爬虫获取近五年天气数据

天气数据的爬虫代码，写得比较清爽，运行也比较稳当。用的是Python的爬虫库，逻辑不复杂，适合你快速上手搞点天气数据来练练手，或者做个数据可视化小项目也挺方便。 代码结构清晰，带注释，基本照着跑就能出结果。还用到了requests和BeautifulSoup来搞定网页求和数据解析，挺经典的组合，学起来也不难。你用requests.get()拉网页，用soup.select()挑元素，顺手。 如果你想采集个几年内的天气情况，还可以顺手看看这些： 爬虫获取近五年天气数据 2020 年 1-3 月全国天气数据集 南昌市 2017 至 2019 年天气数据 十年天气数据集 2009-2020 ，这

此文件包含江西省南昌市2017-2019年各日的天气信息，数据包括日期、最高温、最低温、天气状况以及风向风速等基础信息。文件适合有需求的用户下载，便于进一步研究和使用。

如果你需要一份全面的天气数据集来做，这个十年的数据集应该挺合适。涵盖了 2009 年到 2020 年 7 月的逐日天气数据，包括了像平均温度、湿度、风速、气压等信息，简直是各种天气的宝贵资源。适合做一些数据挖掘或者预测。你也可以用这些数据做天气趋势预测，甚至试试深度学习中的 LSTM 模型。数据集还包括了多辅助字段，比如最大风速、降水量等，的时候方便。嗯，如果你想做数据可视化展示，像 Seaborn 和 PCA 也都能容易上手。直接使用，或者当作其他工具的基础，都是蛮不错的选择。只要你熟悉天气数据，这个集子就可以让你事半功倍！

标题“全国天气信息.zip”指出这是一个压缩文件，内含2020年1-3月的中国各地气象数据。数据量超过20万条，涵盖风向、空气质量等多维天气信息，并计划后续更新。压缩包包含“城市天气信息.sql”和“全国城市天气信息.xlsx”两个文件，分别提供SQL数据库格式和Excel表格格式，方便数据分析与处理。

这是一份包含南京机场过去四年天气详细数据的数据挖掘数据集，适用于微软商业解决方案。

MapReduce 的天气统计案例，是那种上手挺快但能学到不少东西的项目。专注在用MapReduce框架天气数据，不需要你有多深的分布式背景，照着例子走一遍，流程和原理都能搞明白。Map 阶段主要做预，比如把每天的天气记录拆成键值对，键是日期，值是温度和湿度。代码不复杂，重点在于你怎么提取这些字段。Mapper类里边写写逻辑，读数据、拆字段、丢出去。响应也快，调试也方便。到了Shuffle 和 Sort阶段，系统自动把相同日期的记录聚一起，给到Reducer。这里可以做平均、最大值、最小值统计，用IntWritable这类 Hadoop 封装好的数据类型就行。文件名一般像WeatherMapp

信息增益计算示例：以天气数据集为例 本示例使用天气数据集 weather，目标是计算使用属性“wind”（风力）划分数据集 S 所获得的信息增益。 数据集 S： | outlook | temperature | humidity | wind | play ball ||---|---|---|---|---|| sunny | hot | high | weak | no || sunny | hot | high | strong | no || overcast | hot | high | weak | yes || rain | mild | high | weak | yes |

天猫商品的真实数据，用来做、建模或者展示，挺有价值的。这套爬虫脚本用的是Python + Selenium组合，还加了模拟登录微博再跳转淘宝的逻辑，绕过登录限制，思路蛮巧妙。 模拟登录的流程其实比较清晰。先登录微博，再借微博绑定的淘宝身份绕过去。这种方式稳定性比直接搞淘宝登录强多了，而且代码也写得比较清楚，适合做二次开发。 配套的依赖库就是常见的selenium和pyquery，用法也简单，上手快。路径和账号密码直接在main函数里填，不绕弯子，挺直接。 操作之前要注意几点：一是Chrome 浏览器和chromedriver的版本要对上，不然跑不动；二是微博账号要提前绑定好淘宝，不然模拟登录会

随着技术的进步，Python爬虫已经成为获取网站数据的首选工具。这些源码不仅能够帮助你抓取竞品数据和行业情报，还能轻松实现对社交媒体动态的监测。无论你是数据分析师还是普通用户，这些实用工具都能满足你对数据的各种需求。