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尝试使用selenium对全国383个城市2013年末至2018年8月空气质量相关变量进行爬取并整理成一个CSV文件（AQI、质量等级、PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3_8h），数据来源：https://www.aqistudy.cn/historydata/index.php

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# 爬取全国383个城市历史空气质量AQI等数据
使用selenium对全国383个城市2013年末至2018年8月空气质量相关变量进行爬取并整理成一个CSV文件（AQI、质量等级、PM2.5、PM10、SO2、CO、NO2、O3_8h），数据源：https://www.aqistudy.cn/historydata/index.php

## 背景
科研用途

## 数据描述
2013年12月~2018年6月（至今），383个城市的面板数据，存在缺失值。

### 包含城市
阿坝州 阿克苏地区 阿拉善盟 阿勒泰地区 阿里地区 安康 安庆 安顺 安阳 鞍山 巴彦淖尔 巴中 白城 白沙 白山 白银 百色 蚌埠 包头 宝鸡 保定 保山 保亭 北海 北京 本溪 毕节 滨州 亳州 博州 沧州 昌都 昌吉州 昌江 常德 常熟 常州 朝阳 潮州 郴州 成都 承德 澄迈 池州 赤峰 崇左 滁州 楚雄州 达州 大理州 大连 大庆 大同 大兴安岭地区 丹东 儋州 德宏州 德阳 德州 迪庆州 定安 定西 东方 东莞 东营 鄂尔多斯 鄂州 恩施州 防城港 佛山 福州 抚顺 抚州 阜新 阜阳 富阳 甘南州 甘孜州 赣州 固原 广安 广元 广州 贵港 贵阳 桂林 果洛州 哈尔滨 哈密地区 海北州 海东地区 海口 海门 海南州 海西州 邯郸 汉中 杭州 合肥 和田地区 河池 河源 菏泽 贺州 鹤壁 鹤岗 黑河 衡水 衡阳 红河州 呼和浩特 呼伦贝尔 葫芦岛 湖州 怀化 淮安 淮北 淮南 黄冈 黄南州 黄山 黄石 惠州 鸡西 吉安 吉林 即墨 济南 济宁 佳木斯 嘉兴 嘉峪关 江门 江阴 胶南 胶州 焦作 揭阳 金昌 金华 金坛 锦州 晋城 晋中 荆门 荆州 景德镇 九江 酒泉 句容 喀什地区 开封 克拉玛依 克孜勒苏州 库尔勒 昆明 昆山 拉萨 来宾 莱芜 莱西 莱州 兰州 廊坊 乐东 乐山 丽江 丽水 溧阳 连云港 凉山州 辽阳 辽源 聊城 林芝 临安 临沧 临汾 临高 临夏州 临沂 陵水 柳州 六安 六盘水 龙岩 陇南 娄底 泸州 洛阳 漯河 吕梁 马鞍山 茂名 眉山 梅州 绵阳 牡丹江 那曲地区 南昌 南充 南京 南宁 南平 南通 南阳 内江 宁波 宁德 怒江州 攀枝花 盘锦 蓬莱 平顶山 平度 平凉 萍乡 莆田 濮阳 普洱 七台河 齐齐哈尔 黔东南州 黔南州 黔西南州 钦州 秦皇岛 青岛 清远 庆阳 琼海 琼中 衢州 曲靖 泉州 日喀则 日照 荣成 乳山 三门峡 三明 三亚 厦门 山南 汕头 汕尾 商洛 商丘 上海 上饶 韶关 邵阳 绍兴 深圳 沈阳 十堰 石河子 石家庄 石嘴山 寿光 双鸭山 朔州 四平 松原 苏州 绥化 随州 遂宁 塔城地区 台州 太仓 太原 泰安 泰州 唐山 天津 天水 铁岭 通化 通辽 铜川 铜陵 铜仁地区 吐鲁番地区 屯昌 瓦房店 万宁 威海 潍坊 渭南 温州 文昌 文登 文山州 乌海 乌兰察布 乌鲁木齐 无锡 芜湖 吴江 吴忠 梧州 五家渠 五指山 武汉 武威 西安 西宁 西双版纳州 锡林郭勒盟 咸宁 咸阳 湘潭 湘西州 襄阳 孝感 忻州 新乡 新余 信阳 邢台 兴安盟 宿迁 宿州 徐州 许昌 宣城 雅安 烟台 延安 延边州 盐城 扬州 阳江 阳泉 伊春 伊犁哈萨克州 宜宾 宜昌 宜春 宜兴 义乌 益阳 银川 鹰潭 营口 永州 榆林 玉林 玉树州 玉溪 岳阳 云浮 运城 枣庄 湛江 张家港 张家界 张家口 张掖 章丘 漳州 长春 长沙 长治 招远 昭通 肇庆 镇江 郑州 中山 中卫 重庆 舟山 周口 珠海 株洲 诸暨 驻马店 资阳 淄博 自贡 遵义

## 数据来源
https://www.aqistudy.cn/historydata/index.php

## 数据输出
### 形如：
|index |aqi |city |co |no2 |o3 |pm10 |pm2_5 |quality |rank |so2 |time_point|
|----- |--- |---- |-- |--- |-- |---- |----- |------- |---- |--- |----------|
|0 |142 |北京 |2.6 |88 |11 |138 |109 |轻度污染 |53 |61 |2013-12-02|
|1 |86 |北京 |1.6 |54 |45 |86 |64 |良 |19 |38 |2013-12-03|
|2 |109 |北京 |2.0 |62 |23 |101 |82 |轻度污染 |29 |42 |2013-12-04|
|3 |56 |北京 |1.2 |38 |52 |56 |39 |良 |5 |30 |2013-12-05|
|…… |…… |…… |…… |……|……|…… |…… |…… |……|……|……|

## 运行过程
运行AQIstudySpiderWithSelenium.py，从city.xlsx获取城市列表，加上日期组装成待爬取url列表（形如：https://www.aqistudy.cn/historydata/daydata.php?city=遵义&month=201402） 。通过selenium和chromewebdriver驱动chrome浏览器模拟人工浏览并采集数据。  
值得一提的是，ajax数据传递在network中未见，通过页面底部的源代码，发现chrome console调用js（return items），可以获取该月份该城市的空气质量相关数据。尝试挖掘更直接的接口，时间仓促，未果，留代码备用。（部分函数通过浏览器中调用getServerData获取）
```js
function loaddata() {
  var method = 'GETDAYDATA';
  var param = {};
  param.city = city;
  param.month = month;
  getServerData(method, param, function(obj) {
    // console.log(obj);
    obj = obj.data;
    items = obj.items;
    showTable(items);
    var data = obj.datas;
    var min = obj.min;
    var avg = obj.avg;
    var max = obj.max;
    showHistoryChart(data, min, avg, max);
    var level = obj.level;
    showPieChart(level.level1, level.level2, level.level3, level.level4, level.level5, level.level6);
  }, 6);
}

## 笔者环境
python3.6.4  
xlrd  
pandas  
selenium  
chrome-68.0.3440.84  
chromedriver

## 存在的问题
稳定性问题，在网络不好的情况下偶尔会中断。
爬取速度问题，目前的解决方法是将城市列表分成多份进行抓取，可以提高抓取速度。但是部分机器快，部分机器慢，手工调整很心累。

## 下一步
加强稳定性，利用远程的数据库和多机器上的客户端实现分布式爬虫。
直接通过console中getServerData获取数据。

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