python爬虫——爬取全年天气数据并做可视化分析

一、主题页面的结构与特征分析

1．主题页面的结构与特征分析

目标内容界面：

2. Htmls 页面解析

3．节点查找方法与遍历方法

查找方法：find(): 查找第一个匹配到的节点。find_all(): 查找所有匹配到的节点，并返回一个列表。

遍历方法：contents: 返回当前节点的直接子节点列表。 children: 返回当前节点的直接子节点的迭代器。descendants: 返回当前节点的所有子孙节点的迭代器。

parent: 返回当前节点的父节点。parents: 返回当前节点的所有祖先节点的迭代器。

二、网络爬虫程序设计

1.数据爬取与采集

数据源：https://lishi.tianqi.com/quanzhou/

所用到的库有

1 import requests # 模拟浏览器进行网络请求
2 from lxml import etree # 进行数据预处理
3 import csv # 进行写入csv文件

使用requests中的get方法对网站发出请求，并接收响应数据，

1 resp = requests.get(url, headers=headers)

我们便得到了网页的源代码数据，

2.对数据进行清洗和处理

然后对爬取的网站源代码进行预处理

1 resp_html = etree.HTML(resp.text)

使用xpath工具提取我们所需要的数据

1 resp_list = resp_html.xpath(“//ul[@class=‘thrui’]/li”)

创建一个字典，并使用for循环将我们所提取的数据，放入字典中

 1 for li in resp_list: 2 day_weather_info = {} 3 # 日期4 day_weather_info['date_time'] = li.xpath("./div[1]/text()")[0].split(' ')[0]5 # 最高气温 (包含摄氏度符号)6 high = li.xpath("./div[2]/text()")[0]7 day_weather_info['high'] = high[:high.find('℃')]8 # 最低气温9 low = li.xpath("./div[3]/text()")[0]
10 day_weather_info['low'] = low[:low.find('℃')]
11 # 天气
12 day_weather_info['weather'] = li.xpath("./div[4]/text()")[0]
13 weather_info.append(day_weather_info)
14 return weather_info

然后我们便得到了我们所需要的数据

接着爬取我们这个月的天气信息，存入列表中，然一次性写入我们的csv文件中，这样我们就得到了一个存有泉州2022全年天气情况的文件

# for循环生成有顺序的1-12
for month in range(1, 13):# 获取某一月的天气信息# 三元表达式weather_time = '2022' + ('0' + str(month) if month < 10 else str(month))print(weather_time)url = f'https://lishi.tianqi.com/quanzhou/{weather_time}.html'# 爬虫获取这个月的天气信息weather = getWeather(url)# 存到列表中weathers.append(weather)
print(weathers)# 数据写入(一次性写入)
with open("weather.csv", "w",newline='') as csvfile:writer = csv.writer(csvfile)# 先写入列名:columns_name 日期 最高气温 最低气温  天气writer.writerow(["日期", "最高气温", "最低气温", '天气'])# 一次写入多行用writerows(写入的数据类型是列表,一个列表对应一行)writer.writerows([list(day_weather_dict.values()) for month_weather in weathers for day_weather_dict in month_weather])
import sqlite3

文件如下：

3.对我们的数据进行一下词云处理

所用到的库

1 import requests
2 from lxml import etree
3 import csv
4 from wordcloud import WordCloud
5 import matplotlib.pyplot as plt

