准备：

第一部分：字典 插入 MongoDB（mysql）

目标网页

参数介绍

request 函数、请求头说明

parse函数、返回request函数

计算四十天日期

获取地区以及地区代号

save() 将字典保存到MongoDB数据库

第二部分：全部源码

注：

四十天天气成果图：

中国天气网JavaApi 中国天气网40天天气预报_数据库

准备：

城市和城市代码；太多了，这里只拿六个测试一下；我上传资源站吧，网上很多自己找也行（正在审核，通过了给链接）

中国天气网JavaApi 中国天气网40天天气预报_html_02

中国天气网JavaApi 中国天气网40天天气预报_html_03

 

第一部分：字典 插入 MongoDB（mysql）

说明：

        1、以天气预报作为参考，并不参与主要数据分析工作，因此采用原代码的方式插入mongoDB数据库（从网上找的源代码进行了关键字等修改）

        2、然后需要从数据库中保存一份Excel做透视图就用到了mongoDB导出到Excel

参考博文：

        天气：

        mongoDB导出：

 

目标网页

         http://d1.weather.com.cn/calendar_new/2021/101190401_202104.html  ；

2021（年份）、101190401（地区代号）、202104（年月）；（颜色对应）

         网页内容：下表（网页截图，有点乱码，结果不会出现这种问题）

中国天气网JavaApi 中国天气网40天天气预报_html_04

参数介绍

subkey = {'date': '日期', 'max': '最高温度', 'min': '最低温度', 'w1': '天气', 'hgl': '降水概率', 'fe': '节日', 'wk': '星期', 'time': '发布时间', 'hmax': '历史平均最高温度', 'hmin': '历史平均最低温度'}

 

request 函数、请求头说明

可以直接用也没问题，谷歌浏览器为例，右键检查，network，网页刷新一下，会出来很多，点击选中一个，可以在右侧中出现的 Request Headers 中替换  "User-Agent"

def request(year, month, codenum):
    url = "http://d1.weather.com.cn/calendar_new/" + year + "/{}_".format(codenum) + year + month + ".html"
    print('url:', url)
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 Safari/537.36",
        "Referer": "http://www.weather.com.cn/weather40d/{}.shtml".format(codenum),
    }
    return requests.get(url, headers=headers)

parse函数、返回request函数

将上面 request() 返回值变成字典

def parse(res):
    json_str = res.content.decode(encoding='utf-8')[11:]
    return json.loads(json_str)

计算四十天日期

今天日期和四十天后日期

def date_now():
    today = datetime.datetime.now()
    return today

def date_40(today):
    need_time = today + datetime.timedelta(days=+40)
    re_date = need_time.strftime('%Y-%m-%d')
    return re_date

获取地区以及地区代号

根据地区代号代入 request() 函数 codenum 参数

df = pandas.read_excel(r"six_location.xlsx", engine='openpyxl', header=None)  # 六个测试地区 为了方便写在了全局
max_row = df.shape[0]
print("表格地区数：", max_row)


def messcol_2(num_row, num_col):  # 获取第num_col列单元格内容，来自地区和地区代号表
    cell = df.loc[[num_row], [num_col]]
    cells = np.array(cell)
    cell_message = cells.tolist()
    mess = cell_message[0][0]
    return mess

save() 将字典保存到MongoDB数据库

不想用数据库的直接在 save() 函数里遍历字典 list 的时候将 字典插入数据库 改成 字典插入表格就行，（ list 内容也就是主函数 par）

这部分需要结合主函数一起看

主函数——创建并连接MongoDB数据库 test

主函数——删 forecast_weather 表重建（因为每天网站都会更新，本地也要更新，感觉删表重建比更新表更合适）

client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)  # 连接mongodb,端口27017
test = client['test']  # 创建数据库文件test

collist = test.list_collection_names()  # 获取mongoDB所有集合
print(collist)

if "forecast_weather" in collist:
    print("数据表已存在！")
    forecast = test['forecast_weather']
    forecast.drop()                      # 存在则删表

forecast = test['forecast_weather']  # 创建表forecast

主函数——从MongoDB导出到 data 表格

data = pandas.DataFrame(list(forecast.find()))
data.to_excel('data.xlsx', encoding='utf-8', index=False)

save() 函数，字典中有些记录没有 最高温度 和 最低温度 的数据，这里用 历史平均温度 代替

def save(list, local):
    subkey = {'date': '日期', 'max': '最高温度', 'min': '最低温度', 'w1': '天气', 'hgl': '降水概率', 'fe': '节日', 'wk': '星期', 'time': '发布时间',
              'hmax': '历史平均最高温度', 'hmin': '历史平均最低温度'}

