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城市空气质量数据采集系统设计与实现
研究背景
城镇化与环境问题：随着城镇化进程的加快，环境污染问题特别是空气质量问题引起了社会的关注。数据监测的重要性：准确的城市空气质量数据对于环境管理和政策制定至关重要，但目前数据来源不稳定且质量参差不齐。
国外经验借鉴
发达国家的监测体系：许多发达国家建立了完善的空气质量监测体系，并实施了严格的环保政策。研究技术进步：国外研究机构和大学在空气质量数据采集和分析方面取得了显著成果，为我国提供了宝贵经验。
国内现状分析
环保意识不断增强：随着环保意识的不断增强，城市空气质量监测受到政府和公众的高度重视。监测点的建立：全国各地政府和科研机构都建立了空气质量监测点，但数据采集和整合仍面临挑战。
研究目标和内容
目标城市：我们收集中国33个城市的空气质量数据。
数据指标：城市名称、更新时间、AQI指数、PM2.5、So2、CO、PM0、No2、O3等。
数据采集与存储：利用网络爬虫技术实时抓取数据，并通过Pandas保存到本地Excel表格中。
数据可视化：使用Echarts技术可视化您的数据并分析影响空气质量的关键参数。
研究方法
网络抓包分析：通过Chrome浏览器分析XHR动态请求，识别数据源。数据验证：验证收集到的数据，确保数据准确性。实时数据采集：利用网络爬虫技术在线采集空气质量数据。数据集成和存储：使用pandas工具集成数据并存储在本地。
结语
本研究旨在通过设计和实施城市空气质量数据采集系统，提高数据采集的效率和准确性，为城市环境管理和公共卫生提供科学依据。通过这个系统，我们希望支持相关部门的决策，推动环境保护政策的制定，提高城市环境质量。
步骤概述
分析网页的结构：查看目标网页的HTML 结构并确定数据的存储位置。选择爬虫工具。使用Python 请求和BeautifulSoup 等库。发送HTTP请求：获取目标网页的内容。解析响应内容。使用BeautifulSoup 提取所需的数据。数据清理和存储：清理提取的数据并以适当的格式保存。遵守法律法规：确保爬虫运行符合法律法规和网站政策。
示例代码
下面是一个用Python 编写的简单爬虫示例，用于爬取并输出目标网页的空气质量数据。
导入请求
BeautifulSoup 从bs4 导入
# 目标页面的URL
网址=\’https://air.cnemc.cn:18007/\’
#发送HTTP请求
响应=request.get(url)
# 检查请求是否成功
如果响应.状态代码==200:
# 解析HTML内容
汤=BeautifulSoup(response.text, \’html.parser\’)
# 根据实际的HTML结构查找包含空气质量数据的元素
# 假设数据位于类名为“city-data”的div 中。
city_data=Soup.find_all(\’div\’, class_=\’city-data\’)
# 遍历各个城市的数据
对于city_data: 的city_data
#提取城市名称
city_name=city_data.find(\’span\’, class_=\’城市名称\’).text
#提取AQI值
aqi_value=city_data.find(\’span\’, class_=\’aqi-value\’).text
#打印提取的数据
print(f\’城市： {city_name}, AQI: {aqi_value}\’)
: 其他
print(\’无法检索网页内容。\’)
#以上【手册+代码】基于国内城市空气质量数据采集与可视化系统+互联网+爬虫源码网的项目相关内容仅供参考。相关信息请参见官方公告。
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