然后对数据在进行一次爬取与清理

 1 # 从URL获取天气信息的函数2 def getWeather(url): 3     weather_info = []  # 存储天气信息的列表4     headers = { 5         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.163 Safari/535.1'6     }7     resp = requests.get(url, headers=headers)  # 发送GET请求到指定的URL8     resp_html = etree.HTML(resp.text)  # 解析响应的HTML9     resp_list = resp_html.xpath("//ul[@class='thrui']/li")  # 使用XPath选择器提取天气信息列表
10     for li in resp_list:
11         day_weather_info = {}  # 存储每天天气信息的字典
12         day_weather_info['date_time'] = li.xpath("./div[1]/text()")[0].split(' ')[0]  # 提取日期时间并存入字典
13         high = li.xpath("./div[2]/text()")[0]  # 提取最高温度
14         day_weather_info['high'] = high[:high.find('℃')]  # 去除温度单位并存入字典
15         low = li.xpath("./div[3]/text()")[0]  # 提取最低温度
16         day_weather_info['low'] = low[:low.find('℃')]  # 去除温度单位并存入字典
17         day_weather_info['weather'] = li.xpath("./div[4]/text()")[0]  # 提取天气情况并存入字典
18         weather_info.append(day_weather_info)  # 将每天天气信息字典添加到天气信息列表中
19     return weather_info
20 def main():
21     weathers = []  # 存储所有月份的天气信息的列表
22     for month in range(1, 13):
23         weather_time = '2022' + ('0' + str(month) if month < 10 else str(month))
24         print(weather_time)
25         url = f'https://lishi.tianqi.com/quanzhou/{weather_time}.html'
26         weather = getWeather(url)
27         weathers.append(weather)  # 将每个月份的天气信息添加到weathers列表中
28     print(weathers)
29 
30     weather_data = ""  # 存储所有天气情况的字符串
31     for month_weather in weathers:
32         for day_weather_dict in month_weather:
33             weather = day_weather_dict['weather']  # 提取天气情况
34             weather_data += weather + " "  # 将天气情况添加到weather_data字符串中，用空格分隔

然后便得到了我们熟悉的数据

wordcloud的分词可视化处理

1    wordcloud = WordCloud(font_path='C:\Windows\Fonts\微软雅黑\msyh.ttc', width=800, height=400, font_step=1,
2                           prefer_horizontal=0.9).generate(weather_data)  # 根据天气数据生成词云
3     plt.figure(figsize=(10, 5))
4     plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')  # 显示词云图像
5     plt.axis('off')
6 plt.show()
7 
8 if __name__ == '__main__':
9     main()

4.数据持久化

import sqlite3def create_weather_table():conn = sqlite3.connect('weather.db')  # 连接到数据库文件cursor = conn.cursor()# 创建天气表格cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS weather (date_time TEXT,high TEXT,low TEXT,weather TEXT)''')  # 创建天气表格，如果不存在则创建conn.commit()  # 提交更改到数据库conn.close()  # 关闭数据库连接def insert_weather_data(weather_data):conn = sqlite3.connect('weather.db')  # 连接到数据库文件cursor = conn.cursor()# 插入天气数据for month_weather in weather_data:for day_weather_dict in month_weather:date_time = day_weather_dict['date_time']  # 获取日期时间high = day_weather_dict['high']  # 获取最高温度low = day_weather_dict['low']  # 获取最低温度weather = day_weather_dict['weather']  # 获取天气情况cursor.execute("INSERT INTO weather VALUES (?, ?, ?, ?)", (date_time, high, low, weather))  # 插入数据到天气表格conn.commit()  # 提交更改到数据库conn.close()  # 关闭数据库连接def main():create_weather_table()  # 创建天气表格weathers = []  # 存储所有月份的天气信息的列表for month in range(1, 13):weather_time = '2022' + ('0' + str(month) if month < 10 else str(month))print(weather_time)url = f'https://lishi.tianqi.com/quanzhou/{weather_time}.html'weather = getWeather(url)  # 获取天气信息weathers.append(weather)
print(weathers)insert_weather_data(weathers)if __name__ == '__main__':main()

然后数据便以库文件的方式存入电脑中

5.数据可视化

所用到的库

1 import pandas as pd
2 from pyecharts import options as opts
3 from pyecharts.charts import Pie, Bar, Timeline, Line, Scatter

使用pandas.read_csv()读取我们数据文件

1 df = pd.read_csv(‘weather.csv’,encoding=‘gb18030’)

因为绘制的图形是动态的天气轮播图，而此时我们日期的数据类型为字符串，要将类型改为datetime

1 df[‘日期’] = df[‘日期’].apply(lambda x: pd.to_datetime(x))

使用GroupBy聚合对象 以及size().reset_index()方法来将每种天气出现的次数等数据进行分组，统计。

1 df_agg = df.groupby(['month','天气']).size().reset_index()
2 print(df_agg)

对每列数据进行一个命名

df_agg.columns = ['month','tianqi','count']
print(df_agg)

将数据转化为列表数据

1 print(df_agg[df_agg['month']==1][['tianqi','count']]\
2     .sort_values(by='count',ascending=False).values.tolist())

