Python - Ayuda código Python Scraping

from bs4 import BeautifulSoup

import datetime

import requests

import csv

import re

capitales = ['a-coruna', 'albacete', 'alicante', 'almeria', 'avila', 'badajoz', 'barcelona', 'bilbao', 'burgos', 'caceres', 'cadiz', 'castellon-de-la-plana', 'ciudad-real', 'cordoba', 'cuenca', 'girona', 'granada', 'guadalajara', 'huelva', 'huesca', 'jaen', 'las-palmas-de-gran-canaria', 'leon', 'lleida', 'logroño', 'lugo', 'madrid', 'malaga', 'murcia', 'ourense', 'oviedo', 'palencia', 'palma-de-mallorca', 'pamplona', 'pontevedra', 'salamanca', 'san-sebastian', 'santa-cruz-de-tenerife', 'santander', 'segovia', 'sevilla', 'soria', 'tarragona', 'teruel', 'toledo', 'valencia', 'valladolid', 'vitoria', 'zamora', 'zaragoza']

def modificarFecha(miFecha):

   m = {

   'enero': "01",

   'febrero': "02",

   'marzo': "03",

   'abril': "04",

   'mayo': "05",

   'junio': "06",

   'julio': "07",

   'agosto': "08",

   'septiembre': "09",

   'octubre': "10",

   'noviembre': "11",

   'diciembre': "12"

   }

   # Separamos el contenido de la fecha

   miFecha = re.sub(",","",miFecha)

   miFecha = miFecha.split(" ")

   # Obtenemos el numero del mes

   mes = m[miFecha[3].lower()]

   # Obtenemos el dia

   dia = miFecha[1]

   # Obtenemos el año

   year = str(datetime.datetime.now().year)

   fecha = year+"/"+mes+"/"+dia

   return fecha

def limpiarDatos(datos):

   # Eliminar % y °

   datos = re.sub('[%°]','',datos)

   # Eliminar cm, mm y hPa

   datos = re.sub('[cmh][mP][a]?','',datos)

   # Eliminar km/h

   datos = re.sub('[k][m][/][h]','',datos)

   # Eliminar tabulaciones y saltos de linea

   datos = re.sub(r'[\n\t]', "", datos)

   # Eliminar múltiples espacios

   datos = re.sub(' +',' ',datos)

   return datos

def limpiarRegistros(registros):

   for i in range(len(registros)):

       # Si es el primer elemento de la lista, eliminar el antepenúltimo

       if i == 0:

           registros[i].pop(len(registros[i])-4)

       # De lo contrario, borrar el último elemento

       else:

           registros[i].pop(len(registros[i])-1)

   return registros

def preprocesarRegistros(registros):

   """Funcion que se encarga de limpiar la lista que se obtiene de múltiples registros"""

   l = []

   l2 = []

   # Dividir la lista en listas en función de los registros

   for i in range(len(registros)):

       if registros[i] != "Humedad":

           l2.append(limpiarDatos(registros[i]))

       else:

           if l2 != []:

               l.append(l2)

               l2 = []

           l2.append('Humedad')

       if i == len(registros)-1:

           l.append(l2)

   l = limpiarRegistros(l)

   return l

def saveCSV(dias, horasCapitales, previsionesCapitales, velocidadesCapitales, rachasCapitales, lluviasCapitales, nievesCapitales, nubesCapitales, tormentasCapitales, registrosCapitales):

   """Función que guarda en un csv los registros obtenidos mediante scraping"""

   with open("SpanishCapitalsForecast.csv", 'w', encoding='utf8') as mycsv:

       wr = csv.writer(mycsv)

       wr.writerow(['Ciudad','Dia (AAAA/MM/DD)','Hora','Previsión (°C)','Velocidad (km/h)','Rachas (km/h)','Lluvias (mm)','Nieve (cm)','Nubes (%)','Tormenta (%)','Humedad (%)','Presión (hPa)','Sensación térmica (°C)','Prob. precipitación (%)','Hora observación', 'Visibilidad'])

       for j in range(len(capitales)):

           z = 0

           for i in range(len(horasCapitales[j])):

               if horasCapitales[j][i] == '00:00':

                   z = z + 1

               registro = registrosCapitales[j][i]

               if i == 0:

                   wr.writerow([capitales[j], dias[z], horasCapitales[j][i], previsionesCapitales[j][i], velocidadesCapitales[j][i], rachasCapitales[j][i], lluviasCapitales[j][i], nievesCapitales[j][i], nubesCapitales[j][i], tormentasCapitales[j][i], registro[1], registro[3], registro[7], 'NULL', registro[5], registro[9]])