    for dict in list:
        subdict = {value: dict[key] for key, value in subkey.items()}  # 提取原字典中部分键值对，并替换key为中文
        if subdict['最高温度'] == '' or subdict['最低温度'] == '':
            subdict['最高温度'] = subdict['历史平均最高温度']
            subdict['最低温度'] = subdict['历史平均最低温度']

        subdict["地区"] = local

        date1 = subdict["日期"]
        date2 = dateutil.parser.parse(date1)
        date3 = date2.strftime('%Y-%m-%d')

        today = date_now()
        today2 = today.strftime('%Y-%m-%d')
        re_date = date_40(today)
        subdict["日期"] = date3
                                                       
        if (date3 >= today2) and (date3 <= re_date):   # today2 今天  re_date 40天后
            forecast.update_one(subdict, {'$setOnInsert': subdict}, True)  # 可以改成字典插入表格

 

第二部分：全部源码

本地安装了 mangoDB 和 城市代码表格 的话可以直接复制了跑代码

import datetime
import pandas
import requests
import json
import pymongo
import numpy as np
import dateutil.parser


def request(year, month, codenum):
    url = "http://d1.weather.com.cn/calendar_new/" + year + "/{}_".format(codenum) + year + month + ".html"
    print('url:', url)
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/50.0.2661.102 Safari/537.36",
        "Referer": "http://www.weather.com.cn/weather40d/{}.shtml".format(codenum),
    }
    return requests.get(url, headers=headers)


def parse(res):
    json_str = res.content.decode(encoding='utf-8')[11:]
    return json.loads(json_str)


def date_now():
    today = datetime.datetime.now()
    return today


def date_40(today):
    need_time = today + datetime.timedelta(days=+40)
    re_date = need_time.strftime('%Y-%m-%d')
    return re_date


def save(list, local):
    subkey = {'date': '日期', 'max': '最高温度', 'min': '最低温度', 'w1': '天气', 'hgl': '降水概率', 'fe': '节日', 'wk': '星期', 'time': '发布时间',
              'hmax': '历史平均最高温度', 'hmin': '历史平均最低温度'}

    for dict in list:
        subdict = {value: dict[key] for key, value in subkey.items()}  # 提取原字典中部分键值对，并替换key为中文
        if subdict['最高温度'] == '' or subdict['最低温度'] == '':
            subdict['最高温度'] = subdict['历史平均最高温度']
            subdict['最低温度'] = subdict['历史平均最低温度']

        subdict["地区"] = local

        date1 = subdict["日期"]
        date2 = dateutil.parser.parse(date1)
        date3 = date2.strftime('%Y-%m-%d')

        today = date_now()
        today2 = today.strftime('%Y-%m-%d')
        re_date = date_40(today)
        subdict["日期"] = date3

        if (date3 >= today2) and (date3 <= re_date):   # today2 今天  re_date 40天后
            forecast.update_one(subdict, {'$setOnInsert': subdict}, True)


df = pandas.read_excel(r"ab1.xlsx", engine='openpyxl', header=None)
max_row = df.shape[0]
print("表格地区数：", max_row)


def messcol_2(num_row, num_col):  # 获取第num_col列单元格内容，来自地区和地区代号表
    cell = df.loc[[num_row], [num_col]]
    cells = np.array(cell)
    cell_message = cells.tolist()
    mess = cell_message[0][0]
    return mess


if __name__ == '__main__':
    year = "2021"
    month = 4
    client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)  # 连接mongodb,端口27017
    test = client['test']  # 创建数据库文件test

    collist = test.list_collection_names()  # 获取mongoDB所有集合
    print(collist)

    if "forecast_weather" in collist:
        print("数据表已存在！")
        forecast = test['forecast_weather']
        forecast.drop()

    forecast = test['forecast_weather']  # 创建表forecast

    for i in range(0, max_row):
        mess_url = messcol_2(i, 1)  # 获取第2列单元格内容--代号
        url = str(mess_url)
        mess_local = messcol_2(i, 0)  # 获取第1列单元格内容--地区 用于插入新表
        local = str(mess_local)
        print("地区", local, "代号：", url)

        j = month
        for j in range(month, 6):
            n = j
            months = str(n) if n > 9 else "0" + str(n)  # 小于10的月份要补0
            par = parse(request(year, months, url))  # 包含天气的字典
 
            save(par, local)

    data = pandas.DataFrame(list(forecast.find()))
    data.to_excel('data.xlsx', encoding='utf-8', index=False)

注：

  • 这里我取了中国天气网的十几个数据（有需要的话可以在subkey参数部分扩充），但是在实际中的 十五天天气预测 不准确，甚至还出现了天气预测不足十五天的情况，所以只参考了它预测的四十天温度（表格数据是完整的，只是参考了其中的一部分）
  • 为了十五天天气情况预测的准确，我换用了百度天气网的十五天天气预测，四十天温度预测仍然是使用的中国天气网的数据