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文章目录

• （一）开发环境和所用到的库
• （二）中国天气网网页布局分析
• ①url分析
• ②HTML分析
• （三）代码
• （四）将项目部署到服务器

（一）开发环境和所用到的库

		开发环境：python3.8+pycharm2020专业版+双核浏览器
		用到的库：python标准库time库+第三方库requests、xpath、pyecharts
		（请在下载安装pyecharts的时候使用pip install pyecharts==0.1.9.4,否则在后期导入第三方库的时候会出现问题）
		服务器：阿里云esc服务器+centos7操作系统

（二）中国天气网网页布局分析

①url分析

先给出我们要爬取的网页http://www.weather.com.cn/textFC/**.shtml#因为在中国天气网上将全国分为了华北、华南、华东、华中、东北、西北、西南、港澳台这几个地区（本文不爬取港澳台地区），而每个地区的url不一样，使用*来代替不同地区对应的url的不同之处
这里我们给出截图

②HTML分析

这里我们以华北地区为例来讲解，地址：http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml#，首先在日期栏点明天对应的日期，然后按下F12打开开发者模式，然后按下ctrl+shift+c选择元素，当我们选择北京这个盒子的时候会发现如下结果：

可以看到北京对应的内容在class=hanml的div下的第二个盒子，经过分析小编发现这个class=hanml的div下的每一个div对应该地区所有省份一天的天气。接下来我们分析北京所对应的这个盒子，如图：

发现这个盒子包含一个tbody标签，在这个标签下的tr从第三个开始，每一个tr标签代表北京的一行数据，然后我们可以从每一个tr标签的第二个td（width=83）下获得城市名称，width=92的td下获得最高温度，width=86的td下获得最低温度。
因为不同地区的天气所对应的盒子的网页布局完全一致，因此我们分析了一个盒子就可以循环获取所有的地区，这也是爬虫可以获取大量信息的基础。

（三）代码

话不多说，直接来干货
因为讲解原因，这里分块给出代码，但是只需要按顺序复制就是可以运行的完整代码

先来导入需要的库

import time

import requests
from lxml import etree
from pyecharts import Bar

然后是全局变量

ALL_CITY_DATA = []  # 创建一个列表，用来存储所有城市的信息，每个城市的信息是字典
BASE_URL = 'http://www.weather.com.cn/textFC/{}.shtml' # 不同地区的天气预报的url的共有部分

再然后是爬取一个网页的函数

# 爬取一个网页数据
def get_data(location):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/75.0.3770.100 Safari/537.36'
    }  # 定义请求头
    try:
        response = requests.get(BASE_URL.format(location), headers= headers)
        response.raise_for_status()
        response.encoding = 'utf-8'  # 转换编码方式，否则得到乱码
        # 在打开文件的时候需要指出编码方式，否则会报错
        with open('data.txt', 'w', encoding='utf-8') as fp:
            fp.write(response.text)
    except:
        print("爬取数据失败")

然后是解析爬取下来的网页数据的函数，这里我们用xpath去获得需要的内容，当然也可以使用bs4.
这里简单讲解一下xpath语法，/：①代表根节点②获取某目录下的子节点；//：从当前节点下选取符合的所有节点，不考虑子孙关系；xpath("//div[@class=’’, id=’’]")——获取属性class=’’&&id=’'的div标签；xpath(‘.//a/@href’)——获取a标签的href的属性值

# 解析网页数据
def get_usefuldata():
    with open('data.txt', 'r', encoding='utf-8') as fp:
        text = fp.read()
    html = etree.HTML(text)
    divs = html.xpath("//div[@class='hanml']/div[2]/div")  # 取到明天天气对应的多个div，每一个div代表一个地点
    for div in divs:
        trs = div.xpath("./table//tr[position()>2]")  # 获取第三个及其以后的tr标签
        for tr in trs:
            city_data = {}
            city_data['city_name'] = tr.xpath("./td[@width='83']/a/text()")[0]  # 得到城市名称
            city_data['max_tem'] = int(tr.xpath("./td[@width='92']/text()")[0])  # 得到城市最高气温
            city_data['min_tem'] = int(tr.xpath("./td[@width='86']/text()")[0])  # 得到城市最低气温
            ALL_CITY_DATA.append(city_data)  # 将一个城市的数据以字典类型加入到全局变量ALL_CITY_DATA中

接下来是对ALL_CITY_DATA的排序，并且返回排在前十的城市数据，方便接下来做可视化处理
这里讲一下sort函数，这里用到这个函数的两个参数，reverse是否降序，默认为flase；key的作用是确定按照可迭代对象的哪个值排序。再讲一下lambda，这是匿名函数的关键字，适合写一行代码就能完成的函数，lambda x: x[‘max_tem’]代表传入参数x，返回值是x[‘max_tem’]

