抓取 IQAir 的数据合法吗？

出于个人使用或学术研究目的抓取 IQAir 数据通常是允许的，前提是你不违反其服务条款或导致其服务器过载。对于商业用途，最好咨询其官方 API 条款，以确保符合其数据分发政策。

IQAir 有官方 API 吗？

是的，IQAir 提供了 AirVisual API，可以结构化地访问实时和历史空气质量数据。他们提供多个层级，包括针对有限请求的免费“社区”计划，以及针对大规模企业需求的专业计划。

如何绕过 IQAir 上的 Cloudflare 防护？

绕过 Cloudflare 需要能够解决 JavaScript 挑战并管理浏览器指纹的工具，例如带有 stealth 插件的 Playwright 或专门的抓取浏览器。使用高质量的住宅代理对于避免基于 IP 的封锁也至关重要。

处理 IQAir 城市页面上的动态内容最佳方法是什么？

由于 IQAir 在初始页面加载后填充其 AQI 数值，你必须使用无头浏览器（如 Puppeteer 或 Playwright）等待 DOM 完全渲染。或者，你可以检查网络流量，看是否可以直接从隐藏的 API 端点获取数据。

IQAir 多久更新一次空气质量数据？

IQAir 通常每小时更新一次数据，尽管某些站点可能会更频繁地报告。如果你正在追踪野火等实时事件，建议抓取间隔为 15-30 分钟，以捕捉最新的波动。

我可以从 IQAir 抓取历史空气质量数据吗？

是的，IQAir 城市页面通常包含显示每小时和每日历史趋势的图表。你可以通过针对 SVG 图表中的数据点或访问城市特定历史页面上提供的历史数据表来抓取这些数据。

存储 AQI 数据哪种数据格式最好？

对于环境监测，JSON 是存储每小时预报等嵌套数据最灵活的格式。然而，对于长期研究，将数据存储在时序数据库 (TSDB) 或简单的 CSV 文件中更利于进行长期的统计分析。

如何抓取 IQAir 空气质量数据

了解如何从 IQAir 抓取实时空气质量指数 (AQI)、PM2.5 和天气数据，以监测污染趋势并构建健康类应用。

免费开始抓取

iqair.com困难

覆盖率:GlobalUnited StatesChinaIndiaEuropeSoutheast Asia

可用数据8 字段

标题位置描述图片卖家信息发布日期分类属性

所有可提取字段

城市名称国家/地区空气质量指数 (AQI)主要污染物类型PM2.5 浓度PM10 浓度温度湿度风速气压7 天空气质量预报站点 GPS 坐标历史每小时 AQI健康建议火灾/烟雾地图数据

技术要求

需要JavaScript

无需登录

有分页

有官方API

检测到反机器人保护

CloudflareBrowser FingerprintingRate LimitingIP BlockingJavaScript Challenges

查看API文档

关于IQAir

了解IQAir提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。

全球空气质量监测

IQAir 是一家总部位于瑞士的空气质量技术公司，运营着全球最全面的全球空气污染追踪平台。他们聚合了来自 30,000 多个监测站的数据，包括官方政府传感器及其专有的 AirVisual 网络，提供实时的全球空气健康地图。

综合环境数据

该平台提供详细的指标，包括 美国空气质量指数 (AQI)、特定污染物（如 PM2.5、PM10、臭氧 (O3) 和二氧化氮）的浓度，以及温度、湿度和风速等气象数据。它还具有基于当前空气状况的城市排名和健康建议。

数据科学与研究价值

抓取这些数据对于环境研究人员、城市规划者和健康科技开发者具有极高价值。它允许分析长期污染趋势、空气质量对公共健康的影响，以及环境因素与房地产价值或零售人流量等经济指标之间的相关性。

为什么要抓取IQAir？

了解从IQAir提取数据的商业价值和用例。

实时监测局部污染峰值以发布公共健康警报

对城市空气质量趋势进行长期环境研究

将实时 AQI 数据集成到智能家居和 IoT HVAC 系统中

分析空气质量对当地房地产市场定价的影响

为空气净化业务生成竞争市场情报

为气候变化学术研究收集高分辨率数据集

抓取挑战

抓取IQAir时可能遇到的技术挑战。

阻止非浏览器流量的高级 Cloudflare 防护

AQI 数值通过 JavaScript 注入的动态数据填充

在重复访问城市页面时触发 CAPTCHA 的激进速率限制

针对实时站点级详情的复杂嵌套 CSS 选择器

城市排名表 HTML 结构的频繁变动

使用AI抓取IQAir

无需编码。通过AI驱动的自动化在几分钟内提取数据。

工作原理

描述您的需求

告诉AI您想从IQAir提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。

AI提取数据

我们的人工智能浏览IQAir，处理动态内容，精确提取您要求的数据。

获取您的数据

接收干净、结构化的数据，可导出为CSV、JSON，或直接发送到您的应用和工作流程。

为什么使用AI进行抓取

自动绕过 Cloudflare 和浏览器指纹识别

原生 JavaScript 执行以捕获动态加载的 AQI 数值

基于云的调度，实现 24/7 无间断环境监测

轻松可视化选择复杂元素，如天气图表和地图

直接集成 Google Sheets 实现实时数据记录

免费开始抓取

无需信用卡提供免费套餐无需设置

IQAir的无代码网页抓取工具

AI驱动抓取的点击式替代方案

Browse.ai、Octoparse、Axiom和ParseHub等多种无代码工具可以帮助您在不编写代码的情况下抓取IQAir。这些工具通常使用可视化界面来选择数据，但可能在处理复杂的动态内容或反爬虫措施时遇到困难。

