本案例使用Python中的requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来7天的数据进行爬取，保存为CSV文件，之后用

Matplotlib、NumPy、Pandas对数据进行可视化处理和分析，得到温湿度变化曲线、空气质量图、风向雷达图等结果，为获得未来天气信息提供了有效方法。

首先查看中国天气网的网址（详见前言二维码），这里就访问郑州本地的天气网址，如果想爬取不同的地区只需修改最后的101180101地区编号即可，前面的weather代表是7天的网页，weather1d代表当天，weather15d代表未来14天。

这里主要访问7天的中国天气网。Python爬取网页数据requests库和urllib库的原理相似且使用方法基本一致，都是根据HTTP协议操作各种消息和页面。一般情况，使用requests库比urllib库更简单些。这里采用requests.get()方法请求网页，如果成功访问，则得到网页的所有字符串文本。

以下是使用requests库获取网页的字符串文本请求过程的代码：

接着采用BeautifulSoup库对刚刚获取的字符串进行天气数据提取。首先要对网页进行页面标签结构(见图9-38)分析，找到需要获取天气数据的所在标签。

可以发现，7天的数据信息在div标签中并且id=“7d”，每天的日期、天气、温度、风级等信息都在一个ul的li标签中，所以程序可以使用BeautifulSoup对获取的网页字符串文本进行查找div标签id=“7d”，找出它包含的所有ul的li标签，之后提取标签中相应的天气数据值保存到列表中。

注意，有时日期没有最高气温，对于没有数据的情况，要进行判断和处理。另外，对于一些数据保存的格式也要提前进行处理，如温度后面的摄氏度符号，日期数字和风级文字这需要用到字符查找及字符串切片处理。代码如下：