计算机毕业设计：Python天气大数据爬虫可视化系统 Django框架 线性回归 数据分析 大数据 机器学习 大模型 气象数据（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 Web 应用程序使用 MySQL 数据库进行数据存储前端结合 Bootstrap 框架、CSS、JavaScript 和 HTML 构建界面运用机器学习中的线性回归算法构建天气预测模型通过爬虫技术从天气数据源获取数据。功能模块· 数据收集· 数据存储· 数据分析· 数据可视化· 用户管理项目介绍本系统基于 Django 框架构建天气数据爬虫可视化分析平台利用爬虫技术从可靠数据源抓取实时天气数据经处理后存入 MySQL 数据库。系统提供多种数据分析功能包括统计不同地区的温度、湿度、降水量等指标变化趋势及城市间对比分析。通过图表、地图等可视化工具以柱状图、折线图、饼状图等形式直观展示天气数据。用户可自定义时间范围和地区参数系统支持多用户同时使用每个用户可创建独立项目并设定访问权限。2、项目界面1系统首页该页面为天气数据可视化系统的图表分析页提供城市选择功能展示深圳风力等级柱状图、深圳风向柱状图以及2022年深圳空气质量指数相关内容呈现城市气象数据的可视化分析结果。2空气质量指数曲线和全国历史天气数据查询该页面是天气数据可视化系统包含用户登录欢迎、图表分析、设置等功能模块依托折线图呈现城市空气质量指数等气象指标变化趋势搭配表格展示全国历史天气相关数据实现气象数据的可视化呈现与管理交互。3全国风力等级饼状图该页面为天气数据可视化系统的图表分析页通过柱状图呈现全国气温分布情况同时以环形图展示全国风力等级的占比分布直观呈现全国气象数据的统计与可视化分析结果。4全国历史温度情况柱状图该页面为天气数据可视化系统的图表分析页通过红色柱状图呈现全国历史温度情况的分布统计直观展示不同温度区间的出现频次实现全国历史气温数据的可视化分析。5空气质量指数和极端温度曲线图该页面为天气数据可视化系统的图表分析页通过双折线图分别呈现深圳年度空气质量指数的最优与最差值变化趋势同时以另一组双折线图展示深圳年度极端高温与极端低温的月度变化情况实现城市气象与空气质量数据的可视化分析。6历史天气数据实时爬取该页面为天气数据可视化系统的历史天气实时爬取页提供城市、年份、月份的筛选与查询功能以表格形式展示对应时段的详细历史天气数据包含气温、天气状况、风向等信息实现历史天气数据的查询与管理。7天气预测-----机器学习预测算法该页面为天气数据可视化系统的天气预测页提供城市选择功能通过两组折线图分别呈现所选城市未来七天的最高温度与最低温度变化趋势直观展示未来天气的温度预测情况为用户提供气象预报参考。8个人信息该页面为天气数据可视化系统的个人中心页展示用户的账号、邮箱、个人信息等内容提供修改信息和修改密码的操作入口同时显示信息修改成功的提示用于用户个人信息的管理与维护。9注册登录界面该页面为天气数据采集可视化系统的登录页提供账号和密码的输入框设有登录按钮、忘记密码入口与注册入口用于验证用户身份是进入系统的权限入口保障系统访问安全。10数据爬取界面该页面是PyCharm开发环境中的天气数据采集代码编辑界面展示了用于批量爬取多城市历史天气数据的Python代码可配置采集的城市与时间参数控制台实时输出爬虫运行状态实现天气数据的自动化采集与获取。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 Web 应用程序使用 MySQL 数据库进行数据存储前端结合 Bootstrap 框架、CSS、JavaScript 和 HTML 构建界面运用机器学习中的线性回归算法构建天气预测模型通过爬虫技术从天气数据源获取数据。二、功能模块详细介绍· 数据收集该模块利用爬虫技术从可靠的天气数据源抓取实时天气数据。数据爬取界面展示了用于批量爬取多城市历史天气数据的 Python 代码可配置采集的城市与时间参数控制台实时输出爬虫运行状态实现天气数据的自动化采集与获取。通过配置不同的数据源可以获取不同地区的天气数据。· 数据存储获取的天气数据经过清洗和处理后存储到 MySQL 数据库中以便后续的分析、查询和可视化展示。数据库设计支持存储城市、温度、湿度、降水量、风向、风力、空气质量指数等多维度气象指标。· 数据分析系统提供多种数据分析功能包括统计不同地区的温度、湿度、降水量等天气指标的变化趋势以及不同城市之间的对比分析。系统首页提供城市选择功能展示深圳风力等级柱状图、深圳风向柱状图以及2022年深圳空气质量指数相关内容。全国风力等级饼状图通过柱状图呈现全国气温分布情况同时以环形图展示全国风力等级的占比分布。全国历史温度情况柱状图展示不同温度区间的出现频次。空气质量指数和极端温度曲线图通过双折线图呈现深圳年度空气质量指数的最优与最差值变化趋势以及极端高温与极端低温的月度变化情况。· 数据可视化通过使用图表、地图等可视化工具将天气数据以直观的方式展示出来。用户可以通过选择不同的时间范围、地区等参数定制自己感兴趣的数据展示方式。空气质量指数曲线和全国历史天气数据查询页面依托折线图呈现城市空气质量指数等气象指标变化趋势搭配表格展示全国历史天气相关数据。用户可查看风力等级、风向、气温分布、空气质量指数、极端温度等多种可视化图表。· 用户管理系统支持多用户同时使用每个用户可以创建自己的数据分析和展示项目并设定对应的访问权限。注册登录界面提供账号和密码输入框设有登录按钮、忘记密码入口与注册入口用于验证用户身份保障系统访问安全。个人信息页面展示用户的账号、邮箱、个人信息等内容提供修改信息和修改密码的操作入口用于用户个人信息的管理与维护。历史天气数据实时爬取页面提供城市、年份、月份的筛选与查询功能以表格形式展示对应时段的详细历史天气数据。天气预测页面提供城市选择功能通过两组折线图分别呈现所选城市未来七天的最高温度与最低温度变化趋势为用户提供气象预报参考。三、项目总结本系统基于 Django 框架构建天气数据爬虫可视化分析平台利用爬虫技术从可靠数据源抓取实时天气数据经处理后存入 MySQL 数据库。系统提供多种数据分析功能包括统计不同地区的温度、湿度、降水量等指标变化趋势及城市间对比分析。