爬取天气预报数据通常涉及以下步骤：
确定目标网站和URL
选择一个可靠的天气预报网站，如中国气象局、Weather.com、AccuWeather等。
查找并记录下包含天气数据的网页URL。
发起HTTP请求
使用Python的`requests`库发起GET请求，并设置请求头，如`User-Agent`。
解析HTML页面
使用`BeautifulSoup`或Python内置的`re`库解析HTML页面，提取天气数据。
分析网页结构，找到包含天气信息的HTML标签和属性。
数据处理和存储
对提取到的天气数据进行处理和分析。
根据需要将数据保存到文件，如CSV或JSON格式。
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
构造目标URL
url = 'http://www.weather.com.cn/weather/101270101.shtml'
发起HTTP请求
response = requests.get（url）
解析HTML内容
soup = BeautifulSoup（response.text, 'html.parser'）
提取天气信息
tagDate = soup.find（'ul', class_='t clearfix'）
dates = tagDate.h1.string
tagToday = soup.find（'p', class_='tem'）
try:
temperatureHigh = tagToday.span.string
except AttributeError as e:
temperatureHigh = tagToday.find_next（'p', class_='tem'）.span.string
temperatureLow = tagToday.i.string
weather = soup.find（'p', class_='wea'）.string
tagWind = soup.find（'p', class_='win'）
winL = tagWind.i.string
打印天气信息
print（'今天是：', dates）
print（'最高温度：', temperatureHigh）
print（'最低温度：', temperatureLow）
print（'天气状况：', weather）
print（'风力：', winL）
请注意，实际使用时，需要根据目标网站的具体HTML结构来调整解析代码。同时，考虑到网站的更新和变化，可能需要定期检查和更新爬虫代码以适应这些变化。