02_中央气象台

简述

最近发现气象数据很适合进行Python分步完成抓取练习,检索各类资源对比发现中央气象台数据相对完整,类型也较为丰富,故计划针对不同类型分别练习。抓取数据请勿存档,商用请联系官方

爬取对象

抓取中央气象台卫星云图

使用包

import time, os #定时抓取
import requests 
from bs4 import BeautifulSoup
import datetime #精确时间

实现步骤

1、抓取对象分析
  • 通过分析图片列表得知其图片均按时间在播放器下端以小图形式展示,故不用进行翻页操作。


    图片列表
  • 观察小图布局,得知图片与时间一一对应,ok,文件名也可以获取了,初步分析完成。


    单个图片
2、抓取与本地保存核心代码
    for image_li in list_soup.find_all('li'):
        image_name = image_li.find('p', attrs={'class': 'time'}).getText().replace(':','_')
        img_small = image_li.find('p', attrs={'class': 'img'}).find('img')["data-original"] #小图
img_localhost = folder + '\\' + image_name + '.jpg'
img_req = requests.get(img_small, timeout=20)
with open(img_localhost, 'wb') as f:
        f.write(img_req.content)
3、优化
  • 继续分析页面中内容,发觉播放器中有放大图片功能,恩,要爬就爬高清图。
  • 对比小图URL与播放器中放大图片URL布局,得知存取目录不一致。
http://image.nmc.cn/product/2017/03/10/WXCL/small/SEVP_NSMC_WXCL_ASC_E99_ACHN_LNO_PY_20170310081500000.JPG?v=1489134787788
http://image.nmc.cn/product/2017/03/10/WXCL/SEVP_NSMC_WXCL_ASC_E99_ACHN_LNO_PY_20170310081500000.JPG?v=1489134788000
  • 更新图片路径
img_small = image_li.find('p', attrs={'class': 'img'}).find('img')["data-original"] #小图
img_big = img_small.replace('small/','')
  • 本次爬取对象数据定时更新,故增加定时执行功能
def re_exe(cmd, inc = 60): 
    while True: 
        os.system(cmd);
        main()
        time.sleep(inc) 

# N秒 执行一次
re_exe("echo %time%", 1800)
  • 增加程序稳定性,判断目录是否存在、文件是否已下载
    if os.path.exists(folder) == False:
        os.makedirs(folder)

    #如果文件不存在,且大小不为 0 字节,开始下载另存
    if os.path.isfile(img_localhost) == False or os.path.getsize(img_localhost) == 0:
  • 将其他感兴趣图集整理处理
#下载清单
DOWNLOAD_URL = [("能见度","seaplatform1","http://www.nmc.cn/publish/sea/seaplatform1.html"),("风","hourly-winds","http://www.nmc.cn/publish/observations/hourly-winds.html"),("气温","hourly-temperature","http://www.nmc.cn/publish/observations/hourly-temperature.html"),("小时降雨量","hourly-precipitation","http://www.nmc.cn/publish/observations/hourly-precipitation.html"),("卫星云图","fy2", "http://www.nmc.cn/publish/satellite/fy2.htm")]

    for title, folder, url in DOWNLOAD_URL:
        #print(title, folder, url)
        html = download_page(url)

总结

本轮示例主要复习了图片抓取,完善文件夹、文件处理,针对动态(更新较为频繁)网站设置自动抓取任务,完成后感觉本地连播此类图片还是挺有意思的......
完整代码

Paste_Image.png
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 219,427评论 6 508
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 93,551评论 3 395
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 165,747评论 0 356
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 58,939评论 1 295
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 67,955评论 6 392
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 51,737评论 1 305
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 40,448评论 3 420
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 39,352评论 0 276
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 45,834评论 1 317
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,992评论 3 338
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 40,133评论 1 351
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,815评论 5 346
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 41,477评论 3 331
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 32,022评论 0 22
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 33,147评论 1 272
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 48,398评论 3 373
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 45,077评论 2 355

推荐阅读更多精彩内容