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Python获取天气信息

Huterox 人气:0

前言

本来是想要更新scrapy的,但是怎么说呢,这玩意不难,看着官方文档,基本上就能做,主要是前面的如果你的爬虫基础不好的话,这个scrapy你也玩不好,而且对于大部分的人来说安装scrapy可能都是个问题,因为有一些历史遗留的问题,毕竟是从python2过来的老框架。当然还有个原因,我要做的东西,用不上scrapy,能够用上scrapy如果只是做爬虫,那必然是分布式爬虫,但是我这里要做的可能只是一个客户端,也就是一个spider采集软件,所以这个scrapy没法上。

目标

今天我们要搞的是获取天气,用的API是中国天气网。

BaseUrl = "http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city={}"

网上呢也有很多,那个直接爬取中国天气网的爬虫,但是我就是搞不懂,为啥非要去网页里面然后去xpath或者正则去搞,明明用的都是同一个api出来的数据,我为啥要去页面把人家渲染后的结果去反向解析出数据?我直接拿数据不好嘛?

请求格式

回到这里,咱们的这个接口呢,是一个get请求,然后的话,那啥只需要把城市或者编号放在city那个字段就行了,返回结果是个json,我们把这玩意变成字典后是这样的

{'data':
 {'yesterday': 
 {'date': '5日星期六', 'high': '高温 16℃', 'fx': '东北风', 'low': '低温 9℃', 'fl': '<![CDATA[3级]]>', 'type': '多云'}, 
 'city': '九江',
  'forecast': [{'date': '6日星期天', 'high': '高温 12℃', 'fengli': '<![CDATA[3级]]>', 'low': '低温 7℃', 'fengxiang': '东北风', 'type': '中雨'}, 
 {'date': '7日星期一', 'high': '高温 14℃', 'fengli': '<![CDATA[2级]]>', 'low': '低温 7℃', 'fengxiang': '北风', 'type': '多云'}, 
 {'date': '8日星期二', 'high': '高温 19℃', 'fengli': '<![CDATA[2级]]>', 'low': '低温 8℃', 'fengxiang': '东南风', 'type': '晴'}, 
 {'date': '9日星期三', 'high': '高温 21℃', 'fengli': '<![CDATA[2级]]>', 'low': '低温 11℃', 'fengxiang': '东南风', 'type': '晴'},
 {'date': '10日星期四', 'high': '高温 23℃', 'fengli': '<![CDATA[1级]]>', 'low': '低温 11℃', 'fengxiang': '南风', 'type': '多云'}
 ], 
 'ganmao': '感冒多发期,适当减少外出频率,适量补充水分,适当增减衣物。', 'wendu': '8'}, 'status': 1000, 'desc': 'OK'}

请求限制

这里不得不说一下,中国天气网 yyds 这个接口完全没有限制。为啥,我要做的是获取全国的天气信息,包括县城,中国大大小小几千个县城,而且还要分时段去分析,所以每天的请求访问至少2w起步。如果有限制的话,咱们就得那啥反反爬了,但是通过我的测试,没问题。

requests非异步获取

来,我们来先做一个对比,没有对比就没有伤害是吧,由于非常简单我就直接上代码了。

import requests
from datetime import datetime

class GetWeather(object):

    urlWheather = "http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city={}"
    requests = requests
    error = {}
    today = datetime.today().day
    weekday = datetime.today().weekday()
    week = {0:"星期一",1:"星期二",2:"星期三",3:"星期四",4:"星期五",5:"星期六",6:"星期天"}

    def __getday(self)->str:
        day = str(self.today)+"日"+self.week.get(self.weekday)
        return day


    def get_today_wheather(self,city:str)->dict:

        data = self.getweather(city)
        data = data.get("data").get("forecast")
        today = self.__getday()
        for today_w in data:
            if(today_w.get("date")==today):
                return today_w

    def getweather(self,city:str,timeout:int=3)->dict:
        url = self.urlWheather.format(city)
        try:
            resp = self.requests.get(url,timeout=timeout)
            jsondata =  resp.json()
            return jsondata
        except Exception as e:
            self.error['error'] = "天气获取异常"
            return self.error
    def getweathers(self,citys:list,timeout:int=3):
        wheathers_data = {}
        for city in citys:
            url = self.urlWheather.format(city)
            try:
                resp = self.requests.get(url=url,timeout=timeout)
                wheather_data = resp.json()
                wheathers_data[city]=wheather_data
            except Exception as e:
                self.error['error'] = "天气获取异常"
                return self.error

        return wheathers_data



if __name__ == '__main__':
    getwheather = GetWeather()

    start = time.time()
    times = 1
    for i in range(5000):
        data = getwheather.get_today_wheather("九江")
        if((times%100==0)):
            print(data,"第",times,"次访问")
        times+=1

    print("访问",times,"次耗时",time.time()-start,"秒")

这段代码呢,我做了一个简单的封装。 我们来看看结果,5000次访问花了多久

这里我5000次重复访问的是同一个城市 九江

异步获取

这个代码的话我是没有封装的,所以看起来比较乱。 这里有几个注意点先说一下

系统上限

由于这个,异步的话还是使用的操作系统的一个底层嘛,所以这个并发是有上限的,因为这个协程异步是要不断切换的是吧。看起来有点像python自己的多线程,只是这个“多线程”完全是当IO的时候才会切换,不然不会切换。 所以哟啊限制一下

编码

import time

import aiohttp
from datetime import datetime
import asyncio

BaseUrl = "http://wthrcdn.etouch.cn/weather_mini?city={}"

WeekIndex = {0:"星期一",1:"星期二",2:"星期三",3:"星期四",4:"星期五",5:"星期六",6:"星期天"}

today = datetime.today().day
day = str(today)+"日"+WeekIndex.get(datetime.today().weekday())

TIMES = 0

async def request(city:str,semaphore:asyncio.Semaphore,timeout:int = 3):
    url = BaseUrl.format(city)
    try:
        async with semaphore:
            async with aiohttp.request("GET", url) as resp:
                data = await resp.json(content_type='')
                return data
    except Exception as e:
        raise e


def getwheater(task):
    data = task.result()
    return data

def get_today_weather(task):
    global TIMES
    data = task.result() #得到返回结果

    data = data.get("data").get("forecast")

    for today_w in data:
        if (today_w.get("date") == day):
            TIMES+=1#只有IO操作的时候才会切换,所以这个++操作还是一个原子性操作
            if(TIMES%100==0):
                print(today_w,"第",TIMES,"次访问")
            return today_w



if __name__ == '__main__':
    semaphore = asyncio.Semaphore(500)
    #操作系统上限是同一个时刻509/1024个并发,windows509 linux 1024
    start = time.time()
    tasks = []
    for i in range(5000):
        c = request("九江",semaphore,3)
        task = asyncio.ensure_future(c)
        task.add_done_callback(get_today_weather)
        tasks.append(task)
    loop = asyncio.get_event_loop()
    loop.run_until_complete(asyncio.wait(tasks))
    print("耗时",time.time() - start,"秒")

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