计算机毕业设计：Python全国降水数据采集与预警平台 Flask框架 数据分析 可视化 大数据 AI 大模型 爬虫 数据大屏（建议收藏）✅
1、项目介绍
技术栈
采用 Python 语言开发，基于 Flask 框架搭建后端服务，使用 sqlite 数据库进行数据存储，前端利用 Echarts 实现数据可视化与数据大屏展示，通过爬虫技术采集降水数据。
功能模块
· 降水量分析主页
· 降水量数据展示
· 降水量预测
· 管理员登录
· 后台数据管理
· 爬虫采集
项目介绍
本系统基于 Flask 框架构建降水量分析与预警平台，通过爬虫技术自动化采集降水数据，经处理后存入 sqlite 数据库。系统主页通过折线图展示城市降雨量年度变化趋势，以柱状图呈现月度降水量分布；数据展示模块以列表形式呈现日期、省份、城市、经纬度及降水量等核心字段，支持分页检索；降水量预测模块基于算法展示未来多日降水量数值并标注预警状态。系统还包含管理员登录验证与后台数据管理功能，支持降水数据的创建、编辑、删除与批量操作，实现降水监测数据的系统化管理和预警分析。
2、项目界面
降水量分析与预警平台
该页面为降水量分析与预警平台的主页，支持选择城市，通过折线图展示城市降雨量的年度变化趋势，辅以柱状图呈现月度降水量数据，实现降水量的多维度分析与可视化呈现。
该页面为降水量分析与预警平台主页，包含城市降雨量折线图、月度降水量柱状图等可视化模块，可展示降水量的年度变化趋势、月度分布情况，支持城市降水量数据的统计分析与可视化展示，直观呈现降水量的波动规律。
该页面为降水量分析与预警平台的数据展示模块，提供城市降水量数据的列表化呈现，支持页面检索、分页浏览，展示日期、省份、城市、经纬度及降水量等核心字段，用于系统化管理降水监测数据，辅助后续的分析与预警工作。
降水量分析与预警平台-降水量预测
该页面支持选择目标城市，以表格形式展示未来多日的降水量预测数据，同步标注预警状态，直观呈现降水趋势与预警信息，为降水风险预警与决策提供数据支撑。
该页面为降水量分析与预警平台的降水量预测模块，提供城市选择下拉框，可筛选指定城市的降水量预测数据，以表格形式按日期、降水量、预警状态等维度呈现预测结果，清晰展示不同日期的降水预警信息，辅助快速掌握降水预测的核心数据。
降水量分析与预警平台-管理员登录
该页面是系统的管理员身份验证入口，提供账号与密码输入框，支持登录操作，同时提供切换功能，用于管理员身份校验，保障系统后台访问的安全性与权限管理。
后台管理系统-数据管理
该页面为后台管理系统的数据管理模块，以列表形式展示降水相关数据，支持按城市等条件搜索，提供创建、编辑、删除等操作入口，可对数据进行批量管理，实现降水数据的系统化维护与权限管控。
该页面展示的是代码开发与数据爬取平台，包含Python代码编辑环境，实现了日期数据生成、网络请求、数据解析等功能模块，可自动生成指定时间范围的数据请求链接，用于爬取相关信息并处理返回结果。
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 Flask 框架搭建后端服务，使用 sqlite 数据库进行数据存储，前端利用 Echarts 实现数据可视化与数据大屏展示，通过爬虫技术采集降水数据。
二、功能模块详细介绍
· 降水量分析主页
该页面为降水量分析与预警平台的主页，支持选择城市，通过折线图展示城市降雨量的年度变化趋势，辅以柱状图呈现月度降水量数据，实现降水量的多维度分析与可视化呈现。页面包含城市降雨量折线图、月度降水量柱状图等可视化模块，可展示降水量的年度变化趋势、月度分布情况，支持城市降水量数据的统计分析与可视化展示，直观呈现降水量的波动规律。
· 降水量数据展示
该页面为降水量分析与预警平台的数据展示模块，提供城市降水量数据的列表化呈现，支持页面检索、分页浏览，展示日期、省份、城市、经纬度及降水量等核心字段，用于系统化管理降水监测数据，辅助后续的分析与预警工作。用户可通过检索功能快速定位特定城市或时间段的降水记录。
· 降水量预测
该页面为降水量分析与预警平台的降水量预测模块，支持选择目标城市，以表格形式展示未来多日的降水量预测数据，同步标注预警状态。提供城市选择下拉框，可筛选指定城市的降水量预测数据，按日期、降水量、预警状态等维度呈现预测结果，清晰展示不同日期的降水预警信息，辅助快速掌握降水预测的核心数据，为降水风险预警与决策提供数据支撑。
· 管理员登录
该页面是系统的管理员身份验证入口，提供账号与密码输入框，支持登录操作，同时提供切换功能，用于管理员身份校验，保障系统后台访问的安全性与权限管理，确保只有授权人员可进入后台管理系统。
· 后台数据管理
该页面为后台管理系统的数据管理模块，以列表形式展示降水相关数据，支持按城市等条件搜索，提供创建、编辑、删除等操作入口，可对数据进行批量管理，实现降水数据的系统化维护与权限管控。管理员可通过该模块对降水监测数据进行增删改查，保证数据的准确性和时效性。
· 爬虫采集
该页面展示的是代码开发与数据爬取平台，包含 Python 代码编辑环境，实现了日期数据生成、网络请求、数据解析等功能模块，可自动生成指定时间范围的数据请求链接，用于爬取相关信息并处理返回结果。爬虫模块为系统提供稳定的原始降水数据来源，实现数据的自动化采集与入库。
三、项目总结
本系统基于 Flask 框架构建降水量分析与预警平台，通过爬虫技术自动化采集降水数据，经处理后存入 sqlite 数据库。系统主页通过折线图展示城市降雨量年度变化趋势，以柱状图呈现月度降水量分布，帮助用户直观了解降水规律；数据展示模块以列表形式呈现日期、省份、城市、经纬度及降水量等核心字段，支持分页检索，便于数据查阅与管理；降水量预测模块基于算法展示未来多日降水量数值并标注预警状态，为用户提供降水风险预警服务。系统还包含管理员登录验证与后台数据管理功能，支持降水数据的创建、编辑、删除与批量操作，实现降水监测数据的系统化管理和预警分析，为水文监测、防洪减灾、农业灌溉及水资源调度提供了科学的数据支持与决策参考。
4、核心代码
