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基于Django Prophet的天气预测应用程序开发指南

2023-09-28 13:14:45 0浏览收藏

怎么入门文章编程？需要学习哪些知识点？这是新手们刚接触编程时常见的问题；下面golang学习网就来给大家整理分享一些知识点，希望能够给初学者一些帮助。本篇文章就来介绍《基于Django Prophet的天气预测应用程序开发指南》，涉及到，有需要的可以收藏一下

引言：
天气预测是人们日常生活中非常重要的一部分，准确的天气预测可以帮助人们进行出行计划、农作物种植、能源调度等决策。本文将介绍如何使用Django Prophet来开发一个天气预测应用程序，该程序可以根据历史天气数据对未来的天气进行预测。

一、准备工作
在开始开发之前，我们需要准备以下环境和工具：

Python 3.x
Django
Prophet
Pandas
数据库（如MySQL、SQLite等）

二、创建Django项目

在命令行中运行以下命令来创建一个新的Django项目：
```
django-admin startproject weather_forecast
```
进入项目目录：
```
cd weather_forecast
```
创建一个新的Django应用程序：
```
python manage.py startapp forecast
```
在项目的settings.py文件中添加应用程序：
```
INSTALLED_APPS = [
 ...
 'forecast',
 ...
]
```

三、定义数据模型

在forecast应用程序的models.py文件中定义一个Weather模型，其中包含日期、最低温度、最高温度等字段：

from django.db import models

class Weather(models.Model):
 date = models.DateTimeField()
 min_temperature = models.FloatField()
 max_temperature = models.FloatField()
 humidity = models.FloatField()

 def __str__(self):
     return str(self.date)

在命令行中运行以下命令来创建数据库表：
```
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
```

四、导入历史天气数据

在项目的根目录下创建一个weather.csv文件，用于存储历史天气数据。数据应包含日期、最低温度、最高温度、湿度等字段。

在forecast应用程序的views.py文件中编写一个导入数据的视图函数：

from django.shortcuts import render
import pandas as pd
from .models import Weather

def import_data(request):
 data = pd.read_csv('weather.csv')

 for index, row in data.iterrows():
     weather = Weather(
         date=row['date'],
         min_temperature=row['min_temperature'],
         max_temperature=row['max_temperature'],
         humidity=row['humidity']
     )
     weather.save()

 return render(request, 'forecast/import_data.html')

在项目的urls.py文件中添加一个导入数据的URL映射：

from django.urls import path
from forecast import views

urlpatterns = [
 ...
 path('import/', views.import_data, name='import_data'),
 ...
]

五、使用Prophet进行天气预测

在forecast应用程序的views.py文件中编写一个预测天气的视图函数：

from django.shortcuts import render
from .models import Weather
from fbprophet import Prophet
import pandas as pd

def predict_weather(request):
 data = Weather.objects.all()
 df = pd.DataFrame(list(data.values()))

 df = df.rename(columns={'date': 'ds', 'max_temperature': 'y'})
 model = Prophet()
 model.fit(df)

 future = model.make_future_dataframe(periods=365)
 forecast = model.predict(future)

 return render(request, 'forecast/predict_weather.html', {'forecast': forecast})

在项目的urls.py文件中添加一个预测天气的URL映射：

from django.urls import path
from forecast import views

urlpatterns = [
 ...
 path('predict/', views.predict_weather, name='predict_weather'),
 ...
]

六、创建模板文件

在forecast应用程序的templates目录下创建一个import_data.html文件，用于导入历史天气数据的页面：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
 <title>Import Data</title>
</head>
<body>
 <h1>Import Data</h1>
 <form action="{% url 'import_data' %}" method="POST">
     {% csrf_token %}
     &lt;input type=&quot;submit&quot; value=&quot;Import&quot;&gt;
 </form>
</body>
</html>

在forecast应用程序的templates目录下创建一个predict_weather.html文件，用于显示预测的天气结果：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
 <title>Predict Weather</title>
</head>
<body>
 <h1>Predicted Weather</h1>

 <table>
     <thead>
         <tr>
             <th>Date</th>
             <th>Max Temperature (°C)</th>
             <th>Humidity</th>
         </tr>
     </thead>
     <tbody>
         {% for index, row in forecast.iterrows %}
         <tr>
             <td>{{ row['ds'] }}</td>
             <td>{{ row['yhat'] }}</td>
             <td>{{ row['humidity'] }}</td>
         </tr>
         {% endfor %}
     </tbody>
 </table>
</body>
</html>

七、运行应用程序