共享单车数据获取：网络抓取与API调用实践指南

在当前城市交通体系中，共享单车作为一种绿色、便捷的出行方式，已经深入人们的日常生活。它不仅缓解了短途出行的压力，还为环境保护做出了积极贡献。然而，对于共享单车企业而言，如何精准投放单车以满足用户需求，同时避免资源浪费，是一个亟待解决的问题。特别是在市中心单车过剩，而在恶劣天气下单车使用率骤降的情况下，这一挑战尤为突出。

数据工程师在这一领域扮演着至关重要的角色。他们可以通过专业技术，从互联网中提取和分析关键数据，以优化单车的投放策略。

本文将探讨网络抓取技术和API调用如何相互配合，从百科全书中提取城市相关信息，并通过API获取实时天气数据。结合这些数据，我们可以推断出共享单车的使用模式和需求变化，进而为单车投放提供数据支持。

网络抓取与API调用：数据工程的工具箱

网络抓取技术，作为一种高效的数字化信息检索手段，它就像一个智能助手，能够在网络上自动搜集数据。想象一下，如果你需要从众多杂志中搜集关于人工智能、机器学习、网络安全等主题的文章，而不是手动翻阅和记录，你可以利用网络抓取工具，比如Python中的BeautifulSoup库，来快速、精准地完成这项工作。

API（应用程序编程接口）则是软件应用间交互的规则和协议的集合，它们在软件的后台默默发挥着重要作用，实现应用程序间的无缝集成和数据共享。这可以类比为餐馆的菜单，它提供了可供选择的菜品列表和详细描述。用户点菜的过程，就像是发出一个数据请求，而厨房则根据订单准备相应的菜品。在这个比喻中，API扮演着菜单的角色，而用户的订单则相当于对数据的请求。

API的应用场景非常广泛，包括但不限于：

服务间通信：使不同的软件系统能够相互交流信息。
数据获取：允许应用程序从服务器获取数据，为用户提供动态更新的内容。
功能共享：使得服务能够将其功能与其他应用程序共享，例如将地图服务集成到多个应用程序中。

这些API对于软件的重要性不言而喻，它们促进了跨应用程序的交互和数据共享，极大地丰富了用户的体验。与API相比，网页抓取更多地关注于从网页中提取信息，并将这些信息转换成可用的数据格式。虽然两者都涉及数据的获取和处理，但API侧重于应用程序间的交互和数据共享，而网页抓取则侧重于从网页中提取信息。

下图展示了客户端使用GET请求与API服务器之间的基本交互流程。理解这一过程对于掌握Web应用程序中数据的交换和利用至关重要。

在此关系图的起点，API服务器充当中介。它接收GET请求，对其进行处理，并根据请求的参数确定适当的响应。

GET请求表示来自客户端(如网站或应用程序)向API服务器请求特定数据的查询，在请求之后，图中显示了服务器的响应。首先，发出响应代码，例如200表示成功，404表示未找到。然后，返回响应数据，其中包含客户端请求的信息。

由此可以看出，API与网页抓取的主要区别在于它们访问数据的方式:

API是访问数据的官方渠道。这就像有一张VIP通行证可以进入一场音乐会，在那里你可以直接获得某些信息。
另一方面，网络抓取就像坐在观众席上，记下正在播放的歌曲的歌词。这是一种无需使用官方API即可从网站提取数据的方法。

回到最开始提到的案例中。

城市信息可以从多个途径获取。一种方法是从官方统计等渠道的网站下载CSV文件。但要注意的是，城市信息可能会变动频繁，但网站更新的频率无法保障。

另一个方法是使用百科的数据。大量的用户在定期更新这些信息，所以只需要专注于选择正确的数据。

接下来，以使用BeautifulSoup进行网络抓取为案例。目标是什么？提取关键细节，例如名称、纬度、经度和人口数量，两个充满活力的城市：AAA和XXX。

此处作者使用的是Jupyter Notebook开发环境，对于交互式编程和数据可视化非常出色。当然，其他工具如Atom、Visual Studio Code或IntelliJ IDEA也有自己的优势。

分步Python指南：抓取数据实践

首先，让我们看一下用于推断AAA和XXX数据的代码。在本节中，将介绍构成项目骨干的Python库。

import requests

我们的第一个工具是 requests 库。这是互联网的关键——它帮助我们向网站发送HTTP请求。

from bs4 import BeautifulSoup

接下来，我们从 bs4 包中介绍BeautifulSoup。一旦我们有了目标网页，BeautifulSoup就会解析HTML内容。

import pandas as pd

接下来是 pandas，这是数据科学中不可或缺的库。我们可以将抓取的数据转换为可读的表格，非常适合分析和可视化。

Python中另一个常用的模块是 re 模块。它是一个用于处理正则表达式的库。

import reheaders = {'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.8'}

第一步是准备Python环境来接收来自web的数据。我们使用 requests 库来做到这一点，通过将“Accept-Language”设置为英语来确保我们的请求被普遍理解。

接下来，确定城市的URL -AAA。这个URL将成为我们获取丰富信息的门户：

url_aaa = "https://en.wikipedia.org/wiki/aaa"

aaa = requests.get(url_aaa, headers=headers)

发送请求后，检查请求是否成功是至关重要的。状态码为200表示连接成功。

aaa.status_code # Should return 200

现在使用BeautifulSoup解析AAA的网页，将HTML内容转换为我们可以使用的格式。

soup_aaa = BeautifulSoup(aaa.content, "html.parser")

当提取特定数据时，就可以获得我们想要的结果:

