简述

再次进行分析抓取气象数据练习，本节主要抓取预报气象数据。抓取数据请勿存档，商用请联系官方。

爬取对象

抓取中央气象台城市预报数据

城市预报数据

使用包

import pymssql # MS Sql Server 操作
from bs4 import BeautifulSoup
import time, os 
import requests
import datetime

实现步骤

1、抓取对象初步分析

通过F12捕获页面内容，分析页面加载内容，得知目标对象主要分为两部分，点击后续预测某日，下方切换显示具体时刻。

页面分析

分析总结主体抓取步骤如下

Start
1、download_page("http://www.nmc.cn/f/rest/province") # 请求所有直辖市、省列表 list x
2、download_page("http://www.nmc.cn/f/rest/province/x") # 请求 x 下所有城市列表 list y
3、download_page("http://www.nmc.cnpublish/forecast/zzz/z.html")，# 请求城市 z 页面内容，并从中过滤出目标对象
4、循环目标对象中每天详细预测数据，存储至数据库
End_定时重复上述步骤

因对预测全天数据中气象气温数据含义不了解，估放弃全天数据抓取，仅抓取预测时刻数据

全天数据

2、抓取对象深入分析

预测时刻数据

分析总结后续需注意以下问题

1、数据以表格形式显示，列头为时刻（与常规数据存储习惯相反），后续读取数据需按列分组
2、所有数据第一列为说明，后续为 8 个时刻数据（间隔 3 小时）；“今天”第一列为最近的时刻，后续所有日期数据第一列为 “08:00”，估涉及重复数据
3、预测时刻中“23:00”以后，涉及日期整体加一天
4、天气气象数据为图片，需转换为对应文字

3、问题对应实现伪代码

按时间分组获取数据

values_list = []
        #定义不同的数据 list 保存每列数据，后续便于统一整合
        value1_list = []
        value2_list = []
        ......

for i,row_table in enumerate(day_html.find_all('div', attrs={'class': 'row'})):
            for j,column_table in enumerate(row_table.find_all('div')):
                    if j == 1:
                        value1_list.append(text)
                    elif j == 2:
                        value2_list.append(text)
                    ......

        values_list.append(value1_list)
        values_list.append(value2_list)
        ......

重复数据判断

        sql="select count(id) from Space0009A where column_0='%s' and column_1='%s' and column_2='%s' " %(publish_city,publish_time,f_sj)
        isRepeat = ms.ExecQuery(sql.encode('utf-8'))
        if isRepeat[0][0] == 0:
            sql = "insert into Space0009A values ('%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s','%s') " %(publish_city,publish_time,f_sj,f_tqxx,f_qw,f_js,f_fs,f_fx,f_qy,f_sd,f_yl,f_njd)
            ms.ExecNonQuery(sql.encode('utf-8'))

预测时刻日期区分

days_html = soup.find_all('div', attrs={'class':'hour3'})

        flag_date = int(day_html["id"].replace('day',''))  #day0 、day1......
        forecast_date = datetime.datetime.strptime(publish_time,"%Y-%m-%d %H:%M").date() + datetime.timedelta(flag_date)  #获取预测日期

        for i,row_table in enumerate(day_html.find_all('div', attrs={'class': 'row'})):
            is_new_day = False
            for j,column_table in enumerate(row_table.find_all('div')):
                    if i == 0:
                        if "日" in text:
                            text = str(forecast_date + datetime.timedelta(1)) +" "+ text.split('日')[1]
                            is_new_day = True
                        elif is_new_day:
                            text = str(forecast_date + datetime.timedelta(1)) + " " + text
                        else:
                            text = str(forecast_date) + " " + text

天气气象转换

def parse_html_forecast_code(html):
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    #获取建立图标对应气象字典，因字典变化较少，抓取一次即可
    icon_list_soup = soup.find('div', attrs={'class': 'forecast'}).find_all('div',attrs={'class': 'day'})

    for icon in icon_list_soup:
        icon_key = icon.find('img')["src"].split("/")[-1]

        if (icon_key in icon_list) == False:
            icon_list[icon_key] = icon.find('div', attrs={'class': 'wdesc'}).getText().strip()

    print(icon_list)