Python爬取城市天气数据并作数据可视化

在Python中，我们可以使用requests库来爬取城市天气数据。以下是一个简单的示例代码，演示如何爬取中国天气网的天气数据：

import requests
import json
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 定义要爬取的城市和日期
city = '北京'
date = '2023-03-15'
# 构造请求URL
url = f'http://www.tianqi.com/weather_forecast/{city}.html'
# 发送请求并获取响应
response = requests.get(url)
data = response.json()
# 将数据存储为CSV文件
df = pd.DataFrame(data['forecast'], columns=['date', 'high', 'low', 'weather', 'wind'])
df.to_csv(f'weather_{city}_{date}.csv', index=False)

在上面的代码中，我们首先定义了要爬取的城市和日期，然后构造了请求URL。接着，我们使用requests库发送GET请求，并获取到响应。最后，我们将响应中的数据存储为CSV文件。
接下来，我们可以使用Matplotlib和Seaborn库进行数据可视化。以下是一个简单的示例代码，演示如何绘制城市温度和天气状况的条形图：

# 读取CSV文件中的数据
df = pd.read_csv(f'weather_{city}_{date}.csv')
# 绘制温度条形图
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.bar(df['date'], df['high'] - df['low'], color='skyblue')
plt.xticks(rotation=45)
plt.title(f'{city} {date} 温度分布')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('温度范围')
plt.show()