1.先安装以下库

import requests 
from bs4 import BeautifulSoup as bs
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame

2.爬取数据

2.1 网站的内容

主要是下方的天气情况

2.2开始与网站获得连接

headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/104.0.5112.102 Safari/537.36 Edg/104.0.1293.63',
        'Host':'lishi.tianqi.com',
        'Accept-Encoding': "gzip, deflate",
        'Connection': "keep-alive",
        'cache-control': "no-cache"}   
url='https://lishi.tianqi.com/ganyu/202208.html'#输入你想爬取地方的数据
resp= requests.request("GET", url, headers=headers)
resp

当出现时，此刻以与网站连接成功

2.3对网页进行解析

 采用‘utf-8’来对爬去的信息进行解码，对网页解析用到BeautifulSoup库。

        当出现网站访问成功，却得不到数据时。

html.parser换成其他Beautiful Soup支持的解析器试试，每个人电脑适用不同的，比如lxml，xml，html51lib

resp.encoding = 'utf-8'
soup = bs(resp.text,'html.parser')

 这里有网页里所有的内容。我们需要从这里提取出我们想要的内容。我们回到要爬取的网页，按F12可以在Elements里面看到网页的源码。

   了解过它的结构后，我们可以用BeautifulSoup里面的find和find_all来选取想要的内容。

data_all=[]
tian_three=soup.find("div",{"class":"tian_three"})
lishitable_content=tian_three.find_all("li")
for i in lishitable_content:
    lishi_div=i.find_all("div")
    data=[]
    for j in lishi_div:
        data.append(j.text)
    data_all.append(data)

 可以看一下现在的data_all的样子

 以为当天为 2022-08-21，所以当月数据到8月21日就截止了

 3 数据的整理与存储

给每一列附上列名

weather=pd.DataFrame(data_all)
weather.columns=["当日信息","最高气温","最低气温","天气","风向"]
weather_shape=weather.shape
weather

爬取weather的结果显示

 weather 表中当日信息为日期+星期，后期数据分析不大方便，所以要对数据处理

weather['当日信息'].apply(str)
result = DataFrame(weather['当日信息'].apply(lambda x:Series(str(x).split(' '))))
result=result.loc[:,0:1]
result.columns=['日期','星期']
weather.join(result)

结果如下

 如果数据没有太多要求，此处就可以保存了，在csv中更改一下行列。

如果有要求参考如下

weather['当日信息'].apply(str)
result = DataFrame(weather['当日信息'].apply(lambda x:Series(str(x).split(' '))))
result=result.loc[:,0:1]
result.columns=['日期','星期']
weather['风向信息'].apply(str)
result1 = DataFrame(weather['风向信息'].apply(lambda x:Series(str(x).split(' '))))
result1=result1.loc[:,0:1]
result1.columns=['风向','级数']
weather=weather.drop(columns='当日信息')
weather=weather.drop(columns='风向信息')
weather.insert(loc=0,column='日期', value=result['日期'])
weather.insert(loc=1,column='星期', value=result['星期'])
weather.insert(loc=5,column='风向', value=result1['风向'])
weather.insert(loc=6,column='级数', value=result1['级数'])

这个时候weather显示为：结果展示已经相当的漂亮了

 最后就以csv格式直接保存文件了

weather.to_csv("XXX.csv",encoding="utf_8")

完整代码

import requests 
from bs4 import BeautifulSoup as bs
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/104.0.5112.102 Safari/537.36 Edg/104.0.1293.63',
        'Host':'lishi.tianqi.com',
        'Accept-Encoding': "gzip, deflate",
        'Connection': "keep-alive",
        'cache-control': "no-cache"}   
url='https://lishi.tianqi.com/ganyu/202208.html'
resp= requests.request("GET", url, headers=headers)
resp.encoding = 'utf-8'
soup = bs(resp.text,'html.parser')
data_all=[]
tian_three=soup.find("div",{"class":"tian_three"})
lishitable_content=tian_three.find_all("li")
for i in lishitable_content:
    lishi_div=i.find_all("div")
    data=[]
    for j in lishi_div:
        data.append(j.text)
    data_all.append(data)
weather=pd.DataFrame(data_all)
weather.columns=["当日信息","最高气温","最低气温","天气","风向信息"]
weather_shape=weather.shape
weather['当日信息'].apply(str)
result = DataFrame(weather['当日信息'].apply(lambda x:Series(str(x).split(' '))))
result=result.loc[:,0:1]
result.columns=['日期','星期']
weather['风向信息'].apply(str)
result1 = DataFrame(weather['风向信息'].apply(lambda x:Series(str(x).split(' '))))
result1=result1.loc[:,0:1]
result1.columns=['风向','级数']
weather=weather.drop(columns='当日信息')
weather=weather.drop(columns='风向信息')
weather.insert(loc=0,column='日期', value=result['日期'])
weather.insert(loc=1,column='星期', value=result['星期'])
weather.insert(loc=5,column='风向', value=result1['风向'])
weather.insert(loc=6,column='级数', value=result1['级数'])
weather.to_csv("XX的天气.csv",encoding="utf_8")

文章部分思路参考于：Python爬虫--爬取历史天气数据