网络爬虫之天气预报爬取

赵爱学径 2023-02-19 20:49:38

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爬取天气预报

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我不太会

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老师让我做

通过Python网络爬虫爬取天气预报让我们快速获取和分析大量的天气数据，并通过可视化手段展示其特征和规律。140 df['最高气温'] = df['最高气温'].apply(lambda x: ''.join(jieba.cut(x))).str.replace('℃', '').astype(float)13 df['最高气温'] = df['最高气温'].apply(lambda x: ''.join(jieba.cut(x))).str.replace('℃', '').astype(float)

（补充，也可以在软件通常都有的“关于”信息中找到）举个例子：我们移动鼠标到层次500hPa，就可以自动定位到500hPa层级按钮对应的HTML元素了，查看到它的属性，可以看到500hPa这个按钮对应的页面元素是link文字。Selenium对网页的控制是基于各种HTML结构元素的，在使用过程中，对于网页各类元素的定位是基础，只有准确抓取到对应元素才能进行后续的自动化控制。Selenium是一个Web的自动化（测试）工具，它可以根据我们的指令，让浏览器执行自动加载页面，获取需要的数据等操作。

在这篇博文，我们练习了利用beautifulsoup爬取了中国天气预报（http://www.weather.com.cn/textFC/gat.shtml），让我们一起学习一下吧~ python爬虫之爬取中国天气预报1.爬取步骤2.获取网页源代码3. 分析天气爬取规律4 保存文件5 完整爬取中国天气预报 1.爬取步骤 1.确认需求和目标url 2.获取网页源代码（第一页为尝试） 3.分析网页爬取规律（第一页为尝试，关键） 4.保存到csv文件 ''' 需求： 1.爬取全国所有的城市名称以及对应的气温

本文介绍了使用中国气象局API获取天气预报数据并存储到MongoDB数据库的过程。主要内容包括：1)选择中国气象局免费API接口；2)搭建开发环境，安装requests库和配置MongoDB数据库；3)提供测试代码示例，展示如何获取并解析天气数据；4)列举了可能遇到的三个常见错误及其解决方法，包括charset-normalizer版本冲突、Mongo插件安装问题和MongoDB服务控制问题。文章为开发者提供了一个完整的天气预报数据采集与存储的技术方案。

内容概要：本文围绕基于Wasserstein生成对抗网络（W-GAN）的光伏场景生成程序展开研究，提出了一种利用W-GAN生成高精度、高波动性光伏出力场景的方法，以应对新能源发电中的不确定性挑战。研究通过构建生成器与判别器之间的对抗训练机制，有效捕捉光伏出力的时间序列特征与统计分布规律，生成符合实际运行条件的多样化场景数据，弥补实测数据稀缺问题。相较于传统GAN，W-GAN引入Wasserstein距离作为损失函数，显著提升了模型训练的稳定性与梯度传播的连续性，增强了生成样本的质量与多样性。文中还提供了完整的Python代码实现，便于读者复现与拓展。; 适合人群：具备一定Python编程能力、深度学习基础的研究生、科研人员，以及从事新能源电力系统规划、优化调度、不确定性建模等相关领域的工程师和技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统中可再生能源出力的不确定性建模与风险评估；②支撑微电网、综合能源系统等场景下的随机优化、鲁棒优化与分布鲁棒优化研究；③为风光互补系统、储能配置、需求响应等应用提供高质量、多样化的输入场景；④帮助研究人员掌握深度学习在能源时序数据生成中的前沿应用，推动模型迁移至风电、负荷等其他场景生成任务。; 阅读建议：建议读者结合提供的Python代码进行动手实践，深入理解W-GAN的网络架构设计、损失函数构造、训练技巧及超参数调优策略，重点关注Wasserstein距离在缓解模式崩溃与梯度消失问题中的作用，并尝试将该框架拓展至多变量、多站点或多能源联合场景生成，提升模型的泛化能力与工程实用价值。

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