这期内容当中小编将会给大家带来有关如何用Python爬取天气数据并解析温度值，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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import requests

from lxml import etree

import pandas as pd

import re

url = 'http://www.weather.com.cn/weather1d/101010100.shtml#input'

with requests.get(url) as res:

content = res.content

html = etree.HTML(content)

通过lxml模块提取值

lxml比beautifulsoup解析在某些场合更高效

location = html.xpath('//*[@id="around"]//a[@target="_blank"]/span/text()')

temperature = html.xpath('//*[@id="around"]/div/ul/li/a/i/text()')

结果：

['香河', '涿州', '唐山', '沧州', '天津', '廊坊', '太原', '石家庄', '涿鹿', '张家口', '保

定', '三河', '北京孔庙', '北京国子监', '中国地质博物馆', '月坛公

园', '明城墙遗址公园', '北京市规划展览馆', '什刹海', '南锣鼓巷', '天坛公园', '北海公园',

'景山公园', '北京海洋馆']

['11/-5°C', '14/-5°C', '12/-6°C', '12/-5°C', '11/-1°C', '11/-5°C', '8/-7°C',

'13/-2°C', '8/-6°C', '5/-9°C', '14/-6°C', '11/-4°C', '13/-3°C'

, '13/-3°C', '12/-3°C', '12/-3°C', '13/-3°C' ]

构造DataFrame对象

df = pd.DataFrame({'location':location, 'temperature':temperature})

print('温度列')

print(df['temperature'])

正则解析温度值

df['high'] = df['temperature'].apply(lambda x: int(re.match('(-?[0-9]*?)/-?[0-

9]*?°C', x).group(1) ) )

df['low'] = df['temperature'].apply(lambda x: int(re.match('-?[0-9]*?/(-?[0-

9]*?)°C', x).group(1) ) )

print(df)

详细说明子字符创捕获

除了简单地判断是否匹配之外，正则表达式还有提取子串的强大功能。用()表示的就是要提取的分组（group）。比如： ^(\d{3})-(\d{3,8})$分别定义了两个组，可以直接从匹配的字符串中提取出区号和本地号码。

m = re.match(r'^(\d{3})-(\d{3,8})$', '010-12345')

print(m.group(0))

print(m.group(1))

print(m.group(2))

# 010-12345

# 010

# 12345

如果正则表达式中定义了组，就可以在Match对象上用group()方法提取出子串来。

注意到group(0)永远是原始字符串， group(1)、group(2)……表示第1、2、……个子串。

最终结果：

Name: temperature, dtype: object

location temperature high low

0香河 11/-5°C 11 -5

1涿州 14/-5°C 14 -5

2唐山 12/-6°C 12 -6

3沧州 12/-5°C 12 -5

4天津 11/-1°C 11 -1

5廊坊 11/-5°C 11 -5

6太原 8/-7°C 8 -7

7石家庄 13/-2°C 13 -2

8涿鹿 8/-6°C 8 -6

9张家口 5/-9°C 5 -9

10保定 14/-6°C 14 -6

11三河 11/-4°C 11 -4

12北京孔庙 13/-3°C 13 -3

13北京国子监 13/-3°C 13 -3

14中国地质博物馆 12/-3°C 12 -3

15月坛公园 12/-3°C 12 -3

16明城墙遗址公园 13/-3°C 13 -3

17北京市规划展览馆 12/-2°C 12 -2

18什刹海 12/-3°C 12 -3

19南锣鼓巷 13/-3°C 13 -3

20天坛公园 12/-2°C 12 -2

21北海公园 12/-2°C 12 -2

22景山公园 12/-2°C 12 -2

23北京海洋馆 12/-3°C 12 -3

上述就是小编为大家分享的如何用Python爬取天气数据并解析温度值了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

当前文章：如何用Python爬取天气数据并解析温度值
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