学会了爬虫，让我们自制一个天气预报的爬虫吧！

需求分析

1、用 requests 爬取 全国天气网 的网页源代码；
2、用 pyquery 解析网页源代码，取得天气情况信息的节点；
3、用 xlwt 将信息保存到本地 Excel 文件。

实现过程

第一步：导入库

import requestsfrom pyquery import PyQuery as pqimport xlwt

第二步：获取网页源代码；

html = requests.get('https://tianqi.so.com/weather/').text

第三步：解析网页，查找到包含天气信息的节点；

html = pq(html)datas = html.find('ul.weather-columns li p').items()

但我们发现，每个 li 节点中的第 1 个 p 节点是没有内容的，第 3 个 p 节点显示天气图标，而我们并不需要这个；

因此，我们只需要获取第 2、4、5、6、7 个 p 节点的信息。

这些节点中分别储存着 日期、天气、温度、空气质量、风向及风速。

datas = [r.text() for r in datas if r.text() != '']

Python 3.8 及以上的小朋友可以这样写：

datas = [t for r in datas if (t := r.text()) != '']

Python 3.8 新增的语法 := 可在表达式内部为变量赋值。详情见 Python3.8的新特性。

第四步：储存在本地 Excel 文件

# 将表头和内容合并table = ['日期', '天气', '温度', '空气', '风速及风向'] + datas# 新建工作簿wb = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')# 新建工作表ws = wb.add_sheet('广州 15日天气', cell_overwrite_ok=True)# 填入内容for i, r in enumerate(table):ws.write(i // 5, i % 5, r)# 保存工作表wb.save('广州 15日天气.xls')

成果展示

完整代码

import requestsfrom pyquery import PyQuery as pqimport xlwt# 获取网页源代码html = requests.get('https://tianqi.so.com/weather/').text# 解析网页html = pq(html)datas = html.find('ul.weather-columns li p').items()# 去除空白信息datas = [r.text() for r in datas if r.text() != '']# 将表头和内容合并table = ['日期', '天气', '温度', '空气', '风速及风向'] + datas# 新建工作簿wb = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')# 新建工作表ws = wb.add_sheet('广州 15日天气',cell_overwrite_ok=True)# 填入内容for i, r in enumerate(table):ws.write(i//5,i%5,r)# 保存工作表wb.save('广州 15日天气.xls')

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