计算机毕业设计：Python全国天气数据可视化与预测系统 Django框架 可视化 随机森林 爬虫 中国天气网 机器学习 深度学习（建议收藏）✅

1、项目介绍技术栈采用 Python 语言开发基于 Django 框架搭建后端服务使用 MySQL 数据库进行数据存储通过 requests 爬虫技术从中国天气网采集历史天气数据前端利用 Echarts 实现数据可视化展示并运用机器学习中的随机森林预测算法构建天气预测模型。功能模块· 注册登录· 数据采集· 首页全国各省份气温地图· 各城市气温分析、天气分析、风向分析、风力分析· 各城市天气数据列表· 月份气温统计可视化分析· 月份空气质量可视化分析· 每日风向统计可视化分析· 城市词云图分析、天气词云图分析· 天气预测· 个人中心· 后台数据管理项目介绍本系统基于 Django 框架构建天气数据分析与可视化平台通过 requests 爬虫技术从中国天气网自动采集各城市历史天气数据经处理后存入 MySQL 数据库。系统提供全国各省份气温地图展示、各城市气温与风向风力分析、月份气温与空气质量统计、每日风向统计、城市与天气词云图等可视化功能。用户可通过选择城市、日期、风向等特征值利用随机森林算法预测天气状况。后台支持天气信息、城市信息、用户信息的增删改查管理为用户提供全面直观的天气数据服务。2、项目界面1中国各省份气温地图分布分析该页面为天气数据分析可视化系统的首页展示中国气温地图可按日期筛选查看不同地区气温分布页面上方设有城市、天气数据、数据可视化、数据词云图、天气预测、个人信息、后台管理等功能入口。2各城市气温分析折线图、天气分析、风向分析、风力分析该页面为天气数据分析可视化系统的城市分析页展示广州的气温变化折线图同时呈现天气类型、风向、风力的占比饼图可直观查看该城市多维度天气数据的可视化分析结果。3气温统计分析、极端天气分析该页面为天气数据分析可视化系统的月度数据统计页支持按月筛选展示全国城市的平均温湿折线图、极端天气趋势图以及本月极端高温、低温的变化折线图呈现多维度气象数据的月度统计分析。4数据中心—按城市筛选查看天气数据该页面为天气数据分析可视化系统的天气数据页支持按城市筛选以表格形式展示所选城市的天气统计信息涵盖气温、空气质量、天气状况、风向风力等多维度气象数据支持检索与分页查看。5气温统计分析、平均空气质量统计分析该页面为天气数据分析可视化系统的数据可视化页支持按月筛选展示本月空气质量良好度与恶劣度的趋势折线图同时呈现当月平均空气质量统计柱状图直观呈现多维度空气质量数据的可视化分析结果。6各城市风力统计该页面为天气数据分析可视化系统的数据可视化页支持按城市筛选以条形图展示所选城市不同日期的风力统计数据直观呈现该城市风力的时间分布情况实现风力数据的可视化分析。7天气词云图分析、城市词云图分析该页面为天气数据分析可视化系统的数据词云图页生成心形天气词云以不同大小和颜色呈现各类天气相关词汇直观展示高频天气类型直观呈现天气数据的词频分布与核心特征。8天气预测-----选择城市、日期、风向预测天气该页面为天气数据分析可视化系统的天气预测页支持选择城市、日期、风向等条件提交后可生成对应条件下的天气预测结果直观呈现指定条件的天气预测内容实现天气预测功能。9天气预测-----选择城市、日期、风向预测天气该页面为天气数据分析可视化系统的天气预测页支持选择城市、日期、风向等条件提交后可生成对应条件下的天气预测结果直观呈现指定条件的天气预测内容实现天气预测功能。10注册登录该页面为天气数据分析可视化系统的登录页提供用户名和密码输入区域支持记住密码选项可点击登录按钮完成身份验证还可选择创建新账号是进入系统各项功能的权限入口。11后台数据管理该页面为天气数据分析可视化系统的后台管理页以表格形式展示天气信息表支持按城市搜索可对天气数据进行增加、删除、保存等操作同时支持分页查看实现天气数据的后台运维与管理。12数据采集该页面为天气数据分析可视化系统的爬虫代码开发界面展示Python爬虫核心代码可实现多城市天气数据的自动化爬取、数据写入与存储控制台同步输出爬取日志为系统提供天气数据采集的底层支撑。3、项目说明一、技术栈简要说明本系统采用 Python 语言开发基于 Django 框架搭建后端服务使用 MySQL 数据库进行数据存储通过 requests 爬虫技术从中国天气网采集历史天气数据前端利用 Echarts 实现数据可视化展示并运用机器学习中的随机森林预测算法构建天气预测模型。二、功能模块详细介绍· 注册登录该页面为系统登录页提供用户名和密码输入区域支持记住密码选项用户可点击登录按钮完成身份验证还可选择创建新账号是进入系统各项功能的权限入口。· 数据采集该页面展示 Python 爬虫核心代码可实现多城市天气数据的自动化爬取、数据写入与存储控制台同步输出爬取日志为系统提供天气数据采集的底层支撑。· 首页全国各省份气温地图该页面为系统首页展示中国气温地图可按日期筛选查看不同地区气温分布页面上方设有城市、天气数据、数据可视化、数据词云图、天气预测、个人信息、后台管理等功能入口。· 各城市气温分析、天气分析、风向分析、风力分析该页面为城市分析页展示特定城市的气温变化折线图同时呈现天气类型、风向、风力的占比饼图可直观查看该城市多维度天气数据的可视化分析结果。