将处理好的数据传入图表中，绘制横放柱状轮播图

 1 # 画图2 # 实例化一个时间序列的对象3 timeline = Timeline() 4 # 播放参数:设置时间间隔 1s  单位是:ms(毫秒)5 timeline.add_schema(play_interval=1000)    # 单位是:ms(毫秒)6 7 # 循环遍历df_agg['month']里的唯一值8 for month in df_agg['month'].unique():9     data = (
10 
11         df_agg[df_agg['month']==month][['tianqi','count']]
12         .sort_values(by='count',ascending=True)
13 .values.tolist()
14 )
15     # print(data)
16     # 绘制柱状图
17     bar = Bar()
18     # x轴是天气名称
19     bar.add_xaxis([x[0] for x in data])
20     # y轴是出现次数
21     bar.add_yaxis('',[x[1] for x in data])
22 
23     # 让柱状图横着放
24 bar.reversal_axis()
25     # 将计数标签放置在图形右边
26     bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right'))
27     # 设置下图表的名称
28     bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='泉州2022年每月天气变化 '))
29     # 将设置好的bar对象放置到时间轮播图当中,并且标签选择月份 格式为: 数字月
30     timeline.add(bar, f'{month}月')
31 
32 # 将设置好的图表保存为'weathers.html'文件
33 timeline.render('weathers1.html')

#由于视频上传不了，所以只放了两个月份的天气数据图片

绘制折线图

 1 # 画图2 # 实例化一个时间序列的对象3 timeline = Timeline() 4 # 播放参数:设置时间间隔 1s 单位是:ms(毫秒)5 timeline.add_schema(play_interval=1000)  # 单位是:ms(毫秒)6 7 # 循环遍历df_agg['tianqi']里的唯一值（天气类型）8 for tianqi in df_agg['tianqi'].unique():9     data = (
10         df_agg[df_agg['tianqi'] == tianqi][['month', 'count']]
11         .sort_values(by='month', ascending=True)
12 .values.tolist()
13 )
14     # print(data)
15     # 绘制折线图
16     line = Line()
17     # x轴是月份
18     line.add_xaxis([x[0] for x in data])
19     # y轴是出现次数
20     line.add_yaxis(tianqi, [x[1] for x in data], is_smooth=True)
21 
22     # 设置图线平滑曲线
23 line.set_series_opts(
24         markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(
25             data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值")]
26 )
27 )
28 
29     # 设置下图表的名称
30 line.set_global_opts(
31         title_opts=opts.TitleOpts(title='泉州2022年天气趋势'),
32         datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_="slider", range_start=0, range_end=100),
33 )
34 
35     # 将设置好的line对象放置到时间轮播图中，并且标签选择天气类型
36 timeline.add(line, tianqi)
37 
38 # 将设置好的时间轮播图渲染为HTML文件
39 timeline.render("weather_trend.html")

绘制散点图

 1 # 画图2 # 实例化一个散点图对象3 scatter = Scatter() 4 # 播放参数:设置时间间隔 1s 单位是:ms(毫秒)5 timeline.add_schema(play_interval=1000) # 单位是:ms(毫秒)6 7 # 循环遍历df_agg['month']里的唯一值8 for month in df_agg['month'].unique():9     data = (
10         df_agg[df_agg['month']==month][['tianqi','count']]
11         .sort_values(by='count',ascending=True)
12 .values.tolist()
13 )
14     # 绘制散点图
15     scatter = Scatter()
16     # x轴是天气名称
17     scatter.add_xaxis([x[0] for x in data])
18     # y轴是出现次数
19     scatter.add_yaxis('',[x[1] for x in data])
20 
21     # 设置下图表的名称
22     scatter.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=f'{month}月天气散点图'))
23 
24     # 将设置好的scatter对象放置到时间轮播图当中,并且标签选择月份 格式为: 数字月
25     timeline.add(scatter, f'{month}月')
26 
27 # 将设置好的时间轮播图渲染为html文件
28 timeline.render('scatter_timeline.html')

