天气预报我们每天都会关注，我们可以根据未来的天气增减衣物、安排出行，每天的气温、风速风向、相对湿度、空气质量等成为关注的焦点。
本次使用python中requests和BeautifulSoup库对中国天气网当天和未来14天的数据进行获取，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。喜欢本文记得收藏、关注、点赞。
资料、数据、完整代码文末获取
1、数据获取
请求网站链接
首先查看中国天气网的网址：http://www.weather.com.cn/weather/101280701.shtml这里就访问本地的天气网址，如果想获取不同的地区只需修改最后的101280701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。这里就主要访问7天和14天的中国天气网。采用方法，请求网页，如果成功访问，则得到的是网页的所有字符串文本。这就是请求过程。
提取有用信息
这里采用BeautifulSoup库对刚刚获取的字符串进行数据提取，首先对网页进行检查，找到需要获取数据的标签：
可以发现7天的数据信息在div标签中并且id=“7d”，并且日期、天气、温度、风级等信息都在ul和li标签中，所以我们可以使用BeautifulSoup对获取的网页文本进行查找div标签id=“7d”，找出他包含的所有的ul和li标签，之后提取标签中相应的数据值，保存到对应列表中。
这里要注意一个细节就是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，比如温度后面的摄氏度符号，日期数字的提取，和风级文字的提取，这需要用到字符查找及字符串切片处理。
下面获取当天的数据
下面获取7天的数据
同样对于/weather15d：15天的信息，也做同样的处理，这里经过查看后发现他的15天网页中只有8-14天，前面的1-7天在/weather中，这里就分别访问两个网页将获取得到的数据进行合并得到最终14天的数据。- 前面是未来14天的数据获取过程，对于当天24小时的天气信息数据，经过查找发现他是一个json数据，可以通过json.loads()
方法获取当天的数据，进而对当天的天气信息进行提取。
保存csv文件
前面将获取的数据添加到列表中，这里引入csv库，利用f_csv.writerow(header)和f_csv.writerows(data)方法，分别写入表头和每一行的数据，这里将1天和未来14天的数据分开存储，分别保存为weather1.csv和weather14.csv，下面是他们保存的表格图：
2.可视化分析
当天温度变化曲线图
采用matplotlib中plt.plot()方法绘制出一天24小时的温度变化曲线，并用plt.text()方法点出最高温和最低温，并画出平均温度线，下图为温度变化曲线图：(代码见附录)
分析可以发现这一天最高温度为33℃，最低温度为28℃，并且平均温度在20.4℃左右，通过对时间分析，发现昼夜温差5℃，低温分布在凌晨，高温分布在中午到下午的时间段。
当天相对湿度变化曲线图
采用matplotlib中plt.plot()方法绘制出一天24小时的湿度变化曲线，并画出平均相对湿度线，下图为湿度变化曲线图：(代码见附录)
分析可以发现这一天最高相对湿度为86%，最低相对湿度为58℃，并且平均相对湿度在75%左右，通过对时间分析，清晨的湿度比较大，而下午至黄昏湿度较小。