暑期来啦~⼀起看⼀看近期的天⽓情况
本文作者：孟 孔 中南财经政法大学金融学院
本文编辑：何 疆
技术总编：温和铭
Stata and Python 数据分析
爬虫俱乐部将于2023年8月1日至9日在河南大学（河南开封）举行Stata编程技术和Python编程技术定制培训，同时在网络平台进行直播，提供线上学习的方式。线上线下培训均有专门的答疑团队。大家感兴趣请点击推文链接《爬虫俱乐部2023第一期编程训练营开始报名啦！》或点击文末阅读原文查看课程详情及报名方式！
一、引言
酷暑天⽓频频到来~⼤家还会时刻盯着19：30新闻联播结束后的天⽓预报吗？快来跟着作者，⼀起爬取天⽓数据吧！本文使⽤Python和Stata进⾏数据爬取与处理，为您处理数据打开新思路！
二、爬取城市列表
我们选择中国天⽓⽹的数据（http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml）作为数据来源。
我们通过华北、东北、华中、华南、⻄北、⻄南等选项，爬取城市链接。采⽤requests⽅式，借助Xpath⼯具提取链接，同时使⽤Pystata对数据进⾏清理。
import requests #导入requests模块import pandas as pd #导入pandas模块from lxml import etree#设置爬取的空列表city_url = []#爬取地级市/直辖市区列表geographic_orientation = ['hb','db','hd','hz','hn','xb','xn']for url_ori in geographic_orientation: url = 'http://www.weather.com.cn/textFC/' + url_ori + '.shtml' response = requests.get(url) print(url) response.encoding = 'utf-8' html = etree.HTML(response.text) c_url = html.xpath("//*/a/@href") city_url.append(c_url)df = pd.DataFrame()df['city_url'] = city_urldf.to_csv("城市url.csv",encoding='utf_8_sig')Stata清洗数据具有极⼤优势，且语法简单、操作⽅便，深受科研⼈⼠喜爱！本文使⽤PyStata在Python内运⾏Stata代码。关于Python与Stata交互内容详情，查看俱乐部历史文章~好好学习！
from pystata import config#调⽤pystata⾼效清洗数据stata.run('''clear allimport delimited "C:\Users\XM\Desktop\暑期来啦~⼀起看⼀看近期的天⽓情况\代码\stata处理过程\城市url.csv", varnames(1) clear forvalues i=0(1)6{import delimited "C:\Users\XM\Desktop\暑期来啦~⼀起看⼀看近期的天⽓情况\代码\stata处理过程\城市url.csv", varnames(1) clear keep if v1 == `i'split city_url,p(",")drop v1 city_urlsxpose, cleargen city_url_ture = ustrregexs(1) ifustrregexm(_var1,"'http://www.weather.com.cn/weather/(.*?).shtml'")gen var222 = "http://www.weather.com.cn/weather/"gen var333 = ".shtml"gen url = var222 + city_url_ture + var333drop if city_url_ture == ""drop _var1 city_url_ture var222 var333duplicates dropsave "C:\Users\XM\Desktop\暑期来啦~⼀起看⼀看近期的天⽓情况\代码\stata处理过程\url+`i'.dta",replace}clearcd C:\Users\XM\Desktop\暑期来啦~⼀起看⼀看近期的天⽓情况\代码local files: dir "." file "*.dta"foreach file in `files'{append using `file', force}duplicates dropexport delimited using "C:\Users\XM\Desktop\暑期来啦~⼀起看⼀看近期的天⽓情况\代码\stata处理过程\所有城市url.csv", novarnames replace''')城市列表最终爬取结果如下所⽰：
三、爬取城市七日天气预报
Xpath定位，爬取城市的名称、⽇期、最⾼温、最低温、⻛速、天⽓等信息。
import requests #导入requests模块import pandas as pd #导入pandas模块from lxml import etree#设置爬取的空列表province = []city = []city2 = []city3 = []day = []weather = []temp_high = []temp_low = []win = []#读取上⼀步csv的地级市urldf = pd.read_csv(r'C:\Users\XM\Desktop\暑期来啦~⼀起看⼀看近期的天⽓情况\代码\stata处理过程\所有城市url.csv')url_list = []url_list_all = df.values.tolist()for url_li in url_list_all: url_list.append(url_li[0])for url in url_list: # requests解析⽹⻚ response = requests.get(url) response.encoding = 'utf-8' html = etree.HTML(response.text) #xpath提取 for i in range(1,8,1): prov =html.xpath('/html/body/div[5]/div[1]/div[1]/div[1]/div[1]/a[2]/text()') province.append(prov)
cit1 =html.xpath('/html/body/div[5]/div[1]/div[1]/div[1]/div[1]/a[3]/text()') city.append(cit1)
cit2 =html.xpath('/html/body/div[5]/div[1]/div[1]/div[1]/div[1]/span[3]/text()') city2.append(cit2)
cit3 =html.xpath('/html/body/div[5]/div[1]/div[1]/div[1]/div[1]/span[4]/text()') city3.append(cit3)
days = html.xpath(('//*[@id="7d"]/ul/li[{}]/h1/text()').format(i)) day.append(days) wea = html.xpath(('//*[@id="7d"]/ul/li[{}]/p[1]/text()').format(i)) weather.append(wea) temp_h = html.xpath(('//*[@id="7d"]/ul/li[{}]/p[2]/span/text()').format(i)) temp_high.append(temp_h) temp_l = html.xpath(('//*[@id="7d"]/ul/li[{}]/p[2]/i/text()').format(i)) temp_low.append(temp_l) wi = html.xpath(('//*[@id="7d"]/ul/li[{}]/p[3]/i/text()').format(i)) win.append(wi)#保存csvdf = pd.DataFrame()df['province'] = provincedf['city'] = citydf['city2'] = city2df['city3'] = city3df['day'] = daydf['weather'] = weatherdf['temp_high'] = temp_highdf['temp_low'] = temp_lowdf['win'] = windf.to_csv("7days天⽓预报.csv",encoding='utf_8_sig')因为城市名称容易出现偏误，我们继续使⽤Pystata处理城市名称~
from pystata import config#调⽤pystata⾼效清洗数据stata.run('''clear allimport delimited "C:\Users\XM\Desktop\暑期来啦~⼀起看⼀看近期的天⽓情况\代码\7days天⽓预报.csv", varnames(1) replace city = "" if city == "[]"replace city = city2 if city == ""replace city2 = "" if city2 == "['>']"replace city2 = city3 if city2 == ""drop city3save C:\Users\XM\Desktop\暑期来啦~⼀起看⼀看近期的天⽓情况\代码\stata处理过程2\7days天⽓预报.dta,replace''')最终爬取结果如下所⽰：
快来试⼀试~爬取感兴趣的地⽅的天⽓预报，根据天⽓状况，更好地规划出⾏，祝您暑期愉快！
END
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