域的數(shù)據(jù)url為：
http://www.weather.com.cn/textFC/xb.shtml
再看看西南地域的url：
http://www.weather.com.cn/textFC/xn.shtml
簡(jiǎn)直不要太歡樂(lè)，url只有最后的地域拼音頭不一樣，可以開(kāi)啟for循環(huán)模式了！
遍歷7個(gè)地域，然后獲取每個(gè)地域下的省會(huì)城市，最終保存到一個(gè)列表中，樣式大致如下

數(shù)據(jù)展示

數(shù)據(jù)趴好了，返回一串?dāng)?shù)組？這怎么符合處女座追求完美的行事風(fēng)格！
python繪圖的模塊很多，多數(shù)人都用 Matplotlib ，但是…

渣男錫紙燙，渣女大波浪，而我不一樣，積極又向上。

所以不一樣的我使用pyecharts….
今天用pyecharts繪圖，讓大家看看python集成echarts后的繪圖效果如何。

代碼實(shí)現(xiàn)

模塊準(zhǔn)備

如果你是首次使用爬蟲(chóng)和echarts繪圖，需要關(guān)注一下模塊的安裝：

            
              pip install requests
install beautifulsoup4
pip install lxml # bs4的解析依賴庫(kù)
pip install pyecharts
            
          

關(guān)于pyecharts的更新

網(wǎng)上鋪天蓋地的 pycharts 都是來(lái)回轉(zhuǎn)來(lái)轉(zhuǎn)去的0.3.x、0.5.x的版本
pyecharts 19年4月份已經(jīng)更新到1.1.0了，其中不管是模塊導(dǎo)入還是插件的使用，變更都比較大。
所以網(wǎng)上的那列介紹，如果是python3.6+你就別看了，不適合你，連代碼引入都會(huì)報(bào)錯(cuò)。
有人說(shuō)可以指定舊版本啊，可既然出了新版本，你又何必杠精的去學(xué)習(xí)舊的版本？
看看pyecharts的github：https://github.com/pyecharts/pyechart

網(wǎng)站底部有專門(mén)的中、英文文檔，喜歡的朋友可以去仔細(xì)瞧瞧…

代碼實(shí)現(xiàn)

            
              # -*- coding: utf-8 -*-
# @Author   : 王翔
# @JianShu  : 清風(fēng)Python
# @Date     : 2019/8/15 21:39
# @Software : PyCharm
# @version  ：Python 3.7.3
# @File     : TempComparison.py

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from pyecharts.charts import Line
import datetime


class TempComparison:
    def __init__(self):
        self.cityInfoList = []

    def get_request(self):
        areas_list = ['hb', 'db', 'hd', 'hz', 'hn', 'xb', 'xn']
        headers = {
            'User-Agent': 'User-Agent: Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) '
                          'AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) '
                          'Chrome/70.0.3538.67 Safari/537.36',
            'Referer': 'http://www.weather.com.cn/textFC/xn.shtml'
        }
        for area in areas_list:
            req = requests.get("http://www.weather.com.cn/textFC/%s.shtml" % area,
                               headers=headers)
            content = req.content.decode('utf-8')
            soup = BeautifulSoup(content, 'lxml')
            for line in soup.findAll('div', {'class': 'conMidtab'})[1].findAll('div', {'class': 'conMidtab2'}):
                td_list = line.findAll('tr')[2].findAll('td')[1:8:3]
                self.cityInfoList.append(list(map(lambda x: x.text.strip(), td_list)))
        print(self.cityInfoList)

    def filter_result(self):
        top_city_info = sorted(self.cityInfoList, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:10]
        city, high_temp, low_temp = list(zip(*top_city_info))
        now = datetime.datetime.now()
        tommorrow = (now + datetime.timedelta(days=1)).strftime("%Y-%m-%d")
        charts_bar = (
            Line()
                .set_global_opts(
                title_opts={"text": "省會(huì)城市溫度Top10 清風(fēng)Python",
                            "subtext": tommorrow})
                .add_xaxis(city)
                .add_yaxis("高溫", high_temp, color='#C3322D')  # is_symbol_show=True, is_smooth=True,
                .add_yaxis("低溫", low_temp, color='#399EFF')
        )
        charts_bar.render('TempComparison.html')


if __name__ == '__main__':
    main = TempComparison()
    main.get_request()
    main.filter_result()

            
          

代碼執(zhí)行完成后，會(huì)生成一個(gè) TempComparison.html 的文件

效果展示：

The End

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作者： 清風(fēng)Python