用到模块：
获取网页并解析：
import requests,html5lib
from bs4 import BeautifulSoup
使用pyecharts的Bar可视化工具“绘制图表”，写入HTML文件，附pyecharts官方中文API地址：https://pyecharts.org/#/
from pyecharts.charts import Bar
表格主题设置：
from pyecharts import options
from pyecharts.globals import ThemeType
获取时间
from datetime import datetime
详细代码如下： 注：代码中有使用到map函数，需要留意！
1 #!/user/bin env python
2 # author:Simple-Sir
3 # time:2019/7/25 21:16
4 # 爬取中国天气网数据
5
6 import requests,html5lib
7 from bs4 import BeautifulSoup
8 from pyecharts.charts import Bar # 官方已取消 pyecharts.Bar 方式导入
9 from pyecharts import options
10 from pyecharts.globals import ThemeType
11 from datetime import datetime
12
13 WEARTHER_DATE =[] # 城市天气数据列表
14
15 def urlText(url):
16 '''
17 获取网页HTML代码，并解析成文本格式
18 :param url: 网页url地址
19 :return: 解析之后的html文本
20 '''
21 headers = {
22 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/63.0.3239.132 Safari/537.36'
23 }
24 respons = requests.get(url, headers=headers) # 获取网页信息
25 text = respons.content.decode('utf-8') # 解析网页
26 return text
27
28 def getDiv(url,area):
29 '''
30 获取需要的html标签：城市、最高温度
31 :param url:
32 :param area: 区域：全国、全省(四川) 0:全国、其他任意值：全市
33 :return:
34 '''
35 text = urlText(url)
36 # soup = BeautifulSoup(text,'lxml') # 港澳台html中table标签解析错误
37 soup = BeautifulSoup(text, 'html5lib') # html5lib 容错性比lxml高
38 conMidtab = soup.find_all('div',class_="conMidtab")[1] # 获取“明天”的天气
39 if area == '四川':
40 # 获取四川所有城市天气
41 trs = conMidtab.find_all('tr')[2:]
42 for tr in trs:
43 tds = tr.find_all('td')
44 city_td = tds[0]
45 city = list(city_td.stripped_strings)[0] # 区县
46 temp_td = tds[-5] # 倒数第5个td标签
47 temp = list(temp_td.stripped_strings)[0] # 最高温度
48 print('正在获取 {} 的最高气温:{}'.format(city, temp))
49 WEARTHER_DATE.append({'城市': city, '最高温度': int(temp)})
50 else:
51 # 获取全国城市天气
52 tables = conMidtab.find_all('table')
53 for t in tables:
54 trs = t.find_all('tr')[2:]
55 for index, tr in enumerate(trs):
56 tds = tr.find_all('td')
57 if index == 0:
58 city_td = tds[1] # city_td = tds[-8] # 港澳台格式错误
59 else:
60 city_td = tds[0]
61 city = list(city_td.stripped_strings)[0] # 区县
62 temp_td = tds[-5] # 倒数第5个td标签
63 temp = list(temp_td.stripped_strings)[0] # 最高温度
64 print('正在获取 {} 的最高气温:{}'.format(city,temp))
65 WEARTHER_DATE.append({'城市': city, '最高温度': int(temp)})
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68 # 可视化数据，对城市温度排名
69 # def getRownum(data):
70 # max_temp = data['最高温度'] # 把列表里的每一项当作参数传进来,再获取“最高温度”这一项的值
71 # return max_temp
72 # WEARTHER_DATE.sort(key=getRownum) # 功能和它一样：WEARTHER_DATE.sort(key=lambda data:data['最高温度'])
73
74 def main():
75 city_list =['hb','db','hd','hz','hn','xb','xn','gat','sichuan']
76 getcity = input('您要获取“全国”还是“四川”的最高温度排名？\n')
77 if getcity=='四川':
78 url = 'http://www.weather.com.cn/textFC/{}.shtml'.format(city_list[-1])
79 getDiv(url,getcity)
80 else:
81 for cl in city_list[:-1]:
82 url = 'http://www.weather.com.cn/textFC/{}.shtml'.format(cl)
83 getDiv(url,getcity)
84 print('正在对天气温度进行排序处理...')
85 WEARTHER_DATE.sort(key=lambda data: int(data['最高温度'])) # 对列表中的字典数据排序,温度从低到高
86 WEARTHER_DATE.reverse() # 把对列表反转，温度从高到低
87 rownum = WEARTHER_DATE[:10] # 获取最高温度排名前十的城市
88 print('正在绘制图表...')
89 # 分别获取城市、温度列表
90 # 原始方法：
91 # citys=[]
92 # temps=[]
93 # for i in rownum:
94 # citys.append(i['城市'])
95 # temps.append(i['最高温度'])
96
97 # 高端方法：
98 citys = list(map(lambda x: x['城市'], rownum)) # 使用map分离出城市
99 temps = list(map(lambda x: x['最高温度'], rownum)) # 使用map分离出最高温度
100 # 通过使用pyecharts的Bar可视化数据，附官方中文API地址：https://pyecharts.org/#/
101 bar = Bar(init_opts = options.InitOpts(theme=ThemeType.DARK)) # 对表格添加主题
102 bar.add_xaxis(citys)
103 bar.add_yaxis('',temps)
104 tim = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
105 bar.set_global_opts(title_opts={'text':'中国天气网 {} 城市明日最高温度排名前十({})'.format(getcity,tim)})
106 bar.render('中国天气网城市最高温度排名.html')
107 print('图表绘制已完成，结果已写入文件，请查看。')
108 if __name__ == '__main__':
109 main()
爬取中国天气网数据
执行过程：
执行结果：
四川：
全国：