根据以上几个可视化图形可知

泉州市的降雨集中在5月至9月期间，而晴天比较多的月份是10月至来年3月。

6.将以上各部分的代码汇总，附上完整程序代码

（1）数据爬取与清洗，以及持久化部分

  1 #-*- coding: utf-8 -*-2 import requests  # 模拟浏览器进行网络请求3 from lxml import etree  # 进行数据预处理4 import csv  # 写入csv文件5 import sqlite3  6 def getWeather(url):  7     weather_info = []   # 新建一个列表,将爬取的每月数据放进去8     # 请求头信息:浏览器版本型号,接收数据的编码格式9     headers = { 10         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.163 Safari/535.1'11     }12     # 请求 接收到了响应数据13     resp = requests.get(url, headers=headers)14     # 数据预处理s15     resp_html = etree.HTML(resp.text) 16     # xpath提取所有数据17     resp_list = resp_html.xpath("//ul[@class='thrui']/li")18     # for循环迭代遍历19     for li in resp_list: 20         day_weather_info = {} 21         # 日期22         day_weather_info['date_time'] = li.xpath("./div[1]/text()")[0].split(' ')[0]23         # 最高气温 (包含摄氏度符号)24         high = li.xpath("./div[2]/text()")[0]25         day_weather_info['high'] = high[:high.find('℃')]26         # 最低气温27         low = li.xpath("./div[3]/text()")[0]28         day_weather_info['low'] = low[:low.find('℃')]29         # 天气30         day_weather_info['weather'] = li.xpath("./div[4]/text()")[0]31         weather_info.append(day_weather_info)32     return weather_info 33 34 weathers = [] 35 36 # for循环生成有顺序的1-1237 for month in range(1, 13):38     # 获取某一月的天气信息39     # 三元表达式40     weather_time = '2022' + ('0' + str(month) if month < 10 else str(month)) 41     print(weather_time)42     url = f'https://lishi.tianqi.com/quanzhou/{weather_time}.html'43     # 爬虫获取这个月的天气信息44     weather = getWeather(url) 45     # 存到列表中46     weathers.append(weather)47 print(weathers)48 49 50 # 数据写入(一次性写入)51 with open("weather.csv", "w",newline='') as csvfile:52     writer = csv.writer(csvfile) 53     # 先写入列名:columns_name 日期 最高气温 最低气温  天气54     writer.writerow(["日期", "最高气温", "最低气温", '天气'])55     # 一次写入多行用writerows(写入的数据类型是列表,一个列表对应一行)56     writer.writerows([list(day_weather_dict.values()) for month_weather in weathers for day_weather_dict in month_weather]) 57 58 59 import sqlite3 60 61 62 def create_weather_table(): 63     conn = sqlite3.connect('weather.db')  # 连接到数据库文件64     cursor = conn.cursor() 65 66     # 创建天气表格67     cursor.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS weather (68                         date_time TEXT,69                         high TEXT,70                         low TEXT,71                         weather TEXT72                     )''')  # 创建天气表格，如果不存在则创建73 74     conn.commit()  # 提交更改到数据库75     conn.close()  # 关闭数据库连接76 77 78 def insert_weather_data(weather_data): 79     conn = sqlite3.connect('weather.db')  # 连接到数据库文件80     cursor = conn.cursor() 81 82     # 插入天气数据83     for month_weather in weather_data: 84         for day_weather_dict in month_weather: 85             date_time = day_weather_dict['date_time']  # 获取日期时间86             high = day_weather_dict['high']  # 获取最高温度87             low = day_weather_dict['low']  # 获取最低温度88             weather = day_weather_dict['weather']  # 获取天气情况89 90             cursor.execute("INSERT INTO weather VALUES (?, ?, ?, ?)", (date_time, high, low, weather))  # 插入数据到天气表格91 92     conn.commit()  # 提交更改到数据库93     conn.close()  # 关闭数据库连接94 95 96 def main(): 97     create_weather_table()  # 创建天气表格98 99     weathers = []  # 存储所有月份的天气信息的列表
100     for month in range(1, 13):
101         weather_time = '2022' + ('0' + str(month) if month < 10 else str(month))
102         print(weather_time)
103         url = f'https://lishi.tianqi.com/quanzhou/{weather_time}.html'
104         weather = getWeather(url)  # 获取天气信息
105 
106 
107 weathers.append(weather)
108 print(weathers)
109 
110 insert_weather_data(weathers)
111 
112 if __name__ == '__main__':
113     main()

