在Python编程领域，数据爬取是一项重要的技能，尤其在处理实时或历史气象数据时。本项目专注于使用Python爬取南昌过去十年的天气数据，并通过数据可视化技术动态展示每日的最高和最低气温变化。以下是相关知识点的详细介绍：
1. **Python爬虫**：
Python提供了丰富的库来帮助开发爬虫程序，如BeautifulSoup、Scrapy和Requests等。在这个项目中，首先可能使用`requests`库来发送HTTP请求获取网页内容，然后利用`BeautifulSoup`解析HTML文档，提取出天气数据。这涉及到HTML标签的识别、CSS选择器或XPath表达式的运用，以定位到目标数据。
2. **网络数据抓取策略**：
对于动态加载或需要登录的网站，可能需要用到Selenium、PyQuery或其他异步请求库如`asyncio`与`aiohttp`。同时，为了避免频繁请求导致IP被封，需要设置延时或者使用代理IP。
3. **数据清洗与处理**：
获取的原始数据通常包含噪声和非结构化信息，需要进行清洗，如去除空格、换行符，处理缺失值，将字符串转换为数字等。Pandas库是数据处理的利器，可以方便地进行数据过滤、排序、合并等操作。
4. **数据存储**：
爬取的数据一般会存储在本地，可以选择CSV、JSON或数据库（如SQLite、MySQL）等形式。Pandas库支持直接写入这些格式，方便后续分析。
5. **Python数据可视化**：
本项目使用数据可视化展示气温变化，可能用到matplotlib、seaborn或Plotly等库。matplotlib是基础的绘图库，可创建各种静态、动态和交互式图表；seaborn则基于matplotlib，提供更高级的接口和美观的默认样式；Plotly则擅长制作交互式图表，适合在线分享。
6. **动态展示**：
要实现动态展示气温变化，可能使用动画功能，如matplotlib的`FuncAnimation`，或者利用Plotly的动态更新特性。动态展示可以帮助观察气温随时间的变化趋势，增强数据分析的直观性。
7. **Tianqi.py和Tianqi_main.py**：
这两个文件可能是项目的组成部分。`Tianqi.py`可能包含了爬虫代码，负责获取和处理天气数据；而`Tianqi_main.py`可能是主程序，调用爬虫模块并执行数据可视化，可能还包含用户交互界面。
这个项目涵盖了Python网络爬虫的基本流程，包括数据获取、处理、存储，以及数据可视化的实践，是学习Python全栈开发的一个典型实例。通过完成这样的项目，开发者可以提升网络数据获取能力，以及对数据进行有效分析和展示的技巧。