· 各城市天气数据列表该页面为天气数据页支持按城市筛选以表格形式展示所选城市的天气统计信息涵盖气温、空气质量、天气状况、风向风力等多维度气象数据支持检索与分页查看。· 月份气温统计可视化分析该页面为月度数据统计页支持按月筛选展示全国城市的平均温湿折线图、极端天气趋势图以及本月极端高温、低温的变化折线图呈现多维度气象数据的月度统计分析。· 月份空气质量可视化分析该页面为数据可视化页支持按月筛选展示本月空气质量良好度与恶劣度的趋势折线图同时呈现当月平均空气质量统计柱状图直观呈现多维度空气质量数据的可视化分析结果。· 每日风向统计可视化分析该页面为数据可视化页支持按城市筛选以条形图展示所选城市不同日期的风力统计数据直观呈现该城市风力的时间分布情况实现风力数据的可视化分析。· 城市词云图分析、天气词云图分析该页面为数据词云图页生成心形天气词云以不同大小和颜色呈现各类天气相关词汇直观展示高频天气类型呈现天气数据的词频分布与核心特征。· 天气预测该页面为天气预测页支持选择城市、日期、风向等条件提交后可生成对应条件下的天气预测结果实现基于随机森林算法的天气预测功能。· 个人中心该模块为用户提供个人信息管理功能可查看和修改个人资料、密码等支持用户个性化设置。· 后台数据管理该页面为后台管理页以表格形式展示天气信息表支持按城市搜索可对天气数据进行增加、删除、保存等操作同时支持分页查看涵盖天气信息、城市信息、用户信息的管理实现数据的后台运维与管理。三、项目总结本系统基于 Django 框架构建天气数据分析与可视化平台通过 requests 爬虫技术从中国天气网自动采集各城市历史天气数据经处理后存入 MySQL 数据库。系统提供全国各省份气温地图展示、各城市气温与风向风力分析、月份气温与空气质量统计、每日风向统计、城市与天气词云图等可视化功能能够展示气温变化趋势、极端天气特征和空气质量状况。用户可通过选择城市、日期、风向等特征值利用随机森林算法预测未来天气状况。后台支持天气信息、城市信息、用户信息的增删改查管理。该系统在能源管理、环境监测、农业规划、旅游出行和风险评估等方面具有重要的应用价值为用户提供了准确直观的天气信息服务。4、核心代码# 城市数据分析defcityChar(request):unamerequest.session.get(username)userInfoUser.objects.get(usernameuname)citesgetGlobalData()cityrequest.GET.get(city)orcites[0]print(city)# 1、气温date,maxTemp,minTempgetCityMaxMinTemp(city)# 2、天气情况resultWeathergetWeatherListByCity(city)# 3、风向resultWindgetWindListByCity(city)# 4、风力resultWindOrdergetWindOrderListByCity(city)returnrender(request,cityChar.html,{userInfo:userInfo,cites:cites,defaultCity:city,date:date,maxTemp:maxTemp,minTemp:minTemp,resultWeather:resultWeather[:15],resultWind:resultWind,resultWindOrder:resultWindOrder})#天气数据表deftableData(request):unamerequest.session.get(username)userInfoUser.objects.get(usernameuname)citesgetGlobalData()cityrequest.GET.get(city)orcites[0]print(city)tableDatalist(getTableData(city))returnrender(request,tableData.html,{userInfo:userInfo,cites:cites,defaultCity:city,tableData:tableData})#月份气温统计defmonthTempChar(request):unamerequest.session.get(username)userInfoUser.objects.get(usernameuname)# cites getGlobalData()# city request.GET.get(city) or cites[0]# print(city)dateListgetMonthData()daterequest.GET.get(city)ordateList[0]#原始代码# date request.GET.get(date) or dateList[0] # 