同样是爬天气，凭什么他能撩到妹？！

作者 | 周志鹏

责编 | 刘静

天气降温，感情却升温了？

上午刚到公司，就收到小Q发来的灵魂拷问：

“Q仔！要不然下午请个假！我带你去精神科看看！？”我实在忍不了，脱口而出。

话音未落，前排的运营小花回头看向小Q，莞尔一笑，百媚横生。

这个闷骚小伙子什么时候勾搭上运营一枝花了？我正要追问，小Q看穿了我的意图，故作正经：“咳咳！工作了工作了！”

一大早喂我这么一碗狗粮还让我专心工作？你们以为不说我就没办法找到线索？

伟大的哲学家亚里士少德曾经说过“一段感情的开始，往往是通过朋友圈体现的”

我点开了小花的朋友圈，刷啊刷啊刷，终于在半个月前的一条朋友圈里发现了端倪。

小Q这个闷葫芦，竟然每天下班前发一封天气关心邮件来俘获芳心！脑回路真是奇清！

怪不得今天一上班就和我说Python像是个月老，牵着他们的情愫！因为这些用Python来实现并自动化，可以说是分分钟的事儿。我这个动手狂魔决定来复现一下，顺便搞搞事情。

整个过程只涉及到爬取天气和发送邮件，可以说一气呵成。

在敲代码的过程中，我意识到最难的部分，是想到把两者结合，并编辑土味关怀发送给目标用户了。毕竟都9102年了，虽然天气预报随手可看，但真正有几个人每天会关注呢？

要拿到天气的数据，www.tianqi.com这个网址比较适合，所有数据都可以直接在源代码中拿到，天气小可爱长这个样子：

爬取只需简单伪装headers，就可以快乐的定位到所有想拿的数据了，部分代码如下：

import requests
from lxml import etree

def parse(url = 'https://www.tianqi.com/hangzhou'):
    headers = {'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/55.0.2883.87 Safari/537.36'}
    html = requests.get(url,headers = headers)
    bs = etree.HTML(html.text)

    #今天天气相关数据：日期，星期几，天气，最低气温，最高气温
    today_date = bs.xpath('//ul[@class = "week"]/li[1]/b/text()')[0]
    today_week = bs.xpath('//ul[@class = "week"]/li[1]/span/text()')[0]
    today_weather = bs.xpath('//ul[@class = "txt txt2"]/li[1]/text()')[0]
    today_low = bs.xpath('//div[@class = "zxt_shuju"]/ul/li[1]/b/text()')[0]
    today_high = bs.xpath('//div[@class = "zxt_shuju"]/ul/li[1]/span/text()')[0]

    #明天天气相关数据，维度和上述一致
    tomorrow_date = bs.xpath('//ul[@class = "week"]/li[2]/b/text()')[0]
    tomorrow_week = bs.xpath('//ul[@class = "week"]/li[2]/span/text()')[0]
    tomorrow_weather = bs.xpath('//ul[@class = "txt txt2"]/li[2]/text()')[0]
    tomorrow_low = bs.xpath('//div[@class = "zxt_shuju"]/ul/li[2]/b/text()')[0]
    tomorrow_high = bs.xpath('//div[@class = "zxt_shuju"]/ul/li[2]/span/text()')[0]

    tomorrow = ('明天是%s，%s,%s，%s-%s度，温差%d度')% \
          (tomorrow_date,tomorrow_week,tomorrow_weather,tomorrow_low,tomorrow_high,int(int(tomorrow_high)-int(tomorrow_low)))

    print(('明天是%s，%s,%s，%s-%s度，温差%d度')% \
          (tomorrow_date,tomorrow_week,tomorrow_weather,tomorrow_low,tomorrow_high,int(int(tomorrow_high)-int(tomorrow_low))))

    #计算今明两天温度差异，这里用的是最高温度
    temperature_distance = int(tomorrow_high) - int(today_high)

    if temperature_distance > 0:
        a = '明日升温%d' % temperature_distance
        print('明日升温%d' % temperature_distance)
    if temperature_distance < 0:
        a = '明日降温%d' % temperature_distance
        print('明日降温%d' % temperature_distance)
    else:
        a = '最高气温不变'
        print('最高气温不变')
    content = tomorrow,a
    return content

搞定之后，一个回车，不仅拿到了明天的天气（其实未来几天的都能拿到），还顺带计算了温差。

把爬到的天气数据简单编辑一下，就可以通过邮件直接发给目标用户了。

说到发邮件，强烈安利yagmail这个库，它把极简主义发挥到极致，两行代码就能完成登录和发送邮件的骚操作，代码是一看即会：

import yagmail

def send_email(contents,send_to = '[e-mail]'):
    #登录邮箱，设置登录的账号，密码和port等信息
    yag = yagmail.SMTP(user = '[e-mail]',password = 'yourpass',
                       host = 'smtp.sohu.com',port = '465')

    #登录完即可一件发送，设置发送给谁，和邮件主题，邮件内容
    yag.send(to = send_to,
             subject = '天气关怀',
             contents = contents)
    print('发送成功！~')

封装好之后，什么定期爬取天气，定时发送邮件给需要被关怀的人那是小菜一碟。

有了Python这个月老，鸡贼的小Q不费事又能走心，一举两得啊。

我决定用这个代码做一些符合人道主义精神的事情。

给小花的邮件你不是每天17:50发嘛，我17:45匿名抢在你前面发，给你们个Suprise，说安排就安排！

惴惴不安的等到了17:45，然而小花那边没有任何动静，连头都没抬。

不对啊？难道是邮件发送代码有问题？我赶紧看了看已发送邮件历史，17:45的天气关怀邮件赫然写着“已发送”三个大字。

目标静悄悄，一定在作妖。我怀着忐忑的心情等等待着，等待着。

20:15，没想到等来的是小Q的微信消息：

最后一句，让人，无语凝噎又醍醐灌顶...

直到现在，脑子里都充斥着情感哲学家小Q的名言：

“除了我，谁的关怀都是骚扰啊！”

“除了我，谁的关怀都是骚扰啊！”

“除了我，谁的关怀都是骚扰啊！”

注：文末完整爬取天气+发邮件代码，已上传至github

https://github.com/seizeeveryday/DA-cases/tree/master/Weather%2BEmail

作者：周志鹏，2年数据分析，深切感受到数据分析的有趣和学习过程中缺少案例的无奈，遂新开公众号「数据不吹牛」，定期更新数据分析相关技巧和有趣案例（含实战数据集），欢迎大家关注交流。

声明：本文为作者投稿，版权归作者个人所有。

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