（2）数据可视化部分

  1 #-*- coding: utf-8 -*-2 3 # 数据分析 读取 处理 存储4 import pandas as pd  5 from pyecharts import options as opts  6 from pyecharts.charts import Pie, Bar, Timeline, Line, Scatter  7 8 # 用pandas.read_csv()读取指定的excel文件,选择编码格式gb18030(gb18030范围比)9 df = pd.read_csv('weather.csv',encoding='gb18030')10 print(df['日期'])11 12 # 将日期格式的数据类型改为month13 df['日期'] = df['日期'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x)) 14 print(df['日期'])15 16 17 # 新建一列月份数据(将日期中的月份month 一项单独拿取出来)18 df['month'] = df['日期'].dt.month19 20 print(df['month'])21 # 需要的数据 每个月中每种天气出现的次数22 23 # DataFrame GroupBy聚合对象 分组和统计的  size()能够计算分组的大小24 df_agg = df.groupby(['month','天气']).size().reset_index()25 print(df_agg)26 27 # 设置下这3列的列名28 df_agg.columns = ['month','tianqi','count']29 print(df_agg)30 31 # 转化为列表数据32 print(df_agg[df_agg['month']==1][['tianqi','count']]\33     .sort_values(by='count',ascending=False).values.tolist())34 """35 [['阴', 20], ['多云', 5], ['雨夹雪', 4], ['晴', 2]]36 """37 38 # 画图39 # 实例化一个时间序列的对象40 timeline = Timeline() 41 # 播放参数:设置时间间隔 1s  单位是:ms(毫秒)42 timeline.add_schema(play_interval=1000)    # 单位是:ms(毫秒)43 44 # 循环遍历df_agg['month']里的唯一值45 for month in df_agg['month'].unique():46     data = ( 47 48         df_agg[df_agg['month']==month][['tianqi','count']]49         .sort_values(by='count',ascending=True)50         .values.tolist()51     )52     # print(data)53     # 绘制柱状图54     bar = Bar() 55     # x轴是天气名称56     bar.add_xaxis([x[0] for x in data]) 57     # y轴是出现次数58     bar.add_yaxis('',[x[1] for x in data]) 59 60     # 让柱状图横着放61     bar.reversal_axis()62     # 将计数标签放置在图形右边63     bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right'))64     # 设置下图表的名称65     bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='泉州2022年每月天气变化 '))66     # 将设置好的bar对象放置到时间轮播图当中,并且标签选择月份 格式为: 数字月67     timeline.add(bar, f'{month}月')68 69 # 将设置好的图表保存为'weathers.html'文件70 timeline.render('weathers1.html')71 72 73 # 画图74 # 实例化一个时间序列的对象75 timeline = Timeline() 76 # 播放参数:设置时间间隔 1s 单位是:ms(毫秒)77 timeline.add_schema(play_interval=1000)  # 单位是:ms(毫秒)78 79 # 循环遍历df_agg['tianqi']里的唯一值（天气类型）80 for tianqi in df_agg['tianqi'].unique():81     data = ( 82         df_agg[df_agg['tianqi'] == tianqi][['month', 'count']]83         .sort_values(by='month', ascending=True)84         .values.tolist()85     )86     # print(data)87     # 绘制折线图88     line = Line() 89     # x轴是月份90     line.add_xaxis([x[0] for x in data]) 91     # y轴是出现次数92     line.add_yaxis(tianqi, [x[1] for x in data], is_smooth=True)93 94     # 设置图线平滑曲线95     line.set_series_opts(96         markpoint_opts=opts.MarkPointOpts(97             data=[opts.MarkPointItem(type_="max", name="最大值")]98         )99 )
100 
101     # 设置下图表的名称
102 line.set_global_opts(
103         title_opts=opts.TitleOpts(title='泉州2022年天气趋势'),
104         datazoom_opts=opts.DataZoomOpts(type_="slider", range_start=0, range_end=100),
105 )
106 
107     # 将设置好的line对象放置到时间轮播图中，并且标签选择天气类型
108 timeline.add(line, tianqi)
109 
110 # 将设置好的时间轮播图渲染为HTML文件
111 timeline.render("weather_trend.html")
112 
113 # 画图
114 # 实例化一个散点图对象
115 scatter = Scatter()
116 # 播放参数:设置时间间隔 1s 单位是:ms(毫秒)
117 timeline.add_schema(play_interval=1000) # 单位是:ms(毫秒)
118 
119 # 循环遍历df_agg['month']里的唯一值
120 for month in df_agg['month'].unique():
121     data = (
122         df_agg[df_agg['month']==month][['tianqi','count']]
123         .sort_values(by='count',ascending=True)
124 .values.tolist()
125 )
126     # 绘制散点图
127     scatter = Scatter()
128     # x轴是天气名称
129     scatter.add_xaxis([x[0] for x in data])
130     # y轴是出现次数
131     scatter.add_yaxis('',[x[1] for x in data])
132 
133     # 设置下图表的名称
134     scatter.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=f'{month}月天气散点图'))
135 
136     # 将设置好的scatter对象放置到时间轮播图当中,并且标签选择月份 格式为: 数字月
137     timeline.add(scatter, f'{month}月')
138 
139 # 将设置好的时间轮播图渲染为html文件
140 timeline.render('scatter_timeline.html')
141 import numpy as np
142 from sklearn.linear_model import LinearRegression