importrequestsimportloggingfromdatetimeimportdatetimeimportjson# 配置日志logging.basicConfig(level=logging.INFO)logger=logging.getLogger(__name__)classQWeatherClient:"""和风天气API客户端"""def__init__(self):# 需要换成自己的API密钥（api_host、api_key都要换）self.api_host='pu6yvy5dnw.re.qweatherapi.com'self.api_key='0bec02ddc0c24093b6329771564515d0'self.base_url=f'https://{self.api_host}'def_make_request(self,endpoint,params=None):"""发送API请求的通用方法"""ifparamsisNone:params={}params['key']=self.api_keytry:response=requests.get(f'{self.base_url}{endpoint}',params=params,timeout=10)response.raise_for_status()data=response.json()ifdata.get('code')=='200':returndataelse:logger.error(f"API请求失败:{data.get('code')}-{endpoint}")returnNoneexceptrequests.exceptions.RequestExceptionase:logger.error(f"网络请求失败:{str(e)}-{endpoint}")returnNoneexceptjson.JSONDecodeErrorase:logger.error(f"JSON解析失败:{str(e)}-{endpoint}")returnNonedefget_location_id(self,city_name):"""获取城市的location ID"""data=self._make_request('/geo/v2/city/lookup',{'location':city_name})ifdataanddata.get('location'):location=data['location'][0]return{'id':location['id'],'name':location['name'],'country':location['country'],'adm1':location['adm1'],# 省份'adm2':location['adm2'],# 城市'lat':location['lat'],'lon':location['lon']}returnNonedefget_location_info_by_id(self,location_id):"""通过location_id获取城市的完整信息（包括经纬度）"""# 先尝试通过城市搜索API获取城市信息# 构造参数，使用location_id作为查询条件params={'location':location_id,'key':self.api_key}try:response=requests.get(f'{self.base_url}/geo/v2/city/lookup',params=params,timeout=10)response.raise_for_status()data=response.json()ifdata.get('code')=='200'anddata.get('location'):location=data['location'][0]return{'id':location['id'],'name':location['name'],'country':location['country'],'adm1':location['adm1'],# 省份'adm2':location['adm2'],# 城市'lat':location['lat'],'lon':location['lon']}exceptExceptionase:logger.error(f"通过城市搜索API获取城市信息失败:{str(e)}")# 如果上述方法失败，再尝试通过天气接口间接获取城市信息data=self._make_request('/v7/weather/now',{'location':location_id})ifdataanddata.get('location'):location=data['location']# 检查是否包含必要的经纬度信息iflocation.get('lat')andlocation.get('lon'):return{'id':location_id,'name':location.get('name',''),'country':location.get('country',''),'adm1':location.get('adm1',''),# 省份'adm2':location.get('adm2',''),# 城市'lat':location.get('lat',''),'lon':location.get('lon','')}logger.error(f"无法通过location_id{location_id}获取城市完整信息")returnNonedefget_current_weather(self,location_id):"""获取实时天气"""data=self._make_request('/v7/weather/now',{'location':location_id})ifdataanddata.get('now'):now=data['now']return{'temp':now['temp'],# 温度'feels_like':now['feelsLike'],# 体感温度'text':now['text'],# 天气状况'wind_dir':now['windDir'],# 风向'wind_scale':now['windScale'],# 风力等级'wind_speed':now['windSpeed'],# 风速'humidity':now['humidity'],# 湿度'pressure':now['pressure'],# 气压'vis':now['vis'],# 能见度'cloud':now['cloud'],# 云量'dew':now.get('dew',None),# 露点温度（可能不存在）'update_time':now['obsTime']# 更新时间}returnNonedefget_forecast_7d(self,location_id):"""获取7天天气预报"""data=self._make_request('/v7/weather/7d',{'location':location_id})ifdataanddata.get('daily'):forecasts=[]fordayindata['daily']:forecasts.append({'date':day['fxDate'],'temp_max':day['tempMax'],'temp_min':day['tempMin'],'text_day':day['textDay'],'text_night':day['textNight'],'wind_dir_day':day['windDirDay'],'wind_scale_day':day['windScaleDay'],'humidity':day['humidity'],'pressure':day['pressure'],'visibility':day['vis'],'uv_index':day['uvIndex']})returnforecastsreturnNone