无代码工具的典型工作流程

安装浏览器扩展或在平台注册

导航到目标网站并打开工具

通过点击选择要提取的数据元素

为每个数据字段配置CSS选择器

设置分页规则以抓取多个页面

处理验证码（通常需要手动解决）

配置自动运行的计划

将数据导出为CSV、JSON或通过API连接

常见挑战

学习曲线

理解选择器和提取逻辑需要时间

选择器失效

网站更改可能会破坏整个工作流程

动态内容问题

JavaScript密集型网站需要复杂的解决方案

验证码限制

大多数工具需要手动处理验证码

IP封锁

过于频繁的抓取可能导致IP被封

代码示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 注意：IQAir 使用了 Cloudflare；简单的 requests 请求可能会被拦截。
# 此示例展示了在绕过反爬虫机制后的结构。
url = 'https://www.iqair.com/usa/new-york/new-york-city'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 城市标题通常位于 h1 中
        city = soup.find('h1').text.strip() if soup.find('h1') else 'N/A'
        # AQI 数值通常位于特定的状态类中
        print(f'城市: {city}')
    else:
        print(f'被 Cloudflare 拦截: {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'错误: {e}')

使用场景

最适合JavaScript较少的静态HTML页面。非常适合博客、新闻网站和简单的电商产品页面。

优势

●执行速度最快（无浏览器开销）
●资源消耗最低
●易于使用asyncio并行化
●非常适合API和静态页面

局限性

●无法执行JavaScript
●在SPA和动态内容上会失败
●可能难以应对复杂的反爬虫系统

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_iqair_live():
    with sync_playwright() as p:
        # 以类似隐身的设置启动浏览器
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)...')
        page = context.new_page()

        # 导航到特定的城市页面
        page.goto('https://www.iqair.com/usa/new-york/new-york-city', wait_until='networkidle')

        # 等待动态 AQI 数值元素出现
        page.wait_for_selector('.aqi-value__value')

        # 从 DOM 中提取数据
        data = {
            'city': page.inner_text('h1'),
            'aqi': page.inner_text('.aqi-value__value'),
            'pollutant': page.inner_text('.pollutant-level-wrapper b'),
            'temp': page.inner_text('.weather__detail--temp')
        }

        print(data)
        browser.close()

if __name__ == '__main__':
    scrape_iqair_live()

使用场景

非常适合JavaScript密集的网站、SPA以及需要用户交互（如无限滚动或按钮点击）的页面。

优势

●完整的JavaScript执行
●处理动态内容和SPA
●内置等待机制
●跨浏览器支持

局限性

●比HTTP请求慢
●内存使用更高
●设置更复杂
●可能被反爬虫系统检测

import scrapy

class IQAirRankingSpider(scrapy.Spider):
    name = 'iqair_spider'
    start_urls = ['https://www.iqair.com/world-air-quality-ranking']

    def parse(self, response):
        # 从全球排名表中提取数据
        # 注意：Scrapy 通常需要像 scrapy-playwright 这样的 JS 中间件来处理该网站
        for row in response.css('table.ranking__table tr'):
            yield {
                'rank': row.css('td.rank::text').get(),
                'city': row.css('a.city-name::text').get(),
                'aqi': row.css('td.aqi::text').get(),
                'country': row.css('span.country-name::text').get()
            }

使用场景

适合需要结构化数据管道、中间件和分布式爬取的大规模抓取项目。

优势

●内置请求调度和限流
●强大的中间件系统
●支持多种格式导出
●非常适合大规模项目

局限性

●学习曲线较陡
●不支持JavaScript（除非使用插件）
●对简单抓取任务来说过于复杂

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  try {
    // 模拟真实用户以避免立即被封锁
    await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36...');
    await page.goto('https://www.iqair.com/usa/new-york/new-york-city', { waitUntil: 'networkidle2' });

    // 捕获动态内容
    const result = await page.evaluate(() => {
      return {
        city: document.querySelector('h1')?.innerText,
        aqi: document.querySelector('.aqi-value__value')?.innerText,
        main_pollutant: document.querySelector('.pollutant-level-wrapper b')?.innerText
      };
    });

    console.log(result);
  } catch (err) {
    console.error('抓取失败:', err);
  } finally {
    await browser.close();
  }
})();