检索到城市名称和国家，指向我们的研究主题
经纬度给了我们地理坐标
从人口数量可以看出城市的规模

下面是如何仔细检索这些细节的流程：

A_city = soup_aaa.select(".mw-page-title-main")[0].get_text()

A_country = soup_aaa.select('a[href="/wiki/CCC"]')[0].get_text()

A_latitude = soup_aaa.select(".latitude")[0].get_text()

A_longitude = soup_aaa.select(".longitude")[0].get_text()

A_population = soup_aaa.select('td.infobox-data')[10].get_text()

在成功抓取AAA的数据后，我们将注意力转向XXX，使用相同的技术提取其城市名称、人口、纬度和经度。

和前面一样，使用BeautifulSoup解析XXX的百科页面，收集必要的数据并创建一个DataFrame。

data = {

    "City": [FR_city, BR_city],

    "Population": [FR_population, BR_population],

    "Latitude": [FR_latitude, BR_latitude],

    "Longitude": [FR_longitude, BR_longitude],

    "Country": [FR_country, BR_country]

}



df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们通过微调来优化DataFrame以获得更好的可读性和准确性，以确保我们的数据干净且易于理解。

df['Population'] = pd.to_numeric(df['Population'], errors='coerce')

df['Latitude'] = pd.to_numeric(df['Latitude'], errors='coerce')

df['Longitude'] = pd.to_numeric(df['Longitude'], errors='coerce')

df['City'] = df['City'].astype(str)

# Display the DataFrame

print(df.head)

如果您的目标是在编码过程中获得高水平的舒适性和准确性，并且您有兴趣将方法改进到完美，那么这里有一段利用函数的Python代码。这种方法不仅简化了过程，而且提高了代码的可读性和可重用性。

def scrape_city_data(url):

    response = requests.get(url)



    if response.status_code == 200:

        soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")

        city = soup.title.get_text().split(' - ')[0]

        country = soup.select('td.infobox-data a')[0].get_text()

        latitude = soup.select('span.latitude')[0].get_text()

        longitude = soup.select('span.longitude')[0].get_text()



        # Find the population data using provided code

        population_element = soup.select_one('th.infobox-header:-soup-contains("Population")')

        if population_element:

            population = population_element.parent.find_next_sibling().find(string=re.compile(r'\d+'))

            if population:

                population = int(population)

        else:

            population = None



        data = {

            'City': [city],

            'Country': [country],

            'Latitude': [latitude],

            'Longitude': [longitude],

            'Population': [population],

        }



        city_df = pd.DataFrame(data)

        return city_df



    else:

        print("Error:", response.status_code)

        return None



# List of German cities ( herre you can add more cities)

german_cities = ['Berlin', 'Frankfurt']



# Create an empty DataFrame with specified columns

german_cities_df = pd.DataFrame(columns=['City', 'Country', 'Latitude', 'Longitude', 'Population'])



# Iterate and scrape data for German cities

for city_name in german_cities:

    wiki_link = f"https://en.wikipedia.org/wiki/{city_name}"

    city_data = scrape_city_data(wiki_link)



    # Append the data to the table

    if city_data is not None:

        german_cities_df = pd.concat([german_cities_df, city_data], ignore_index=True)



# Display the DataFrame

print(german_cities_df)

通过专业的天气预报API来获取数据

有了地理位置，接下来看下影响共享单车的另一个方面——天气。这部分我们采用调用天气预报API的方式来获取数据。

下面是我们准备的Python函数。这个简洁的代码片段展示了如何以精炼的方式实现强大的功能，无缝地融合了技术性与易用性之间的隔阂。

def fetch_weather_data(API_key, city):

    import requests

    import pandas as pd

    from datetime import datetime

    from keys import weather_key

    url = f"http://api.openweathermap.org/data/2.5/forecast?q={city}&appid={API_key}&units=metric"

    response = requests.get(url)



    if response.status_code == 200:

        weather_json = response.json()



        if "list" in weather_json:

            temperature = weather_json["list"][0]["main"]["temp"]

            description = weather_json["list"][0]['weather'][0]['description']

            feels_like = weather_json["list"][0]["main"].get("feels_like")

            wind_speed = weather_json["list"][0]["wind"].get("speed")



            return pd.DataFrame({

                "city": [city],

                "forecast_time": [datetime.now()],

                "outlook": [description],

                "temperature": [temperature],

                "feels_like": [feels_like],

                "wind_speed": [wind_speed]

            })

        else:

            print("Unexpected response format: 'list' key not found.")

    else:

        print(f"Failed to fetch data for {city}. Status Code: {response.status_code}")



    return pd.DataFrame()



cities = ["Berlin", "Frankfurt"]

API_key = weather_key  # Replace with your actual API key

weather_df = pd.DataFrame()



for city in cities:

    city_weather_df = fetch_weather_data(API_key, city)

    if not city_weather_df.empty:

        weather_df = weather_df.append(city_weather_df, ignore_index=True)

为什么这很重要？

这个DataFrame不仅仅是天气数据的集合，而是Python在将原始数据转换为有意义的见解方面的强大功能。作为一个工具，可以帮助城市居民、旅行者或任何人根据实时天气状况做出决定。

在这篇博客中，我们涉及了抓取百科数据、从API获取天气数据、Python函数以及复杂数据易于理解的技巧。但真正的项目开发中可能会包括对SQL数据库、AWS RDS和Lambda的深入研究，因此本文希望可以让读者明白理论知识和实际应用之间的差距。

声明：本文内容仅做技术学习交流使用。

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