Python爬取全国空气质量信息，空气质量最好的居然是它！

主要模块

• requests模块。使用requests模块来获取http响应
• gevent模块。使用gevent开启多个协程，加快爬取速度
• re模块或beautifulsoup模块。正则表达式解析与beautifulsoup解析两种解析方式我都会写出来。
• csv模块。用于将数据导出至csv文件内

分析过程

1.要爬取的页面的URL地址为： http://www.tianqihoubao.com/aqi/ 。首先访问该页面（如下图）获取所有城市a标签的href属性，知道了各个城市的api，就可以接着爬取每个城市具体的空气质量了。

2.打开chrome的调试页面，可以看到，a标签在dd标签下，而且整个页面，只有dd标签下只要a标签没有其他标签了。所以正则匹配或使用BS4查找元素时，都可以先找dd标签，再找下面的a标签的href属性。（整个页面只有这里有dd标签，所以要查找dd标签）

3.找到每个城市的url后，再点击去看，发现是月份选择，这里是2020年3月为例，点进去。可以看到，找到了我们需要的空气质量信息。接下来就看如何从页面中将天气信息提取出来。

4.打开chrome调试工具。可以看到，需要的空气质量信息，在tr标签下的td标签内，而且每个tr标签对应一天的空气质量信息，那么就可以首先查找tr标签，然后取出td标签内的空气质量信息。（整个页面只有这里有tr标签，所以要查找tr标签）

代码如下

1.先写一下使用re正则解析的完整代码。我的思路是：先获取所有城市的a标签中的href属性，然后在URL最后拼接出想获取的月份，这里我获取的是2020年前3个月的。最后开启10个协程，对每个城市新建一个文件，写入抓取的空气质量数据。如果需要将所有文件合成一个的话，可以执行我单列出来的那段代码。

import time
import csv
import re
import gevent
from gevent import monkey,pool
monkey.patch_all()

import requests

# 存储城市url
city_url = []
# 存储要查看的时间范围
weather_date = []
# task列表
task_list = []


def func(url):
    """获取html页面"""
    response = requests.get(url)
    # 判断是否请求成功
    if response.status_code != 200:
        print("请求失败")
        print(response.headers)
        return
    html = response.content.decode("gbk")
    response.close()
    return html


def get_city_url_list(url):
    """获取城市url列表"""
    try:
        html = func(url)
    except Exception as e:
        return
    city_list = re.findall(r"<dd>(.*?)</dd>", html, re.S)
    for i in city_list:
        # cities = re.findall(r'<a href="(.*?)"\s?>', i)
        cities = re.findall(r'<a href="(.*?)"\s?>(.*?)</a>', i)
        for j in cities:
            # city_url.append('http://www.tianqihoubao.com' + j)
            city_url.append(j)


def get_day_weather_data(urlname):
    """获取每个城市的2019全年与2020年之间的天气情况，并存储为csv文件
    urlname:tuple，第一项为url，第二项为name
    f:文件描述符
    """
    with open(r".\2020年1-3月\%s.csv" % urlname[1], "w", newline='') as f:
        name = urlname[1]
        for i in weather_date:
            new_url = re.sub(r"\.html", "-"+i+".html", urlname[0])
            print(new_url)
            html = func('http://www.tianqihoubao.com' + new_url)
            # 失败的话尝试3次
            # times = 0
            # while times < 3:
            #     try:
            #         html = func('http://www.tianqihoubao.com' + new_url)
            #         break
            #     except Exception as e:
            #         time.sleep(2)
            #         times += 1
            # if times == 3:
            #     return
            row_list = re.findall(r"<tr>(.*?)</tr>", html, re.S)
            for j in row_list[1:]:
                aqi_data = re.findall(r"<td.*?>\s*(.*?)\s*</td>", j, re.S)
                # 2. 基于文件对象构建 csv写入对象
                csv_writer = csv.writer(f)
                csv_writer.writerow([name]+aqi_data)


if __name__ == "__main__":
    get_city_url_list("http://www.tianqihoubao.com/aqi/")
    # print(city_url)
    # for i in city_url[41:]:
    #     print(i)
    # 处理标签变为201903这种格式
    date_list = [str(i) for i in range(1, 4)]
    for i in date_list:
        if len(i) < 2:
            i = "0" + i
        weather_date.append("2020"+i)
    # print(weather_date)
    # with open(r"全国城市天气2.csv", "w") as f:
    #     for i in city_url:
    #         get_day_weather_data(i, f)

    # 多协程生成csv文件
    task_pool = pool.Pool(10)
    for i in city_url:
        task_pool.apply_async(get_day_weather_data, args=(i,))
    task_pool.join()

import os

# 如果需要将所有文件合成为一个的话，执行这段代码
path = 'D:\\Pycharm Projects\\天气数据爬取\\2020年1-3月'
pathnames = []
for (dirpath, dirnames, filenames) in os.walk(path):
    for filename in filenames:
        print()
        pathnames += [os.path.join(path, filename)]
print(pathnames)


with open(r".\weather_data_202001-03.csv", "w") as f:
    for i in pathnames:
        with open(i, "r") as g:
            data = g.read()
            f.write(data)

2.后来我又学习了一下beautulsoup模块，解析html页面很简单，我写的抓取a标签href属性部分的代码如下：

# http://www.tianqihoubao.com/aqi/
with open("123.html", "r") as f:
    soup = BeautifulSoup(f, "html.parser")
    # 找到所有dd标签
    l1 = soup.find_all('dd')
    for i in l1:
        # 找到每个dd标签下的所有a标签
        l2 = i.find_all('a')
        for j in l2:
            # 打印出每个a标签的href属性
            print(j['href'])

3.最后说下我的感受。关于re与beautifulsoup两个模块，我更习惯于用re模块，re给我的感觉就是：虽然写起来有点难度，但是抓数据时想抓哪里就抓哪里，比如我上面匹配到的数据中间有空格换行等，使用正则表达式可以在抓取的时候就将这些剔除掉，而beautifulsoup我目前还没有找到比较好的方法。大家可以自行尝试，对代码部分有疑问可以直接在文章下面评论，我看到后会立即回复。

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