前些日子整理自己的代码仓库，翻出了两年前写的一段小脚本。当时为了每天早上能在邮箱里准时看到当天的天气情况，顺手写了一个用 Python 完成的天气爬虫加邮件推送工具。虽然现在很多天气 App 都支持推送，但自己动手实现一遍，对 Python 的网络请求、数据解析和自动化任务调度都会有更直观的理解。这篇文章把当时实现的主要思路和核心步骤做一个梳理，也算是对自己学习过程的一次记录。
整体的实现思路
这个工具的本质可以拆解成三件事：拿到天气数据、整理成可读的文本、通过邮件发送出去。再把这三件事串起来，交给系统的定时任务去触发。
先确定数据来源。当时使用的是某个公开的天气信息网站，这类网站的页面结构相对简单，没有复杂的加密参数，适合用来学习和实践。你可以根据自己的需要换成其他公开数据源，原理是一致的。
然后是三个模块的划分：
第一步：获取天气数据
获取数据用的库是 `requests`，解析网页则用 `BeautifulSoup`。选这两个库是因为它们足够轻量，而且文档丰富，遇到问题很容易找到参考资料。
基本流程是这样的：
“`python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = “你选定的天气信息页面地址”
headers = {
“User-Agent”: “Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36”
}
response = requests.get(url, headers=headers)
response.encoding = “utf-8”
soup = BeautifulSoup(response.text, “html.parser”)
“`
请求网页时要记得带上 User-Agent，否则有些网站会拒绝访问。拿到页面内容之后，需要查看网页源码，找到包含天气信息的 HTML 元素。通常温度、天气状况、风力这些数据都在特定的 class 或 id 里，通过 `soup.select()` 就能把它们提取出来。
有一点需要注意：不同网站的页面结构差别很大，而且网站方偶尔会调整页面布局，所以解析逻辑要做好异常处理。一旦找不到预期的元素，程序不应该直接崩溃，而是应该记录错误日志后退出。
第二步：格式化天气信息
提取到原始数据后，需要整理成适合阅读的文本格式。比如：
“`text
【今日天气】
城市：北京
天气：晴转多云
温度：18℃ ~ 28℃
风力：东南风3级
空气质量：良
“`
这一步其实就是普通的字符串格式化操作，但建议把城市名称、天气描述、温度范围等变量统一管理起来，方便以后修改。也可以考虑用 `jinja2` 模板来渲染邮件正文，这样模板和代码分离，维护起来更清晰。
第三步：发送邮件
邮件发送使用 Python 标准库 `smtplib` 和 `email.mime.text`。需要注意的细节是：大部分邮箱服务商要求在 SMTP 连接时使用授权码而不是登录密码，这个授权码需要在邮箱设置里单独开启。
核心代码如下：
“`python
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.header import Header
msg = MIMEText(mail_content, “plain”, “utf-8”)
msg[“Subject”] = Header(“今日天气推送”, “utf-8”)
msg[“From”] = sender_email
msg[“To”] = receiver_email
server = smtplib.SMTP_SSL(“smtp.你的邮箱服务商.com”, 465)
server.login(sender_email, auth_code)
server.send_message(msg)
server.quit()
“`
建议把收件人设置成自己的常用邮箱，这样即使人在外面，手机也能直接收到推送。
第四步：配置定时任务
到这里脚本本身已经可以独立运行了。要让它每天早上自动执行，就需要借助系统自带的定时工具。
- Windows 环境：使用任务计划程序，创建一个每日任务，触发时间设为早上 7 点，操作指向 `python.exe` 和脚本路径。
- macOS / Linux 环境：使用 crontab，例如 `30 7 * * * python3 /path/to/your_script.py` 表示每天早上 7 点 30 分执行一次。
配置定时任务时，建议先在终端手动运行一次脚本，确认没有任何报错后再配置到系统里。因为定时任务运行时的环境变量和终端里可能不完全一致，容易出现找不到模块的情况。
写在最后
整个项目从开始到跑通大约用了一个周末的时间，期间遇到的主要问题集中在网页解析和 SMTP 授权码这两块。网页解析需要一点耐心去查看 HTML 结构，而 SMTP 授权则是纯粹的经验问题，第一次接触的人可能会卡一会儿。
这个脚本的基本框架具有很好的扩展性。如果想继续深挖，可以把天气数据存入本地数据库，用来做长期的统计分析；或者改成多个城市同时推送，方便关注家人所在城市的天气。Python 的生态里各种现成的库都很丰富，只要迈出第一步，后面能玩出的花样还有很多。