学习
实践
活动
工具
TVP
写文章

Pythpon 爬取中国天气数据

一、requests模块从网站获取数据 想要爬取天气的第一步是使用python的requests模块获取网页数据。 utf-8' #防止中文乱码 code = req.status_code #返回状态,200代表ok #print(code) 中国天气数据比较简单 ,可以不用传header ;再简单一些,超时数据也不传,只传入一个url地址。 这时我们获得了想要的数据,可以用 print(req.text)查看获取的数据结果。 如果requests.get()得到的是一个json数据,也可以使用req.json来解析数据。 二、使用 bs4 的 BeautifulSoup 类解析数据 Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库.它能够通过你习惯的转换器实现惯用的文档导航,查找,

1.1K20

Android解析中国天气的Json数据

一般的APP都是通过获取server端的数据来更新UI。从server获取到的数据能够是Json。它的数据量要比XML要小,这里解析中国天气网上获取的数据,尽管已经不再更新了。但用来学习还是能够的。 为了方便我直接到数据通过txt保存到本地,它的数据能够通过这个页面获取:http://m.weather.com.cn/data/101280601.html 文件夹结构 事实上解析也非常easy。 创建文件保存Json数据时不能有换行 下面是错误的。 ","index_ag":"极易发"}} Demo下载:http://download.csdn.net/detail/deng0zhaotai/7741419 add 2014.09.20 获取天气数据信息 www.weather.com.cn/data/cityinfo/101280601.html http://www.weather.com.cn/data/zs/101280601.html 天气图标下载 中国天气城市代码

12310
  • 广告
    关闭

    年末·限时回馈

    热卖云产品年终特惠,2核2G轻量应用服务器6.58元/月起,更多上云必备产品助力您轻松上云

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    中国工业企业数据库 | 特殊样本统计

    在对中国工业企业数据库进行数据清洗之后,一个伴随而来的问题是:数据清洗本身会否影响估计结果? 数据清洗的本意是为了规避问题,但数据清洗本身可能带来新的不可忽视的问题。 比如,原始数据集中某企业存续期为1998年-2013年,且存续年份不中断(不包括2010年,下同),但是数据清洗之后观察发现该企业样本存续期变为2003-2011年,且2005年-2008年的数据缺省。 贸易壁垒下降与环境污染改善——来自中国企业污染数据的新证据J. 经济研究, 2020, 55(12): 98-114. 剔除这部分特殊样本的前提是识别出这些样本,下面的代码是可供参考的识别方案。 .,15年的企业个数 preserve bys idcode: keep if _N == 1 tab year restore // 分年度统计单期观测样本数目 *- 跨行业转移样本(四位数行业

    40800

    中国爬虫

    中国爬虫 一、知介绍 提起中国,如果你曾经写过论文,那么基本上都会与中国打交道,因为写一篇论文必然面临着各种查重,当然翟博士除外。 毫无疑问,对于数据非常金贵的中国来说,肯定使用了以上两种反爬方式,并且中国的js接口非常复杂,虽说复杂,但是只要你的内功要是足够强的话,还是能够分析得出来,但是对于不懂js以及web开发的朋友来说 另外,知也不是仅仅只有这两层反爬虫机制,还有第三层,那就是iframe,由于很多朋友并没有做过网站开发,所以不太清楚了这是什么东西,导致即使发现自己的Xpath语法正确,也无法正确获取数据,从而怀疑人生 ,实际上,iframe比较常见的一种反爬虫机制,不过,如果你不知道这个东西,那么你就基本上无缘爬取中国了。 <html> <body>

    Python伊甸园

    </body> </html> 3.看一下中国的源码,发现果然存在一个iframe,所以这个就是中国的第三种反爬虫机制。

    18210

    全球CCIE人数统计(中国)(352

    cisco CCIE人数统计网址:http://www.cisco.com/web/learning/le3/ccie/certified_ccies/worldwide.html 2010年3月5日统计 :全球CCIE人数为20881,中国大陆占3613 人 Total of Worldwide CCIEs: 20881  (last updated 3/5/2010) Total of Routing

    1.3K10

    Tensorflow 迁移学习 识别中国中国军视Logo水印

    识别中国中国军视Logo水印。 ? image ? Custom-Object-Detection/slim:/root/workspace/Custom-Object-Detection/object_detection:$PYTHONPATH Step 2 安装labelImg标注数据 #如果提示缺少组件,逐步安装 pip install labelImg # 启动 labelImg Step 3 标注数据 labelImg标注图片,生成xml文件。 /annotations/label_map.pbtxt,logo标识配置文件:设置军logo为pic1,军视logo为pic2。 image Step 11 问题 深度神经网络识别Logo水印,方法简单,构建较小数据集,而且训练时间也不是很长。

