使用echarts进行数据图形化显示，为啥visualMap没有起作用

Posted 2023-04-08

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了使用echarts进行数据图形化显示，为啥visualMap没有起作用相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

python爬虫爬取天气数据并图形化显示

　　前言

　　使用python进行网页数据的爬取现在已经很常见了，而对天气数据的爬取更是入门级的新手操作，很多人学习爬虫都从天气开始，本文便是介绍了从中国天气网爬取天气数据，能够实现输入想要查询的城市，返回该城市未来一周的天气情况，保存为csv文件，并对数据图形化展示分析。最后附完整代码。

　　1、使用模块

　　Python3。主要使用到了csv、sys、urllib.request和BeautifulSoup4模块，其中csv模块是为了对csv文件的处理，urllib.request可以构造http请求，BeautifulSoup4可以解析页面信息。在使用这些模块之前，如果不存在需要进行安装，可打开cmd使用pip进行安装。当然，还需要一个城市名与城市code对应的文件，便于我们输入城市后找到对应的code进行相应的天气信息提取。这里点击文件内容cityinfo，可以查看到整理好的城市代码，将该页面内容复制保存为.py文件，然后放入同路径导入即可。

　　2、根据输入城市从城市代码文件提取到相应的城市代码

　　cityname = input("请输入你想要查询天气的城市:")

　　if cityname in cityinfo.city:

　　citycode = cityinfo.city[cityname]

　　else:

　　sys.exit()

　　3、制作请求头，得到请求的应答内容，即页面信息

　　url = ‘http://www.weather.com.cn/weather/‘ + citycode + ‘.shtml‘

　　header = ("User-Agent","Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36") # 设置头部信息

　　http_handler = urllib.request.HTTPHandler()

　　opener = urllib.request.build_opener(http_handler) # 修改头部信息

　　opener.addheaders = [header]

　　request = urllib.request.Request(url) # 制作请求

　　response = opener.open(request) # 得到应答包

　　html = response.read() # 读取应答包

　　html = html.decode(‘utf-8‘) # 设置编码，否则会乱码

　　其中,设置头部信息header是为了防止某些网站设置了反爬虫，在chrome浏览器下，头部信息header可在浏览器中按f12然后点击network，找到一个请求流，点击请求流后可以看到相应的头部信息。

　　4、根据返回的页面进行数据的筛选

　　final = [] # 初始化一个列表保存数据

　　bs = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 创建BeautifulSoup对象

　　body = bs.body # 获取body部分数据

　　data = body.find(‘div‘, ‘id‘: ‘7d‘)

　　ul = data.find(‘ul‘)

　　li = ul.find_all(‘li‘)

　　#所有的标签获取内容都根据在页面的所在位置进行筛选，如图所示，我们要查找的未来七天的天气情况都包含在id为7d的div标签中，七天的天气又在这个div的ul中，该div仅有一个ul，因此可使用find方法，每一天的天气又在该ul的li中，且有多个li,则必须使用find_all()方法，找到所有的li，不能使用find方法。

　　5、爬取数据

　　i = 0 # 控制爬取的天数

　　lows = [] # 保存低温

　　highs = [] # 保存高温

　　for day in li: # 便利找到的每一个li

　　if i < 7:

　　temp = []

　　date = day.find(‘h1‘).string # 得到日期

　　temp.append(date)

　　inf = day.find_all(‘p‘) # 获取天气，遍历li下面的p标签有多个p需要使用find_all 而不是find

　　temp.append(inf[0].string)

　　temlow = inf[1].find(‘i‘).string # 最低气温

　　if inf[1].find(‘span‘) is None: # 天气预报有时候可能没有最高气温，需要做一个判断

　　temhigh = None

　　temperate = temlow

　　else:

　　temhigh = inf[1].find(‘span‘).string # 最高气温

　　temhigh = temhigh.replace(‘℃‘, ‘‘)

　　temperate = temhigh + ‘/‘ + temlow

　　temp.append(temperate)

　　final.append(temp)

　　i = i + 1

　　这里是从每个li中获取到每天的天气情况，控制在7天，通过li标签下面的各数据位置进行相应的提取，要注意提取标签的数量，如果在当前标签下有多个相同的提取标签，要使用find_all()而不是find，然后用[n]进行相应的数据提取

　　在提取温度时要注意一个问题，中国天气网一般都会显示最高气温和最低气温，但有时候只会显示一个温度，无最高气温，这时就要做一个判断，否则脚本会出错。然后将天气拼接成一个字符串，和其他数据一起放入final 列表中

　　6、写入csv文件

　　with open(‘weather.csv‘, ‘a‘, errors=‘ignore‘, newline=‘‘) as f:

　　f_csv = csv.writer(f)

　　f_csv.writerows([cityname])

　　f_csv.writerows(final)

　　最后看到的csv文件中存储的天气数据如下图所示:

