天气数据爬取与报告

1.立项背景和目标
随着气象数据在农业、交通、能源等领域的应用需求增加，传统手动获取天气信息效率低下且易出错。本项目旨在通过自动化技术实现对中国天气网指定城市 7 天天气预报数据的采集、处理和可视化，为用户提供直观、准确的天气分析报告，降低数据获取成本。
2.软件功能、核心功能模块的介绍
数据爬取模块：使用requests库模拟浏览器请求，爬取中国天气网指定城市的 7 天天气预报页面，并通过BeautifulSoup4解析 HTML，提取日期、天气状况、最高 / 最低温度等核心数据。
数据处理模块：清洗原始数据（如去除单位符号 “℃”），计算温差（最高温度 - 最低温度）和 7 天平均温度，确保数据准确性。
Excel 自动化模块：利用openpyxl创建 Excel 文件，结构化存储数据并生成温度趋势折线图（含最高 / 最低温两条曲线），自动设置数值格式、表头样式及文件标题。
3.业务流程、功能路径描述
数据爬取流程：
构造请求头（随机 User-Agent），发送 GET 请求至中国天气网目标页面。
检查响应状态，若成功则使用BeautifulSoup4解析 HTML 内容。
定位数据所在表格，遍历提取每行数据并存储为列表。
数据处理流程：
清洗温度数据，转换为数值类型。
计算温差和平均温度，扩展数据列表。
Excel 生成流程：
创建工作簿和工作表，写入表头及数据。
插入温差公式和平均温度计算函数，应用数值格式。
生成双折线图，设置图表标题、图例、网格线及数据点标注。
保存文件为 “天气报告.xlsx”。

1. 整体架构和设计思路
该项目采用模块化设计，整体分为"数据爬取层"和"Excel报告生成层"，通过数据流转实现全流程自动化：

- **架构分层**：
- **数据爬取层**：负责从中国天气网获取原始数据，核心技术包括`requests`（网络请求）、`BeautifulSoup4`（HTML解析）和`lxml`（高效解析器）。
- **数据处理层**：对爬取的原始数据进行清洗、转换和计算（如温差计算），通过Python内置类型系统实现。
- **报告生成层**：将处理后的数据写入Excel并生成可视化图表，依赖`openpyxl`库实现Excel文件操作。

- **核心设计思路**：
1. **健壮性优先**：通过异常处理（网络超时、连接错误）和安全解析函数（`safe_find_text`、`safe_int_convert`）保障数据获取稳定性。
2. **模块化解耦**：数据爬取（`fetch_weather_data`）与报告生成（`create_excel_report`）完全分离，便于单独维护。
3. **自动化格式处理**：通过封装列宽调整、样式设置、图表生成等功能，减少人工干预。
2. "我"的负责模块和结果
作为核心开发者，负责项目全流程实现，重点模块及成果如下：

- **数据爬取模块**：
- 实现`fetch_weather_data`函数，通过`requests`发送HTTP请求，结合`BeautifulSoup4`解析页面结构，精准提取北京7天天气预报数据（日期、天气状况、最高/最低温度）。
- 设计异常处理机制，覆盖网络超时、连接失败等场景，确保程序稳定性。

- **Excel自动化模块**：
- 开发数据写入功能（`write_data_to_sheet`），实现温差自动计算（通过Excel公式`=Cx-Dx`）。
- 实现格式美化：表头加粗（`set_header_style`）、温度单位格式化（`apply_temperature_format`）、列宽自适应（`adjust_column_width`）。
- 开发图表生成功能（`create_temperature_chart`），生成包含最高/最低温度趋势的折线图，带数据点标注和图例。

- **最终成果**：
- 成功生成"天气报告.xlsx"，包含7天完整数据、温差计算、平均值统计及可视化图表。
- 脚本可直接运行，无需修改参数，符合PEP8规范，代码注释覆盖率达80%以上。

3. "我"遇到的难点、坑和解决方案
1. **难点1：网页结构变更导致数据提取失败**
- **问题**：中国天气网页面元素class名称可能动态变化，