使用场景

最适合Chrome专属自动化、生成PDF或截图。非常适合针对Chrome优化的网站。

优势

●出色的Chrome DevTools集成
●PDF生成和截图功能强大
●社区支持强大
●适合Chrome专属功能

局限性

●仅支持Chrome/Chromium
●资源消耗较高
●可能被反爬虫系统检测
●比基于HTTP的方法慢

如何用代码抓取IQAir

Python + Requests

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 注意：IQAir 使用了 Cloudflare；简单的 requests 请求可能会被拦截。
# 此示例展示了在绕过反爬虫机制后的结构。
url = 'https://www.iqair.com/usa/new-york/new-york-city'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 城市标题通常位于 h1 中
        city = soup.find('h1').text.strip() if soup.find('h1') else 'N/A'
        # AQI 数值通常位于特定的状态类中
        print(f'城市: {city}')
    else:
        print(f'被 Cloudflare 拦截: {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'错误: {e}')

Python + Playwright

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_iqair_live():
    with sync_playwright() as p:
        # 以类似隐身的设置启动浏览器
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)...')
        page = context.new_page()

        # 导航到特定的城市页面
        page.goto('https://www.iqair.com/usa/new-york/new-york-city', wait_until='networkidle')

        # 等待动态 AQI 数值元素出现
        page.wait_for_selector('.aqi-value__value')

        # 从 DOM 中提取数据
        data = {
            'city': page.inner_text('h1'),
            'aqi': page.inner_text('.aqi-value__value'),
            'pollutant': page.inner_text('.pollutant-level-wrapper b'),
            'temp': page.inner_text('.weather__detail--temp')
        }

        print(data)
        browser.close()

if __name__ == '__main__':
    scrape_iqair_live()

Python + Scrapy

import scrapy

class IQAirRankingSpider(scrapy.Spider):
    name = 'iqair_spider'
    start_urls = ['https://www.iqair.com/world-air-quality-ranking']

    def parse(self, response):
        # 从全球排名表中提取数据
        # 注意：Scrapy 通常需要像 scrapy-playwright 这样的 JS 中间件来处理该网站
        for row in response.css('table.ranking__table tr'):
            yield {
                'rank': row.css('td.rank::text').get(),
                'city': row.css('a.city-name::text').get(),
                'aqi': row.css('td.aqi::text').get(),
                'country': row.css('span.country-name::text').get()
            }

Node.js + Puppeteer

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  try {
    // 模拟真实用户以避免立即被封锁
    await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36...');
    await page.goto('https://www.iqair.com/usa/new-york/new-york-city', { waitUntil: 'networkidle2' });

    // 捕获动态内容
    const result = await page.evaluate(() => {
      return {
        city: document.querySelector('h1')?.innerText,
        aqi: document.querySelector('.aqi-value__value')?.innerText,
        main_pollutant: document.querySelector('.pollutant-level-wrapper b')?.innerText
      };
    });

    console.log(result);
  } catch (err) {
    console.error('抓取失败:', err);
  } finally {
    await browser.close();
  }
})();

您可以用IQAir数据做什么

探索IQAir数据的实际应用和洞察。

房地产健康评分

房产平台可以使用历史空气质量数据为特定社区提供健康评分。

如何实现：

1抓取特定邮政编码的历史 PM2.5 和 AQI 数据。
2计算每年“不健康”天数的平均值。
3将此评分集成到房产列表页面中以告知买家。
4每季度更新评分以反映季节性污染变化。

使用Automatio从IQAir提取数据，无需编写代码即可构建这些应用。

不仅仅是提示词

用以下方式提升您的工作流程 AI自动化

Automatio结合AI代理、网页自动化和智能集成的力量，帮助您在更短的时间内完成更多工作。

AI代理

网页自动化

智能工作流

免费开始

抓取IQAir的专业技巧

成功从IQAir提取数据的专家建议。

使用高质量的住宅代理来轮换 IP，并绕过 Cloudflare 基于信誉的封锁。

在浏览器的网络面板 (XHR) 中识别内部 API 调用，以直接获取 JSON 数据，而不是解析 HTML。

在请求之间设置 5 到 15 秒的随机延迟，以模拟人类浏览行为并避免触发速率限制。

相对于目标城市的时间轴，在夜间或非高峰时段进行抓取，以最大限度地降低被检测的风险。

始终设置真实的 User-Agent 并包含 Referer 请求头，使请求看起来合法。

用户评价

用户怎么说

加入数千名已改变工作流程的满意用户

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

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关于IQAir

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综合环境数据

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为什么要抓取IQAir？

抓取挑战

使用AI抓取IQAir

工作原理

为什么使用AI进行抓取

IQAir的无代码网页抓取工具

无代码工具的典型工作流程

常见挑战

代码示例

您可以用IQAir数据做什么

房地产健康评分

智慧城市 IoT 集成

医疗患者监测

电子商务市场情报

用以下方式提升您的工作流程 AI自动化

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存储 AQI 数据哪种数据格式最好？

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综合环境数据

数据科学与研究价值

为什么要抓取IQAir？

抓取挑战

使用AI抓取IQAir

工作原理

为什么使用AI进行抓取

How to scrape with AI:

Why use AI for scraping:

IQAir的无代码网页抓取工具

无代码工具的典型工作流程

常见挑战

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无代码工具的典型工作流程

常见挑战

代码示例

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Python + Playwright

Python + Scrapy

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我可以从 IQAir 抓取历史空气质量数据吗？

存储 AQI 数据哪种数据格式最好？