　　7、使用pygal绘图，使用该模块前需先安装pip install pygal，然后导入import pygal

　　bar = pygal.Line() # 创建折线图

　　bar.add(‘最低气温‘, lows) #添加两线的数据序列

　　bar.add(‘最高气温‘, highs) #注意lows和highs是int型的列表

　　bar.x_labels = daytimes

　　bar.x_labels_major = daytimes[::30]

　　bar.x_label_rotation = 45

　　bar.title = cityname+‘未来七天气温走向图‘ #设置图形标题

　　bar.x_title = ‘日期‘ #x轴标题

　　bar.y_title = ‘气温(摄氏度)‘ # y轴标题

　　bar.legend_at_bottom = True

　　bar.show_x_guides = False

　　bar.show_y_guides = True

　　bar.render_to_file(‘temperate1.svg‘) # 将图像保存为SVG文件，可通过浏览器查看

　　最终生成的图形如下图所示，直观的显示了天气情况:

　　8、完整代码

　　import csv

　　import sys

　　import urllib.request

　　from bs4 import BeautifulSoup # 解析页面模块

　　import pygal

　　import cityinfo

　　cityname = input("请输入你想要查询天气的城市:")

　　if cityname in cityinfo.city:

　　citycode = cityinfo.city[cityname]

　　else:

　　sys.exit()

　　url = ‘http://www.weather.com.cn/weather/‘ + citycode + ‘.shtml‘

　　header = ("User-Agent","Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36") # 设置头部信息

　　http_handler = urllib.request.HTTPHandler()

　　opener = urllib.request.build_opener(http_handler) # 修改头部信息

　　opener.addheaders = [header]

　　request = urllib.request.Request(url) # 制作请求

　　response = opener.open(request) # 得到应答包

　　html = response.read() # 读取应答包

　　html = html.decode(‘utf-8‘) # 设置编码，否则会乱码

　　# 根据得到的页面信息进行初步筛选过滤

　　final = [] # 初始化一个列表保存数据

　　bs = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 创建BeautifulSoup对象

　　body = bs.body

　　data = body.find(‘div‘, ‘id‘: ‘7d‘)

　　print(type(data))

　　ul = data.find(‘ul‘)

　　li = ul.find_all(‘li‘)

　　# 爬取自己需要的数据

　　i = 0 # 控制爬取的天数

　　lows = [] # 保存低温

　　highs = [] # 保存高温

　　daytimes = [] # 保存日期

　　weathers = [] # 保存天气

　　for day in li: # 便利找到的每一个li

　　if i < 7:无锡妇科医院哪家好 http://www.ytsgfk120.com/

　　temp = [] # 临时存放每天的数据

　　date = day.find(‘h1‘).string # 得到日期

　　#print(date)

　　temp.append(date)

　　daytimes.append(date)

　　inf = day.find_all(‘p‘) # 遍历li下面的p标签有多个p需要使用find_all 而不是find

　　#print(inf[0].string) # 提取第一个p标签的值，即天气

　　temp.append(inf[0].string)

　　weathers.append(inf[0].string)

　　temlow = inf[1].find(‘i‘).string # 最低气温

　　if inf[1].find(‘span‘) is None: # 天气预报可能没有最高气温

　　temhigh = None

　　temperate = temlow

　　else:

　　temhigh = inf[1].find(‘span‘).string # 最高气温

　　temhigh = temhigh.replace(‘℃‘, ‘‘)

　　temperate = temhigh + ‘/‘ + temlow

　　# temp.append(temhigh)

　　# temp.append(temlow)

　　lowStr = ""

　　lowStr = lowStr.join(temlow.string)

　　lows.append(int(lowStr[:-1])) # 以上三行将低温NavigableString转成int类型并存入低温列表

　　if temhigh is None:

　　highs.append(int(lowStr[:-1]))

　　else:

　　highStr = ""

　　highStr = highStr.join(temhigh)

　　highs.append(int(highStr)) # 以上三行将高温NavigableString转成int类型并存入高温列表

　　temp.append(temperate)

　　final.append(temp)

　　i = i + 1

　　# 将最终的获取的天气写入csv文件

　　with open(‘weather.csv‘, ‘a‘, errors=‘ignore‘, newline=‘‘) as f:

　　f_csv = csv.writer(f)

　　f_csv.writerows([cityname])

　　f_csv.writerows(final)

　　# 绘图

　　bar = pygal.Line() # 创建折线图

　　bar.add(‘最低气温‘, lows)

　　bar.add(‘最高气温‘, highs)

　　bar.x_labels = daytimes

　　bar.x_labels_major = daytimes[::30]

　　# bar.show_minor_x_labels = False # 不显示X轴最小刻度

　　bar.x_label_rotation = 45

　　bar.title = cityname+‘未来七天气温走向图‘

　　bar.x_title = ‘日期‘

　　bar.y_title = ‘气温(摄氏度)‘

　　bar.legend_at_bottom = True

　　bar.show_x_guides = False

　　bar.show_y_guides = True

　　bar.render_to_file(‘temperate.svg‘)

以上是关于使用echarts进行数据图形化显示，为啥visualMap没有起作用的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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