计算机毕业设计：Python全国气象智能分析平台 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）✅

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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):uname=request.session.get('username')userInfo=User.objects.get(username=uname)cites=getGlobalData()city=request.GET.get('city')orcites[0]print(city)# 1、气温date,maxTemp,minTemp=getCityMaxMinTemp(city)# 2、天气情况resultWeather=getWeatherListByCity(city)# 3、风向resultWind=getWindListByCity(city)# 4、风力resultWindOrder=getWindOrderListByCity(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):uname=request.session.get('username')userInfo=User.objects.get(username=uname)cites=getGlobalData()city=request.GET.get('city')orcites[0]print(city)tableData=list(getTableData(city))returnrender(request,'tableData.html',{'userInfo':userInfo,'cites':cites,'defaultCity':city,'tableData':tableData})#月份气温统计defmonthTempChar(request):uname=request.session.get('username')userInfo=User.objects.get(username=uname)# cites = getGlobalData()# city = request.GET.get('city') or cites[0]# print(city)dateList=getMonthData()date=request.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,y2Data=getAverageTemp(date)xDatas,y1Datas,y2Datas=getTopMinMaxTemp(date)cites=getGlobalData()city=request.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):uname=request.session.get('username')userInfo=User.objects.get(username=uname)cites=getGlobalData()city=request.GET.get('city')orcites[0]# print(city)dateList=getMonthData()date=request.GET.get('city')ordateList[0]print(date)xData,y1Data,y2Data=getAverageAir(date)row,col=getAirqua(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):uname=request.session.get('username')userInfo=User.objects.get(username=uname)cites=getGlobalData()city=request.GET.get('city')orcites[0]print(city)xData,yData=getWindOreder(city)returnrender(request,'windChar.html',{'userInfo':userInfo,'cites':cites,'defaultCity':city,'xData':xData,'yData':yData})#城市词云图deftitleCloud(request):uname=request.session.get('username')userInfo=User.objects.get(username=uname)cites=getGlobalData()city=request.GET.get('city')orcites[0]returnrender(request,'titleCloud.html',{'userInfo':userInfo,'cites':cites})#天气词云图defweatherCloud(request):uname=request.session.get('username')userInfo=User.objects.get(username=uname)cites=getGlobalData()city=request.GET.get('city')orcites[0]returnrender(request,'weatherCloud.html',{'userInfo':userInfo,'cites':cites})#天气预测defpredict(request):uname=request.session.get('username')userInfo=User.objects.get(username=uname)windList=getWindList()dateList=getDateList()cites=getGlobalData()cites=getGlobalData()city=request.GET.get('city')orcites[0]ifrequest.method=='POST':defaultDate=request.POST.get('date')ordateList[0]defaultWind=request.POST.get('wind')ordateList[0]city=request.POST.get('city')orcites[0]print(defaultDate,defaultWind,city)print(defaultDate)result=preModel(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})

5、项目列表

6、源码获取方式

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