简介
博主是电子科技大学、信息与通信工程在亚特、研三在读，硕士在成都待了三年，毕业后即将前往北京字节跳动大数据开发岗位，进入人生的另一阶段。
临近毕业，意味着即将告别人生中最后不到三个月的学生生涯。在离开天府之国之前，总想留下点什么，于是产生了本文。
正文
本文是一次爬虫实战，文章主要分析了成都近五年的温度、降雨、空气质量变化趋势。文章主要分为两个部分：
- 温度、降雨的趋势统计
- 空气质量的统计
一、温度、降雨量统计
降雨量和温度的统计主要来源于：历史天气查询网站
该网站收录了2011年到现在的历史天气数据
1.url分析
url：https://m.tianqi.com/lishi/chengdu/201904
从url可以看出规律：https://m.tianqi.com/lishi/ + 城市名字全拼 + 两位数的月份
基于这一点这部分数据直接采用requests请求即可
2.页面分析
下图是url： https://m.tianqi.com/lishi/chengdu/201904 返回的页面
上图中包含了2019年4月份的所有天气数据：有这个月的平均高低温统计和当前月每一天的天气数据，对于以上的数据，文章只需要一下几个：
-
平均低温和平均高温：主要由于统计近五年长度的天气变化情况
平均低温指的是当前月每一天的最低温平均值，对应于上图中左边一列数据的平均值，平均高温也是类似
- 天气情况：即对应下图数据
这部分数据用于统计成都近五年的下雨天数变化情况
网站的页面也比较简单：
（1）平均高低温数据
这部分数据是以表格形式组织的，文章使用pyquery进行解析
（2）天气数据
只需要提取上图职工的<a标签中的数据即可，文章使用pyquery解析数据
二、空气质量统计
空气质量（AQI）数据；来源于网站PM2.5历史数据
网站值收录了2014年到现在的历史数据
1.url分析:
https://www.aqistudy.cn/historydata/daydata.php?city=成都&month=201903
改变url中的城市和month即可得到需要的数据
使用requests可以实现
2.页面分析
下图是url： https://www.aqistudy.cn/historydata/daydata.php?city=成都&month=201903 返回的页面
上图包含了当前月每一天的详细AQI数据，在本文章只需要提取AQI这一列对应的数据即可，提取到AQI，之后根据下图即可转化为对应的空气质量等级：
根据上图，本文对提取到的AQI数据划分为以下几个类别，并统计对应类别的天数：
- 优：AQI <= 50
- 良以上（包含良和优）：AQI <= 100
- 轻度污染以上（包含轻度污染、良和优）：AQI <= 150
- 轻度污染以下（包含中度、重度和严重污染）：AQI >= 151
在提取数据前都需要对网页的源码进行分享，上图的网页源码如下：
在源码分析时发现一个问题，源码只有表头数据，表格内容数据并没有直接出现，并且没有发现有AJAX请求，进一步分析：
数据获取的关键函数是getServerData函数，但是进一步追踪下去并还是没有找到服务器返回给浏览器的json数据，之后便放弃了requests，转而使用selenium，简单来说selenium获取到的是js渲染后的页面源码，更多关于selenium的介绍请看历史文章。使用selenium获取到的页面源码如下如所示：
上图是浏览器渲染后的页面源码，本文使用pyquery进行解析获取数据，更多关于pyquery的介绍请看历史文章
代码实现和结果分析
（1）程序实现时主要分为以下几个模块
- 获取、拼接url
- 访问上面url，并返回页面源码
- 页面数据解析、和数据存储
- 数据可视化
（2）下面是成都天气数据的可视化
下图中的的横坐标都是代表月份：1到12月
上图看出：18年7月下了27天的雨，而且剩余三天：两天是阴一天是多云
另外，18年1到5月份以及9月到11月的整体下雨天数比前几年少，整体而言，18年的下雨天数明显减少
2012年全年有190天在下雨，全年一半以上都有雨。
一个很奇怪的现象：17年后下雨的天数断崖式下降！！！
每年成都的温度数据较为规律，七、八月份是一年中最热的时候：此时平均低温23摄氏度左右、平均高温32度左右
近五年的数据表明，污染主要出现在：1月、2月以及12月
上图可以看出：
- 成都空气质量为优的天数逐渐增加
- 良以上的空气质量天数增加
- 轻度污染以上的天数也是增加
- 中度、重度和严重污染的天数在减少
- 整体而言，成都的空气质量在逐步改善
源码
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