Python3爬虫、数据清洗与可视化实战之用API爬取天气预报数据_爬虫重庆天气预测

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示例接口为和风天气的天气预报，该网站为个人开发者提供免费的预报数据（有访问次数限制）。
注册地址：http://console.heweather.com
注册后在控制台可以看到个人认证的key（密钥），这个key是访问API的钥匙。
文档地址：https://dev.heweather.com/docs/api/weather
免费版接口地址：https://free-api.heweather.net/s6/weather/{weather-type}?{parameters}
可以看出这里有两个参数：
（1）：{weather-type}代表不同的天气数据类型，必选，请使用以下值替代：

（2）：{parameters}代表请求参数，包括必选和可选参数。所有请求参数均使用 &进行分隔，参数值存在中文或特殊字符的情况，需要对参数进行 url encode。
请求参数：

根据API，组合接口地址：
实况天气：
https://free-api.heweather.net/s6/weather/now?location=chongqing&key=daea278878a9498298ce1d125a81562e
3-10天天气预报：
https://free-api.heweather.net/s6/weather/forecast?location=chongqing&key=daea278878a9498298ce1d125a81562e
只要编写代码访问接口地址，就可以返回数据。服务器返回的数据是JSON格式的数据，也就是Python中的字典。

通过预读城市代码内容，可以知道API提供了3240个城市的天气预报。
城市代码可以拷贝到本地文件，也可以通过requests.get()直接从网上获取。https://a.hecdn.net/download/dev/china-city-list.csv

获取API数据

从网上读取数据的第一步是获取城市列表，然后根据城市列表循环，代码如下：

import requests


url = 'https://a.hecdn.net/download/dev/china-city-list.csv'
strhtml = requests.get(url)
data = strhtml.text
data1 = data.split("\n")
for i in range(3):
    data1.remove(data1[0])
for item in data1:
    print(item[0:11])
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完成了城市编码提取后，下一步就是调用接口获取数据，代码如下：

import requests
import time


url = 'https://a.hecdn.net/download/dev/china-city-list.csv'
strhtml = requests.get(url)
data = strhtml.text
data1 = data.split("\n")
for i in range(3):
    data1.remove(data1[0])
for item in data1:
    url = 'https://free-api.heweather.net/s6/weather/forecast?location=' + item[0:11] + '&key=daea278878a9498298ce1d125a81562e'
    strhtml = requests.get(url)
    time.sleep(1)
    print(strhtml.text)
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数据以JSON格式返回，每一个城市/地区都是一个JSON
如果要将返回的JSON数据解析出来，可以使用for循环语句。

import requests
import time


url = 'https://a.hecdn.net/download/dev/china-city-list.csv'
strhtml = requests.get(url)
data = strhtml.text
data1 = data.split("\n")
for i in range(3):
    data1.remove(data1[0])
for item in data1:
    url = 'https://free-api.heweather.net/s6/weather/forecast?location=' + item[0:11] + '&key=daea278878a9498298ce1d125a81562e'
    strhtml = requests.get(url)
    time.sleep(1)
    dic = strhtml.json()
for item in dic["HeWeather6"][0]["daily_forecast"]:
    print(item["tmp"]["max"])
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使用JSON在线结构化工具观察数据结构，网址如下：
http://www.json.org.cn/tools/JSONEditorOnline/index.htm

通过观察路径，3天的预报数据是在[HeWeather6][0][daily_forecast]
下面，由[0]、[1]和[2]这3个数据节点分别存放3天的数据，而每天的最高温度是在[HeWeather6][0][daily_forecast][n][tmp][max]路径下，其中[n]表示分节点[0]、[1]、[2]。
requests库返回的数据可以编码成JSON格式的数据，只有JSON对象才可以使用上面分析的路径，表现方式如下：
strhtml.json()

存储数据到MongoDB

mongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库，由C++编写，皆在为web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。
mongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，它在非关系数据库中功能最丰富、最像关系数据库。

