自从有娃以后，很久没有时间好好摸一摸编程了，周末的时候正好出门溜娃，就想到了空气质量的问题，虽然有APP啊上海发布啊之类的可以查，但我偏偏就是手贱要爬米帝领事馆的数据。（PM2.5监测网上的监测站点更多，但数据似乎总是低于美国领事馆公布的AQI）

是时候捡起python了！于是回到家，等孩子他妈哄睡了宝宝之后（妈妈真辛苦），我开始研究怎么实现我想要的功能。

空气质量数据可视化处理 空气质量的数据_数据

 

右侧就是我们想要的每个监测点的数据，然而这是个动态网页，让我一个只学过怎么爬静态网页的人一脸懵逼……一番搜刮学习之后我找到了解决之道——一切没解决的问题都可以先用F12解决！

打开浏览器的F12，切换到Network标签，观察下面的JS或者XHR，试着拖动那张地图，看看下方的列表有没有变化，果然，每拖动一次XHR下就会生成1条记录，点进去一看，嘿~嘿~嘿~这不就是我们要的东西吗？

空气质量数据可视化处理 空气质量的数据_json_02

 

点击左侧的Headers还能看到动态网页的网址：

空气质量数据可视化处理 空气质量的数据_json_03

 

好长……是不是有点累觉不爱了？不过仔细看一下的话，bounds=后面的东西像不像坐标？这应该指的就是这张图的边界。多抓几次就会发现，每次不一样的除了坐标就只有最后那串数字，每次都不一样。我猜想这个会不会和时间有关呢？于是我每隔10秒移动一次地图，发现果然，每十秒钟差不多增加10000单位，那就是时间戳没跑了（其实后来发现，及时每次提交的时间戳即使一毛一样数据也会自动刷新……）。知道了这些之后就是写网页解析的代码了，这个就没太大难度了。



1 url ="https://api.waqi.info/mapq/bounds/?bounds=31.064698120353743,121.201171875,31.487235582017444,121.84936523437499&inc=placeholders&k=_2Y2EzVxxIDVsfIydASBRWXmldZA4+LREbFkY3ZQ==&_=1497098578289" #动态网页网址
 2 
 3 user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
 4 headers = { 'User-Agent' : user_agent } #头文件
 5 
 6 try:
 7     request = urllib.request.Request(url,headers = headers)
 8     response = urllib.request.urlopen(request) #获取数据
 9 except urllib.error.URLError as e:
10     if hasattr(e,"code"):
11         print(e.code)
12     if hasattr(e,"reason"):
13         print(e.reason)
14 
15 aqi_trans=json.load(response) #json数据的解析
16 """
17 aqi_trans[0]数据结构：
18 {'aqi': '68',
19 'city': 'Yangpu Sipiao, Shanghai (上海杨浦四漂)',
20 'idx': 702,
21 'img': '_c_azCs5IzEvPSMzUfzZ3xbOty57Onv1sTxMA',
22 'lat': 31.2659,
23 'lon': 121.536,
24 'pol': 'pm25',
25 'stamp': 1497160800,
26 'tz': '+0800',
27 'utime': '2017-06-11 14:00:00',
28 'x': '482'}
29 共11个数据点
30 """



这里我们得到的aqi_trans是一个列表，列表中的每个元素都是一个字典，字典的内容就是监测站的名称啦，AQI指数啦，经纬度啦之类的信息。

 

之后就是简单的数据整理，这就交给pandas了。这里我选择了4个数据，idx应该是监测点的索引（但隔一段时间会换，不过序列情况不变），utime就是监测的时间，city是监测点的名字，用正则表达式去掉括号，AQI就是空气质量指数啦~不过AQI只有数值，没有等级，但这个很简单，一个cut函数就解决了。



1 aqi_table=pd.DataFrame(columns=['Idx','Time','Site','AQI'])
 2 
 3 for i in range(len(aqi_trans)):
 4     pos_idx=int(aqi_trans[i]['idx'])
 5     record_time=aqi_trans[i]['utime']
 6     site=re.findall(r'上海\S*(?=\))',aqi_trans[i]['city'])[0] #正则，提取括号里的文字
 7     aqi=int(aqi_trans[i]['aqi'])
 8     aqi_table=aqi_table.append({'Idx':pos_idx,'Time':record_time,'Site':site,'AQI':aqi},ignore_index=True)
 9 aqi_table=aqi_table.sort_values('Idx',ascending=True)
10 aqi_table=aqi_table.set_index(pd.Series(range(0,11)))
11 aqi_table['Level']=pd.cut(aqi_table['AQI'],[0,50,100,150,200,300,10000],labels=[u'优',u'良',u'轻度污染',u'中度污染',u'重度污染',u'严重污染']) #打标签



 

最后我决定写一个函数，把获取AQI的功能打包一下，然后定时运行一下这个函数（领事馆数据貌似每小时更新一次），监测的数据就放进一个csv文件里，方便后续处理。汇总一下代码如下：



import urllib #python 3中urllib和urllib2合并了，很多语法不同了
import json
import re
import pandas as pd

def Get_AQI(t):
    url ="https://api.waqi.info/mapq/bounds/?bounds=31.064698120353743,121.201171875,31.487235582017444,121.84936523437499&inc=placeholders&k=_2Y2EzVxxIDVsfIydASBRWXmldZA4+LREbFkY3ZQ==&_=%d"%(t)
    #这里用的是动态时间戳，但时间戳好像并不影响数据的实时性，那只要隔一段时间提交一次同样的网址就行了

    user_agent = 'Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 5.5; Windows NT)'
    headers = { 'User-Agent' : user_agent }

    try:
        request = urllib.request.Request(url,headers = headers)
        response = urllib.request.urlopen(request)
    except urllib.error.URLError as e:
        if hasattr(e,"code"):
            print(e.code)
        if hasattr(e,"reason"):
            print(e.reason)

    aqi_trans=json.load(response)
    aqi_table=pd.DataFrame(columns=['Idx','Time','Site','AQI'])
   
    for i in range(len(aqi_trans)):
        pos_idx=int(aqi_trans[i]['idx'])
        record_time=aqi_trans[i]['utime']
        site=re.findall(r'上海\S*(?=\))',aqi_trans[i]['city'])[0]
        aqi=int(aqi_trans[i]['aqi'])
        aqi_table=aqi_table.append({'Idx':pos_idx,'Time':record_time,'Site':site,'AQI':aqi},ignore_index=True)
    aqi_table=aqi_table.sort_values('Idx',ascending=True)
    aqi_table=aqi_table.set_index(pd.Series(range(0,11)))
    aqi_table['Level']=pd.cut(aqi_table['AQI'],[0,50,100,150,200,300,10000],\
             labels=[u'优',u'良',u'轻度污染',u'中度污染',u'重度污染',u'严重污染']) #分段打标签
    return aqi_table

import time

sleep_time=1800 #30分钟运行一次

if __name__ == '__main__':
    while True:
        now_time=int(time.time()*1000)
        aqi_database=Get_AQI(now_time)
        aqi_database.to_csv('D:\\AQI\\aqi_database.csv',mode='a+') #记录csv文件，a+为追加写入       
        print(time.ctime())
        print(Get_AQI(now_time))
        time.sleep(sleep_time)



终于磕磕绊绊地码完了，发现自己果然忘了不少东西，python3和python2也有很多不同点了，还需要学习一个，提高姿势水平啊~心满意足之余，我还YY了一下把这功能放在一个树莓派里，然后定时给微信推送，白日梦真是美妙极了~

啊~白日梦……