（3）wordcloud分词可视化，词云部分

 1  1 # -*- coding: utf-8 -*-2  2 3  3 # 导入必要的库4  4 import requests 5  5 from lxml import etree 6  6 import csv 7  7 from wordcloud import WordCloud 8  8 import matplotlib.pyplot as plt 9  9 
10 10 # 从URL获取天气信息的函数s
11 11 def getWeather(url):
12 12     weather_info = []  # 存储天气信息的列表
13 13     headers = {
14 14         'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.1 (KHTML, like Gecko) Chrome/14.0.835.163 Safari/535.1'
15 15     }
16 16     resp = requests.get(url, headers=headers)  # 发送GET请求到指定的URL
17 17     resp_html = etree.HTML(resp.text)  # 解析响应的HTML
18 18     resp_list = resp_html.xpath("//ul[@class='thrui']/li")  # 使用XPath选择器提取天气信息列表
19 19     for li in resp_list:
20 20         day_weather_info = {}  # 存储每天天气信息的字典
21 21         day_weather_info['date_time'] = li.xpath("./div[1]/text()")[0].split(' ')[0]  # 提取日期时间并存入字典
22 22         high = li.xpath("./div[2]/text()")[0]  # 提取最高温度
23 23         day_weather_info['high'] = high[:high.find('℃')]  # 去除温度单位并存入字典
24 24         low = li.xpath("./div[3]/text()")[0]  # 提取最低温度
25 25         day_weather_info['low'] = low[:low.find('℃')]  # 去除温度单位并存入字典
26 26         day_weather_info['weather'] = li.xpath("./div[4]/text()")[0]  # 提取天气情况并存入字典
27 27         weather_info.append(day_weather_info)  # 将每天天气信息字典添加到天气信息列表中
28 28     return weather_info
29 29 def main():
30 30     weathers = []  # 存储所有月份的天气信息的列表
31 31     for month in range(1, 13):
32 32         weather_time = '2022' + ('0' + str(month) if month < 10 else str(month))
33 33         print(weather_time)
34 34         url = f'https://lishi.tianqi.com/quanzhou/{weather_time}.html'
35 35         weather = getWeather(url)
36 36         weathers.append(weather)  # 将每个月份的天气信息添加到weathers列表中
37 37     print(weathers)
38 38 
39 39     weather_data = ""  # 存储所有天气情况的字符串
40 40     for month_weather in weathers:
41 41         for day_weather_dict in month_weather:
42 42             weather = day_weather_dict['weather']  # 提取天气情况
43 43             weather_data += weather + " "  # 将天气情况添加到weather_data字符串中，用空格分隔
44 44 
45 45     wordcloud = WordCloud(font_path='C:\Windows\Fonts\微软雅黑\msyh.ttc', width=800, height=400, font_step=1,
46 46                           prefer_horizontal=0.9).generate(weather_data)  # 根据天气数据生成词云
47 47     plt.figure(figsize=(10, 5))
48 48     plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')  # 显示词云图像
49 49     plt.axis('off')
50 50     plt.show()
51 51 
52 52 if __name__ == '__main__':
53 53     main()