1. 引言

1.1 研究背景

随着信息技术的飞速发展，互联网已成为全球最大的信息库，涵盖气象、金融、医疗、农业等多个领域的海量数据。这些数据蕴含着巨大的潜在价值，如何有效获取并深入分析这些数据成为当下研究的热点。Python 作为一种功能强大的编程语言，凭借其丰富的库资源和简洁的语法，在数据爬取和数据分析领域得到广泛应用。

网络爬虫技术能够自动从网页上抓取所需数据，突破了人工收集数据的效率瓶颈，尤其适用于大规模、周期性的数据获取场景。而数据可视化是将抽象数据转化为直观图表的过程，有助于研究人员快速理解数据特征和变化规律。matplotlib 作为 Python 中最常用的数据可视化库之一，提供了丰富的功能，其中 Units 模块在处理带有物理单位的数据可视化方面具有独特优势，能够确保数据单位的一致性和可视化的准确性，避免因单位混淆导致的分析误差。

气象数据作为一种典型的带单位数据，包含温度（℃/℉）、湿度（%）、风速（m/s/km/h）等多种指标，对农业生产、交通运输、环境保护等领域具有重要指导意义。例如，准确的温度和降水数据可帮助农民合理安排播种和收获时间；风速数据对航空安全和风力发电规划至关重要。因此，以气象数据为案例，研究 Python 爬虫结合 matplotlib 的 Units 模块进行数据获取与可视化分析具有重要的实践