    93650

    dirsearch讲解_中国指南

    但御剑已经好多年不更新了,而且需要windows,有时候线程设置大了点,扫了半天中途还可能卡住不动了,也没有实时的数据保存,前功尽弃。总之各种不爽。

    8410

    数据挖掘】从拉勾数据挖掘”招聘数据透视中国数据产业【案例】

    自问自答的问题,缘起是因为数据挖掘入行不久,一直上拉勾看各种公司的招聘JD,人工看一方面是时间很消耗,更严重的是抓不住重点,最近刚好入手python爬虫,试图简化这部分工作。 blob/master/python34/spider 分词https://github.com/lichald/python/blob/master/python34/wordcut 样本规模,:拉勾20151020 即使排除拉勾base在北京中关村地利优势和3W咖啡的线下优势,北京的数值依然是遥遥领先。 2.公司如何定价员工的工作资历? ? 数据服务是这行里面的默默无闻的耕耘者,有很多新兴企业,提供数据服务,也是通过高新来吸引人才。电商、O2O、文化(主要是视频)、广告、金融几个行业对数据挖掘人才需求的数量和质量相差无几。 可以理解企业在发展到150-500人之前,15K以下的数据挖掘即可满足需要,但在之后数据量的膨胀导致数据的价值陡增,对于21K以上的中高级人才产生巨大的渴求。

    33870

    大话中国骨干(上)

    这个,就是现在大名鼎鼎的中国第一骨干——ChinaNet。 除了中国科技(CSTNet)和中国公用计算机互联网(ChinaNet)之外,国内当时还同步建设了中国教育和科研计算机(CERNET)和中国金桥信息(CHINAGBN): 中国教育和科研计算机(CERNET 1994年8月,由国家计委投资,国家教委主持的中国教育和科研计算机(CERNET)正式立项。 1995年12月,“中国教育和科研计算机(CERNET)示范工程”建设完成。 中国金桥信息宣布开始提供Internet服务,主要提供专线集团用户的接入和个人用户的单点上网服务。 最终,国内形成了四大骨干的格局。正是这些网络,支撑起了中国互联网的起步。 ? 敬请期待:大话中国骨干(下) 参考文献: 1、中国互联网发展史,B站 2、互联网的起源发展历史,百度 3、中国互联网二十年发展历程回顾,刘璐、潘玉 4、中国计算机发展历史,百度

    52530

    数据统计

    23610

    Echarts统计拉勾招聘信息(scrapy 爬取)

    今天要做的就是用图表统计一下现在各公司的薪资状况(虽然很多公司不能按照招聘上他们给的薪资来给)。 数据爬取 本次使用scrapy来做数据爬取,这是一个python的框架。 parseJson在这里主要是接收获取的数据。 仅仅有这个是不够的,因为貌似拉勾有反爬虫,没有header好像得不到数据(这个还待论证,至少我这边是)。 ,因为我只想去简单统计一下,所以只存了薪资和工资这两个字段,想要统计更多的信息,就直接继续加就好了,这个比较简单,在items.py中编写 class LaGou(scrapy.Item): salary ,不方便我统计,于是为了便于操作数据把薪资取平均值,并统计提供相同的薪资的公司数目。 将这两组横纵坐标输入echarts 总结 本次做这个统计很多地方没想清楚怎么更好的去表现,所以做的很简单,其实细致一点还可以去分类统计,按照公司融资情况,领域等等内容,只要数据拿到都好说。

    43730

    用python实现表分模块统计面积

    一、不受表类型的限制,综合表、DFT表、APR都可以。二、可以过滤面积小于指定值的小模块,比如工具自动插入的ICG模块。三、还可以根据面积占比做排序,方便分析面积的瓶颈。 这部分与《用python实现分模块按cell类型统计cell个数并降序排列》的方法相同,所以这里直接导入netlistparser.py。 import sys vlog_netlist_file = sys.argv[2] modules = nlparser.read_vlog_netlist(vlog_netlist_file) 这样表就读到了内部 import libparser import sys lib_file = sys.argv[1] lib_info = libparser.read_library(lib_file) 三、面积递归统计

    600

    数据分析统计

    by OI.AMNT desc group by to_char(OI.CRETE_DATE,'yyyy-mm-dd hh24') order by c desc 按小时统计数据