下载并安装MongoDB

1. 下载MongoDB
   官网下载：https://www.mongodb.com/download-center#community

下载安装包之后直接打开运行

一直执行Next下一步，当进入这个界面的时候，下面的√一定要去掉，不然会安装的特别的慢，如果不去掉，可能要等几个小时以上

环境变量配置:将MongoDB的bin目录加入环境变量中。
2. 配置本地MongoDB
创建数据库文件的存放位置
在你data的目录下，创建一个db文件 如：G:\mongodb\data\db
因为启动mongodb服务之前需要必须创建数据库文件的存放文件夹，否则命令不会自动创建，而且不能启动成功
启动MongoDB服务
打开cmd命令行，进入安装目录的bin目录中，输入如下命令启动MongoDB，mongod --dbpath g:\mongodb\data\db
在浏览器输入http://localhost:27017，如果在浏览器中出现下面一段英文说明成功了

输入： mongod -dbpath “g:\mongodb\data\db” -logpath “g:\mongodb\data\log\mongo.log” -install -serviceName “MongoDB”

在PyCharm中安装Mongo Plugin

在PyCharm中的菜单，依次选择“File”→“settings”→“plugins”选择marketplace，在搜索框中输入mongo，然后选择Monogo Plugin，选择安装，安装好后重启P有Charm，就可以在右侧看到Mongo Explorer.

在Mongo Servers设置窗口中单击左侧加号按钮（addServer）

输入连接名，然后单击“Test Connection”（测试连接）按钮，提示信息为“Connection test successful”时表示连接正常，然后单击OK按钮，保存设置即可。

将数据存入MongoDB

为python安装mongo库支持pymongo
pip install pymongo

import requests
# 加载pymongo库
import pymongo
import time

# 建立连接
client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
# 在MongoDB中新建名为weather的数据库
book_weather = client['weather']
# 在weater库中新建名为sheet_weather_3的表
sheet_weather = book_weather['sheet_weather_3']
url = 'https://a.hecdn.net/download/dev/china-city-list.csv'
strhtml = requests.get(url)
data = strhtml.text
data1 = data.split("\n")
for i in range(3):
    data1.remove(data1[0])
for item in data1:
    url = 'https://free-api.heweather.net/s6/weather/forecast?location=' + item[
        0:11] + '&key=daea278878a9498298ce1d125a81562e'
    strhtml = requests.get(url)
    time.sleep(1)
    dic = strhtml.json()
    # 向表写入一条数据
    sheet_weather.insert_one(dic)
# for item in dic["HeWeather6"][0]["daily_forecast"]:
#    print(item["tmp"]["max"])
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MongoDB数据库查询

基于3.3节的结果，查询重庆的天气数据，代码如下：

import pymongo


client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
book_weather = client['weather']
sheet_weather = book_weather['sheet_weather_3']
# 查找键HeWeather6.basic.city值为重庆的数据
for item in sheet_weather.find({'HeWeather6.basic.location': '重庆'}):
    print(item)
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接下来查询天气最低气温大于5摄氏度的城市名，代码如下：

import pymongo

client = pymongo.MongoClient('localhost', 27017)
book_weather = client['weather']
sheet_weather = book_weather['sheet_weather_3']
for item in sheet_weather.find():
    # 因为数据需要3天的天气预报，因此循环3次
    for i in range(3):
        tmp = item['HeWeather6'][0]['daily_forecast'][i]['tmp_min']
        # 使用update方法，将表中最低气温数据修改为数值型
        sheet_weather.update_one({'_id': item['_id']}, {
            '$set': {
                'HeWeather6.0.daily_forecast.{}.tmp_min'.format(i): int(tmp)
            }
        })
# 提取出最低气温低于5摄氏度的城市
for item in sheet_weather.find(
    {'HeWeather6.daily_forecast.tmp_min': {
        '$gt': 5
    }}):
    print(item['HeWeather6'][0]['basic']['location'])

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这里第一个参数是{'_id': item['_id']}，表示要更新的查询条件，对应_id字段。
第二个参数表示要更新的信息，$set是MongoDB中的一个修改器，用于指定一个键并更新键值，若键不存在则创建一个键。
除此之外，常用修改器还有$inc、$unset、$push等。

• 修改器$i 可以对文档的某个值为数字型（只能为满足要求的数字）的键进行增减操作。
• 修改器$unset 用于删除键。
• 修改器$push 向文档的某个数组类型的键添加一个数组元素，不过滤重复的数据。添加时，若键存在，要求键值类型必须是数组；若键不存在，则创建数组类型的键。

代码中$lt、$lte、$gt和$gte，分别表示符号<、<=、>和>=