天气数据自动采集任务脚本

1.购买服务器阿里云：服务器购买地址https://t.aliyun.com/U/PfsP97若失效，可用地址

1.购买服务器

阿里云：

服务器购买地址

https://t.aliyun.com/U/PfsP97

若失效，可用地址

https://www.aliyun.com/activity/wuying/dj?source=5176.29345612&userCode=49hts92d

腾讯云：

https://curl.qcloud.com/wJpWmSfU

若失效，可用地址

https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?redirect=2446&cps_key=ad201ee2ef3b771157f72ee5464b1fea&from=console

华为云

https://activity.huaweicloud.com/cps.html?fromacct=64b5cf7cc11b4840bb4ed2ea0b2f4468&utm_source=V1g3MDY4NTY=&utm_medium=cps&utm_campaign=201905

2.部署教程

2024年最新青龙面板跑脚本教程（一）持续更新中

3.代码如下

import csvimport timefrom DrissionPage import ChromiumPagefrom DrissionPage import ChromiumOptions

def get_weather(date):    # 设置无头模式    options = ChromiumOptions()    options.headless()
    # 实例化浏览器对象，打开对应网页并设置窗口最大化    page = ChromiumPage(options)    page.get(f'https://lishi.tianqi.com/shanghai/{date}.html')    page.set.window.max()
    # 点击查看更多按钮    page.ele('xpath=//div[@class="lishidesc2"]').click()    time.sleep(1)
    # 筛选当月所有的天气标签    weather_list = page.eles('xpath=//ul[@class="thrui"]/li')
    # 定义空列表，用来存放每月的天气数据    weather_data = []
    # 遍历出当月每天的天气标签    for weather_info in weather_list:        # 定义每天的天气数据字典        day_weather_info = {            # 筛选出当天天气标签中的时间、最高气温、最低气温、天气详情            'date_time': weather_info.ele('xpath=./div[1]').text.split(' ')[0],            'high': weather_info.ele('xpath=./div[2]').text.replace('℃', ''),            'low': weather_info.ele('xpath=./div[3]').text.replace('℃', ''),            'weather': weather_info.ele('xpath=./div[4]').text        }        # 再将每天的数据字典放入每月数据列表中        weather_data.append(day_weather_info)
    print(f'{date}天气抓取完毕')
    # 返回每个月的天气数据列表    return weather_data

def get_year_weather():    # 全年的天气数据列表 大概长这样子 :[ [ {},{},.. ],[{},{},..],[{},{},..], ]    # 外层列表:年数据,里层列表:月数据,里层列表中的每个字典:这个月中每天的气候数据    weather_list = []
    # for循环生成有顺序的1-12    for month in range(1, 13):        # 找url规律  进行拼接 -- 拿的是某一月里的所有数据        # 获取对应月份的天气信息        weather_time = f'2024{month:02}'
        # 爬虫获取这个月的天气信息        weather = get_weather(weather_time)        # print(weather)
        # 存到列表中        weather_list.append(weather)
    print('全年天气为：', weather_list)
    return weather_list

def writer_csv(weathers):    # 数据写入(一次性写入)    with open("weather.csv", "w", newline='', encoding='utf-8') as csvfile:        writer = csv.writer(csvfile)
        # 先写入列名:columns_name        writer.writerow(["日期", "最高气温", "最低气温", '天气'])
        # 遍历出每个月的天气信息        for month_weather in weathers:            # 遍历出每天的天气信息            for day_weather_dict in month_weather:                # 将每天的天气信息写入csv文件                writer.writerow(list(day_weather_dict.values()))
    print('全天天气保存到csv文件中')

if __name__ == '__main__':    # 调用get_year_weather函数获取全年天气    weather_list = get_year_weather()    # 调用writer_csv函数将获取的全年天气写入到csv文件中    writer_csv(weather_list)

解析

该脚本为天气数据采集自动化爬虫脚本，主要作用为

使用 DrissionPage + Chromium 去访问 历史天气网，按月份抓取指定城市（脚本里是上海）的历史天气数据（日期、最高气温、最低气温、天气情况），并最终把全年数据写入到 weather.csv 文件里。

主要方法

1. get_weather(date)

• 功能：获取某个月的天气数据。

• 流程：

• 日期 (date_time)

• 最高气温 (high)

• 最低气温 (low)

• 天气状况 (weather)

1. 启动无头浏览器，打开对应月份的历史天气页面。

2. 点击"查看更多"按钮，确保页面加载完整。

3. 抓取页面中所有日期的天气条目。

4. 解析出每天的：

5. 返回该月的天气数据列表。

2. get_year_weather()

• 功能：遍历全年，收集 1-12 月的天气数据。

• 流程：

1. 循环 1-12 生成月份字符串（如 "202401" ~ "202412"）。

2. 调用 get_weather() 抓取每个月的数据。

3. 把所有月份的数据存入一个大列表。

4. 返回全年数据。

3. writer_csv(weathers)

• 功能：把全年天气数据写入 CSV 文件。

• 流程：

1. 打开（或新建）weather.csv 文件。

2. 写入表头：["日期", "最高气温", "最低气温", "天气"]。

3. 遍历全年数据 → 每个月数据 → 每天数据，逐行写入。

4. 保存并关闭文件。

4. if __name__ == '__main__':

• 脚本入口：

1. 调用 get_year_weather() 获取全年天气。

2. 调用 writer_csv() 保存为 CSV。

注意：

本文部分变量已做脱敏处理，仅用于测试和学习研究，禁止用于商业用途，不能保证其合法性，准确性，完整性和有效性，请根据情况自行判断。技术层面需要提供帮助，可以通过打赏的方式进行探讨。

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