以下の2つの記事の応用編です。 今回のポイントは以下の2つです。

・気温の処理を関数化
・Matplotlibで複数のグラフを出力

コードはGitHubリポジトリにあげています。

気象庁の天気予報をBeautifulSoup4でスクレイピング

Pythonistaを使って最高気温と最低気温をグラフ化

コード

import datetime
import re
import urllib.request

import matplotlib.pyplot as plt
from bs4 import BeautifulSoup


def temp_generate(temps):
    temp_list = []

    for temp in temps:
        temp = temp.text

        if '最低' not in temp and '最高' not in temp:
            temp = temp.replace('\n|\t', '').replace('(', '{').replace(')', '}')
            temp = re.sub('{.*?}', '', temp)

            if '／' in temp:
                temp = None
            else:
                temp = int(temp)

            temp_list.append(temp)

    return temp_list


url = urllib.request.urlopen('https://www.jma.go.jp/jp/week/315.html')
soup = BeautifulSoup(url, 'lxml')

days = soup.find("table", {"id": "infotablefont"}).find_all("tr")[0].find_all("th")
rainy = soup.find("table", {"id": "infotablefont"}).find_all("tr")[2].find_all("td")
max_temp = soup.find("table", {"id": "infotablefont"}).find_all("tr")[4].find_all("td")
min_temp = soup.find("table", {"id": "infotablefont"}).find_all("tr")[5].find_all("td")

day_list = []
for day in days:
    day = day.text

    if '日付' not in day:
        day_list.append(day[:-1])

hour = datetime.datetime.now().hour

rainy_list = []
for rain in rainy:
    rain = rain.text

    if '降水確率' not in rain:
        if '/' in rain:
            if 0 <= hour < 6:
                rain = rain.split('/')[0]
            elif 6 <= hour < 12:
                rain = rain.split('/')[1]
            elif 12 <= hour < 18:
                rain = rain.split('/')[2]
            elif 18 <= hour < 24:
                rain = rain.split('/')[3]
        else:
            pass

        rainy_list.append(int(rain))

maxtemp_list = temp_generate(max_temp)
mintemp_list = temp_generate(min_temp)

x = day_list
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, maxtemp_list, label='Max', color="red", marker="o")
plt.plot(x, mintemp_list, label='Min', color="blue", marker="o")
plt.title("Weekly weather")
plt.xlabel("Day")
plt.ylabel("Temp")
plt.legend()

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, rainy_list, marker="o")
plt.title("Rainy percent")
plt.ylabel("Percent")

plt.show()

出力結果

以下の様な気温と降水確率のグラフが表示されます。

解説

気温の処理の関数化

def temp_generate(temps):
    temp_list = []

    for temp in temps:
        temp = temp.text

        if '最低' not in temp and '最高' not in temp:
            temp = temp.replace('\n|\t', '').replace('(', '{').replace(')', '}')
            temp = re.sub('{.*?}', '', temp)

            if '／' in temp:
                temp = None
            else:
                temp = int(temp)

            temp_list.append(temp)

    return temp_list

最高気温と最低気温の処理を関数化した部分です。最高気温と最低気温はどちらも同じ処理なので関数化します。今回の気温を抜き出す様な処理は関数化することで、一度の記述で済むので記述量を減らせます。

Pythonの関数は以下の様に関数を定義します。

def 関数名():
    処理

def temp_generate(temps):
temp_generateという関数を作り、引数にはtempsを指定します。

return temp_list
temp_generate関数は作成した気温のリストを返します。

maxtemp_list = temp_generate(max_temp)
mintemp_list = temp_generate(min_temp)
取得した気温情報をtemp_generate関数に渡し、関数内で作成したリストを受け取ります。

降水確率の整形

hour = datetime.datetime.now().hour

rainy_list = []
for rain in rainy:
    rain = rain.text

    if '降水確率' not in rain:
        if '/' in rain:
            if 0 <= hour < 6:
                rain = rain.split('/')[0]
            elif 6 <= hour < 12:
                rain = rain.split('/')[1]
            elif 12 <= hour < 18:
                rain = rain.split('/')[2]
            elif 18 <= hour < 24:
                rain = rain.split('/')[3]
        else:
            pass

        rainy_list.append(int(rain))

直近の降水確率は時間帯毎に表示されているので、現在時刻から適切な降水確率を抜き出します。

hour = datetime.datetime.now().hour
現在の時間（時のみ）を取得します

rain = rain.split('/')[0]
表示されている数値は/で区切られているので、/の前後の位置を指定して取得します。

複数のグラフを出力

x = day_list
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.plot(x, maxtemp_list, label='Max', color="red", marker="o")
plt.plot(x, mintemp_list, label='Min', color="blue", marker="o")
plt.title("Weekly weather")
plt.xlabel("Day")
plt.ylabel("Temp")
plt.legend()

plt.subplot(2, 1, 2)
plt.plot(x, rainy_list, marker="o")
plt.title("Rainy percent")
plt.ylabel("Percent")

plt.show()

plt.subplot(2, 1, 1)
plt.subplot(2, 1, 2)
2つのグラフを縦に並べて出力します。

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