确保使用正确的参数名print(date)xData,y1Data,y2DatagetAverageTemp(date)xDatas,y1Datas,y2DatasgetTopMinMaxTemp(date)citesgetGlobalData()cityrequest.GET.get(city)orcites[0]returnrender(request,monthTempChar.html,{userInfo:userInfo,dateList:dateList,defaultDate:date,xData:xData,y1Data:y1Data,y2Data:y2Data,xDatas:xDatas,y1Datas:y1Datas,y2Datas:y2Datas,cites:cites})#月份空气质量defmonthAirChar(request):unamerequest.session.get(username)userInfoUser.objects.get(usernameuname)citesgetGlobalData()cityrequest.GET.get(city)orcites[0]# print(city)dateListgetMonthData()daterequest.GET.get(city)ordateList[0]print(date)xData,y1Data,y2DatagetAverageAir(date)row,colgetAirqua(date)returnrender(request,monthAirChar.html,{userInfo:userInfo,dateList:dateList,defaultDate:date,xData:xData,y1Data:y1Data,y2Data:y2Data,row:row,col:col,cites:cites})#每日风向统计defwindChar(request):unamerequest.session.get(username)userInfoUser.objects.get(usernameuname)citesgetGlobalData()cityrequest.GET.get(city)orcites[0]print(city)xData,yDatagetWindOreder(city)returnrender(request,windChar.html,{userInfo:userInfo,cites:cites,defaultCity:city,xData:xData,yData:yData})#城市词云图deftitleCloud(request):unamerequest.session.get(username)userInfoUser.objects.get(usernameuname)citesgetGlobalData()cityrequest.GET.get(city)orcites[0]returnrender(request,titleCloud.html,{userInfo:userInfo,cites:cites})#天气词云图defweatherCloud(request):unamerequest.session.get(username)userInfoUser.objects.get(usernameuname)citesgetGlobalData()cityrequest.GET.get(city)orcites[0]returnrender(request,weatherCloud.html,{userInfo:userInfo,cites:cites})#天气预测defpredict(request):unamerequest.session.get(username)userInfoUser.objects.get(usernameuname)windListgetWindList()dateListgetDateList()citesgetGlobalData()citesgetGlobalData()cityrequest.GET.get(city)orcites[0]ifrequest.methodPOST:defaultDaterequest.POST.get(date)ordateList[0]defaultWindrequest.POST.get(wind)ordateList[0]cityrequest.POST.get(city)orcites[0]print(defaultDate,defaultWind,city)print(defaultDate)resultpreModel(1,[defaultDate,defaultWind,city])print(result)returnrender(request,predict.html,{userInfo:userInfo,dateList:dateList,defaultDate:defaultDate,windList:windList,defaultWind:defaultWind,cites:cites,defaultCity:city,result:result,})returnrender(request,predict.html,{userInfo:userInfo,windList:windList,dateList:dateList,cites:cites})