    14020

    CNNIC:中国互联网发展状况统计报告

    中国互联网络信息中心(CNNIC)于7月23日发布《第36次中国互联网络发展状况统计报告》。 1997 年,国家主管部门研究决定由中国互联网络信息中心(CNNIC)牵头组织有关互联网单位共同开展互联网行业发展状况调查,自1997 年至今CNNIC 已成功发布了35 次全国互联网发展统计报告,本次报告是第 小编为大家摘取关键数据,让大家在几分钟内直观了解中国互联网发展现状。 网民数据 总体网民规模 截至2015 年6 月,我国网民规模达6.68 亿,半年共计新增网民1894 万人。 与此同时,大专及以上人群占比下降0.8个百分点,中国网民继续向低学历人群扩散。 ? 互联网资源 域名 截至2015年6月,中国域名总数为2231万个,其中“.CN”域名总数为1225万个,占中国域名总数比例为54.9%,“.中国”域名总数为26万个。 ? ?

    56960

    考勤数据统计

    读取考勤数据 import pandas as pd myKq = pd.read_excel("kq.xlsx") myKq[u'打卡日期'].values array([u'2017-12-29 17

    64030

    从拉勾爬的招聘数据 解析中国数据挖掘人才能挣多少钱?

    缘起是因为数据挖掘入行不久,一直上拉勾看各种公司的招聘JD,人工看一方面是时间很消耗,更严重的是抓不住重点,最近刚好入手python爬虫,试图简化这部分工作。 blob/master/python34/spider 分词:https://github.com/lichald/python/blob/master/python34/wordcut 样本规模,:拉勾20151020 即使排除拉勾base在北京中关村地利优势和3W咖啡的线下优势,北京的数值依然是遥遥领先。 2.公司如何定价员工的工作资历? ? 数据服务是这行里面的默默无闻的耕耘者,有很多新兴企业,提供数据服务,也是通过高新来吸引人才。电商、O2O、文化(主要是视频)、广告、金融几个行业对数据挖掘人才需求的数量和质量相差无几。 可以理解企业在发展到150-500人之前,15K以下的数据挖掘即可满足需要,但在之后数据量的膨胀导致数据的价值陡增,对于21K以上的中高级人才产生巨大的渴求。

    29080

    互联网B面:为什么中国没有“暗,深”?

    根据美国司法部公布的数据,被取缔的全球交易规模最大的暗市场AlphaBay拥有4万名卖家与20万名用户,网站上毒品和有毒化学品销售列表超过25万条,偷窃或欺诈性身份文件、假冒品等的销售列表超过10万条 近两年,公安部门的确破获了一些境外暗,规模都不大。笔者以极其有限的技术知识,妄自揣测:中国人并不需要这样的暗存在,大量的“恶”可以明目张胆地在明网上实现。 容我举个例子。 故事还没说完,但有一点已经很清楚了:这哥们没上过什么暗,也没必要上,所有的事儿,表层网络应有尽有。 知乎还有个高票答案,在中国想了解暗只需要去公共厕所蹲个大号就可以了。 暗网上涉及的数据贩卖也许只是被你我一笑置之(无可奈何)的小把戏。 中文世界还看不起暗的时候,匿名世界就要在中国消失了。但没关系,现实生活的魔幻现实主义,远比暗网精彩。

    5.7K20

    【PPT】国家统计局:大数据统计

    【热门下载】 2015中国数据分析师行业峰会精彩PPT下载(共计21个文件) 关注PPV课微信菜单栏回复“2015数据分析师”即可下载 转自:数据观 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

    94940

    Django 数据统计查询

    原文链接:https://www.cnblogs.com/jingqi/p/7425423.html Django 数据库抽象 API 描述了如何创建、检索、 但是在输了的数据中只会包含作者名和 average_rating 的统计。 你可以注意到 average_rating 在例子中显示地定义了。 缺省排序或 order_by() 子句的副作用 一个查询集中 order_by() 子句中的字段(或一个模型中缺省排序字段)会对输了数据产生影响,即使在 values() 中没有这些字段的定义时也同样会影响 但是在输了的数据中只会包含作者名和 average_rating 的统计。 你可以注意到 average_rating 在例子中显示地定义了。 缺省排序或 order_by() 子句的副作用 一个查询集中 order_by() 子句中的字段(或一个模型中缺省排序字段)会对输了数据产生影响,即使在 values() 中没有这些字段的定义时也同样会影响

    1.2K20

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券