               else:

                   if 'Prob. de precipitación' in registro:

                       wr.writerow([capitales[j], dias[z], horasCapitales[j][i], previsionesCapitales[j][i], velocidadesCapitales[j][i], rachasCapitales[j][i], lluviasCapitales[j][i], nievesCapitales[j][i], nubesCapitales[j][i], tormentasCapitales[j][i], registro[1], registro[3], registro[7], registro[5], 'NULL', 'NULL'])

                   else:

                       wr.writerow([capitales[j], dias[z], horasCapitales[j][i], previsionesCapitales[j][i], velocidadesCapitales[j][i], rachasCapitales[j][i], lluviasCapitales[j][i], nievesCapitales[j][i], nubesCapitales[j][i], tormentasCapitales[j][i], registro[1], registro[3], registro[5], 'NULL', 'NULL', 'NULL'])

def getCapitalRegistros(page_content):

   """Funcion que obtiene todos los registros de una capital"""

   resultado = []

   #Horas

   horas = page_content.findAll('div',attrs={"class":"m_table_weather_hour_detail_hours"})

   horas = [hora.text for hora in horas if hora.text != 'Horas']

   resultado.append(horas)

   #Previsiones

   previsiones = page_content.findAll('div',attrs={"class":"m_table_weather_hour_detail_pred"})

   previsiones = [limpiarDatos(prevision.text) for prevision in previsiones if prevision.text != 'Previsión']

   resultado.append(previsiones)

   #Velocidades

   velocidades = page_content.findAll('div',attrs={"class":"m_table_weather_hour_detail_med"})

   velocidades = [limpiarDatos(velocidad.text) for velocidad in velocidades if velocidad.text != 'Velocidad']

   resultado.append(velocidades)

   #Rachas

   rachas = [limpiarDatos(racha.text) for datos in page_content.findAll('div',attrs={"class":"m_table_weather_hour_detail_gust m_table_weather_hour_detail_child_mobile"}) for racha in datos.findAll('span') if racha.text != "Rachas"]

   resultado.append(rachas)

   #Lluvias

   lluvias = [limpiarDatos(lluvia.text) for datos in page_content.findAll('div',attrs={"class":"m_table_weather_hour_detail_rain m_table_weather_hour_detail_child_mobile"}) for lluvia in datos.findAll('span') if lluvia.text != "Lluvias"]

   resultado.append(lluvias)

   #Nieves

   nieves = [limpiarDatos(nieve.text) for datos in page_content.findAll('div',attrs={"class":"m_table_weather_hour_detail_snow m_table_weather_hour_detail_child_mobile"}) for nieve in datos.findAll('span') if nieve.text != "Nieve"]

   resultado.append(nieves)

   #Nubes

   nubes = [limpiarDatos(nube.text) for datos in page_content.findAll('div',attrs={"class":"m_table_weather_hour_detail_clouds m_table_weather_hour_detail_child_mobile"}) for nube in datos.findAll('span') if nube.text != "Nubes"]

   resultado.append(nubes)

   #Tormentas

   tormentas = [limpiarDatos(tormenta.text) for datos in page_content.findAll('div',attrs={"class":"m_table_weather_hour_detail_thunder m_table_weather_hour_detail_child_mobile"}) for tormenta in datos.findAll('span') if tormenta.text != "Tormenta"]

   resultado.append(tormentas)

   #Humedad, Presion, Sensacion terminca, Prob. precipitación, Hora observación, Visibilidad

   registros = [datosInternos.text for datos in page_content.findAll('div', attrs={"class":"m_table_weather_hour_detail_child"}) for datosInternos in datos.findAll('span')]

   registros = preprocesarRegistros(registros)

   resultado.append(registros)

   return resultado

def getDias(page_content):

   """Función que obtiene el campo dias de cada registro"""

   dias = []

   for i in range(0, 4):

       dia = page_content.find_all("h2")[i].text

       dias.append(modificarFecha(dia))

   return dias

# Inicializar listas

horasCapitales, previsionesCapitales, velocidadesCapitales, rachasCapitales, lluviasCapitales, nievesCapitales, nubesCapitales, tormentasCapitales, registrosCapitales = ([] for i in range(9))

for capital in capitales:

   # URL a la que hacer scraping

   page_link = 'https://www.eltiempo.es/' + capital + '.html?v=por_hora'

   # Respuesta devuelta por requests

   page_response = requests.get(page_link, timeout=5)

   # Contenido html de la URL solicitada

  …