# 对所有信息进行排序，并取前十
def data_sort(min_or_max):
    if(min_or_max == 'max'):
        ALL_CITY_DATA.sort(key=lambda x: x['max_tem'], reverse=True)  # 按照最高气温对ALL_CITY_DATA排序
    elif(min_or_max == 'min'):
        ALL_CITY_DATA.sort(key=lambda x: x['min_tem'])  # 按照最低气温对ALL_CITY_DATA排序
    else:
        print('传参错误')
    return ALL_CITY_DATA[0:10]  # 取前十名

接下来就是简单的可视化处理，这里我们打算将其做成直方图，这里我们再来讲一下map函数，map第一个参数是一个函数，第二个参数是一个可迭代对象，将可迭代对象中的每一个都放到函数中执行一遍，返回值是一个可迭代对象

# 简单的可视化处理
def data_vis():
    # 处理最高气温
    data_max = data_sort('max')
    city_max_names = list(map(lambda one_data: one_data['city_name'], data_max))  # 使用list()将map返回的可迭代对象转化为一个列表
    max_tems = list(map(lambda one_data: one_data['max_tem'], data_max))
    bar = Bar('最高温排行榜')  # 创建一个Bar对象，参数是直方图的标题
    bar.add('温度', city_max_names, max_tems)  # 第一个参数是直方图的竖线代表的内容，第二个参数是横坐标，第三个参数是纵坐标
    bar.render('最高气温排行榜.html')  # 对图表进行渲染，参数是文件名以及路径，这里我们保存到当前目录
    # 处理最低气温
    data_min = data_sort('min')
    city_min_names = list(map(lambda one_data: one_data['city_name'], data_min))
    min_tems = list(map(lambda one_data: one_data['min_tem'], data_min))
    bar = Bar('最低温排行榜')
    bar.add('温度', city_min_names, min_tems)
    bar.render('最低气温排行榜.html')

最后再给出我们的主程序

def main():
    locations = ['hb', 'db', 'hd', 'hz', 'hn', 'xb', 'xn']  # 不同地区的url的不同部分
    for location in locations:
        get_data(location)
        get_usefuldata()
    data_vis()


if __name__ == '__main__':
    while True:
        time_now = time.strftime("%H:%M:%S", time.localtime())  # 永不停歇的刷新当前时间
        if time_now == "07:00:00":  # 此处设置每天早上7点执行程序
            main()
            time.sleep(2)  # 因为以秒定时，所以暂停2秒，使之不会在1秒内执行多次

到此，我们的项目代码部分就完成了！

（四）将项目部署到服务器

接下来我们讲讲如何将项目部署到服务器上。

先来说说服务器的好处，对于这个项目，只要我们将项目部署到服务器上并且后台运行以后，我们自己的电脑就可以 关闭程序了，但是该程序依旧在运行，一到7点就会自动执行，完全不需要我们去操心。
然后再来介绍一下利用pycharm如何将项目部署到自己的服务器上，注意pycharm专业版才可以部署项目。进入pycharm选择Tools下的Deployment下的cunfiguration，然后点击左上角的加号，选择sftp然后随便起一个名字，然后出现以下界面：

点击图片的1处，输入你的服务器的公网ip、密码等账户信息然后点击ok，然后在图片的2处填上你的公网ip，注意它的上一个空不需要更改。然后再点击图片的3处，来到一下界面：

1处是指你当前电脑的项目绝对路径，2处是你想要把你的项目上传到服务器的哪个目录（一般新建一个文件来存放项目）配置完项目路径以后点击ok。
写下来上传项目，先单击项目，然后点击Tools下的Deployment下的第一个选项就可以上传项目了。
然后我们需要点击pycharm底部的Terminal
然后在弹出的终端输入ssh -p 22 root@公网IP 然后会提示你输入密码，输入完密码后就成功连接了。
（如果服务器上还没有下载python3，就需要在终端输入（一步一步来）：
sudo yum -y groupinstall “Development tools”
sudo yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel libffi-devel
wget https://www.python.org/ftp/python/3.7.3/Python-3.7.3.tar.xz
tar -xvJf Python-3.7.3.tar.xz
cd Python-3.7.3
./configure --prefix=/usr/local/bin/python3
sudo make
sudo make install
安装好以后可以创建软连接，命令为：
ln -s /usr/local/bin/python3/bin/python3 /usr/bin/python3
ln -s /usr/local/bin/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip3
最后敲入命令python3 --version检查一下是否是python3的版本）
我们需要在服务器上下载安装对应的第三方库，pip3 install pyecharts==0.1.9.4
pip3 install requests pip3 install lxml
安装完以后在pycharm的终端使用cd命令，进入到你的项目所在路径，然后输入nohup python3 文件名.py 2>&1 | tee &就可以在后台运行程序了，这时项目就部署到服务器并且后台运行了，你就可以关掉与服务器的连接，关闭pycharm了。

到此，我们的全部工作就完成了。