、用BeautifulSoup进行HTML解析等。

1. 数据获取:

   

   • 用requests.get获取天气数据。
   • 用urllib.urlopen打开URL获取网页内容。

2. HTML解析:

   • 用BeautifulSoup解析HTML内容。
   • 用get_data函数从HTML中提取数据。

3. 数据处理:

   • 用NumPy库进行数据计算，如np.mean, np.max, np.min等。
   • 用np.nanmean来处理包含缺失值的数据的平均值计算。
   • 用np.corrcoef计算两个数组之间的相关系数。
   • 用stats.linregress进行线性回归琢磨。

4. 数据存储:

   • 用csv.writer将数据写入CSV文件。

5. 代码示例: python

   r = requests.get

   bs = BeautifulSoup

   temperaturelowest = inf.find.string temperaturehighest = inf.find.string

   fcsv = csv.writer fcsv.writerows

6. 设置默认编码: python reload sys.setdefaultencoding

7. 循环处理: python for day in li: # 对每一天的数据进行处理

这段代码展示了Python在气象数据处理、网页解析和数据存储方面的应用。需要注意的是具体的API URL和HTML解析逻辑兴许需要根据实际的数据源进行调整。