就在前几天还是二十多度的舒适温度，今天一下子就变成了个位数，小编已经感受到冬天寒风的无情了。之前对获取天气都是数据上的搜集，做成了一个数据表后，对温度变化的感知并不直观。那么，我们能不能用python中的方法做一个天气数据分析的图形，帮助我们更直接的看出天气变化呢？

使用pygal绘图，使用该模块前需先安装pip install pygal，然后导入import pygalbar = pygal.Line()  # 创建折线图

bar.add('最低气温', lows)   #添加两线的数据序列

bar.add('最高气温', highs)  #注意lows和highs是int型的列表

bar.x_labels = daytimes

bar.x_labels_major = daytimes[::30]

bar.x_label_rotation = 45

bar.title = cityname '未来七天气温走向图'   #设置图形标题

bar.x_title = '日期'   #x轴标题

bar.y_title = '气温(摄氏度)'  #  y轴标题

bar.legend_at_bottom = True

bar.show_x_guides = False

bar.show_y_guides = True

bar.render_to_file('temperate1.svg')  # 将图像保存为SVG文件，可通过浏览器查看

最终生成的图形如下图所示，直观的显示了天气情况:

完整代码import csv

import sys

import urllib.request

from bs4 import BeautifulSoup  # 解析页面模块

import pygal

import cityinfo

cityname = input("请输入你想要查询天气的城市:")

if cityname in cityinfo.city:

citycode = cityinfo.city[cityname]

else:

sys.exit()

url = '非常抱歉，网页无法访问'   citycode   '.shtml'

header = ("User-Agent","Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/76.0.3809.132 Safari/537.36")  # 设置头部信息

http_handler = urllib.request.HTTPHandler()

opener = urllib.request.build_opener(http_handler)  # 修改头部信息

opener.addheaders = [header]

request = urllib.request.Request(url)  # 制作请求

response = opener.open(request)  # 得到应答包

html = response.read()  # 读取应答包

html = html.decode('utf-8')  # 设置编码，否则会乱码

# 根据得到的页面信息进行初步筛选过滤

final = []  # 初始化一个列表保存数据

bs = BeautifulSoup(html, "html.parser")  # 创建BeautifulSoup对象

body = bs.body

data = body.find('div', {'id': '7d'})

print(type(data))

ul = data.find('ul')

li = ul.find_all('li')

# 爬取自己需要的数据

i = 0  # 控制爬取的天数

lows = []  # 保存低温

highs = []  # 保存高温

daytimes = []  # 保存日期

weathers = []  # 保存天气

for day in li:  # 便利找到的每一个li

if i

temp = []  # 临时存放每天的数据

date = day.find('h1').string  # 得到日期

#print(date)

temp.append(date)

daytimes.append(date)

inf = day.find_all('p')  # 遍历li下面的p标签 有多个p需要使用find_all 而不是find

#print(inf[0].string)  # 提取第一个p标签的值，即天气

temp.append(inf[0].string)

weathers.append(inf[0].string)

temlow = inf[1].find('i').string  # 最低气温

if inf[1].find('span') is None:  # 天气预报可能没有最高气温

temhigh = None

temperate = temlow

else:

temhigh = inf[1].find('span').string  # 最高气温

temhigh = temhigh.replace('℃', '')

temperate = temhigh   '/'   temlow

# temp.append(temhigh)

# temp.append(temlow)

lowStr = ""

lowStr = lowStr.join(temlow.string)

lows.append(int(lowStr[:-1]))  # 以上三行将低温NavigableString转成int类型并存入低温列表

if temhigh is None:

highs.append(int(lowStr[:-1]))

else:

highStr = ""

highStr = highStr.join(temhigh)

highs.append(int(highStr))  # 以上三行将高温NavigableString转成int类型并存入高温列表

temp.append(temperate)

final.append(temp)

i = i   1

# 将最终的获取的天气写入csv文件

with open('weather.csv', 'a', errors='ignore', newline='') as f:

f_csv = csv.writer(f)

f_csv.writerows([cityname])

f_csv.writerows(final)

# 绘图

bar = pygal.Line()  # 创建折线图

bar.add('最低气温', lows)

bar.add('最高气温', highs)

bar.x_labels = daytimes

bar.x_labels_major = daytimes[::30]

# bar.show_minor_x_labels = False  # 不显示X轴最小刻度

bar.x_label_rotation = 45

bar.title = cityname '未来七天气温走向图'

bar.x_title = '日期'

bar.y_title = '气温(摄氏度)'

bar.legend_at_bottom = True

bar.show_x_guides = False

bar.show_y_guides = True

bar.render_to_file('temperate.svg')

完整代码看不懂的小伙伴可以翻一下之前的python爬虫天气文章，了解获取天气数据的方法，这里小编就不再重复了。更多Python学习推荐:JQ教程网Python大全。