通过图表、地图等可视化工具以柱状图、折线图、饼状图、环形图等形式直观展示天气数据涵盖风力等级、风向、气温分布、空气质量指数、极端温度等维度。用户可自定义时间范围和地区参数系统支持多用户同时使用每个用户可创建独立项目并设定访问权限。基于线性回归算法的天气预测模块可为用户提供未来七天的温度变化趋势参考为出行规划、农业生产、能源管理等场景提供决策支持。4、核心代码importrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportreimportpymysqlfromdatetimeimportdatetimeimporttime,randomdefgetHTMLtext(url):请求获得网页内容try:headers{User-Agent:Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/109.0.0.0 Safari/537.36}rrequests.get(url,headersheaders,timeout30)r.raise_for_status()r.encodingr.apparent_encodingprint(成功访问,url)time.sleep(random.randint(1,4))#保存到txt# with open(output.txt, w, encodingutf-8) as f:# f.write(r.text)returnr.textexcept:print(访问错误)return1111#处理数据defget_content(html):final_list[]final1[]# 初始化一个列表保存数据bsBeautifulSoup(html,html.parser)# 创建BeautifulSoup对象bodybs.body tian_twobody.find_all(ul,{class:tian_two})#print(tian_two)#提取数据并插入到数据库中hightian_two[0].find_all(div,class_tian_twoa)[0].text lowtian_two[0].find_all(div,class_tian_twoa)[1].text extreme_hightian_two[0].find_all(div,class_tian_twoa)[2].text extreme_lowtian_two[0].find_all(div,class_tian_twoa)[3].text average_air_indextian_two[0].find_all(div,class_tian_twoa)[4].text best_airtian_two[0].find_all(div,class_tian_twoa)[5].text worst_airtian_two[0].find_all(div,class_tian_twoa)[6].text final1.append(float(re.findall(r[-]?\d\.?\d*,high)[0]))#平均高温final1.append(float(re.findall(r[-]?\d\.?\d*,low)[0]))#平均低温final1.append(float(re.findall(r[-]?\d\.?\d*,extreme_high)[0]))#极端高温try:final1.append(float(re.findall(r[-]?\d\.?\d*,extreme_low)[0]))#极端低温except:final1.append(0)#极端低温final1.append(average_air_index)#平均空气质量指数final1.append(best_air)#空气最好final1.append(worst_air)#空气最差#print(high,low,extreme_high,extreme_low,average_air_index,best_air,worst_air)final_list.append(final1)thruibody.find_all(ul,{class:thrui})forliinthrui[0].find_all(li):final2[]dateli.find(div,class_th200).text.strip()max_temperatureli.find_all(div,class_th140)[0].text.strip()min_temperatureli.find_all(div,class_th140)[1].text.strip()weatherli.find_all(div,class_th140)[2].text.strip()wind_directionli.find_all(div,class_th140)[3].text.strip()wind_levelint(re.findall(r\d\.?\d*,wind_direction)[0])#print(f日期{date.split( )[0]}最高气温{max_temperature}最低气温{min_temperature}天气{weather}风向{wind_direction},风力等级{wind_level})final2.append(date.split( )[0])try:final2.append(float(re.findall(r[-]?\d\.?\d*,max_temperature)[0]))except:final2.append(0)try:final2.append(float(re.findall(r[-]?\d\.?\d*,min_temperature)[0]))except:final2.append(0)try:final2.append(weather)except:final2.append(无)final2.append(wind_direction.split( )[0])final2.append(wind_level)final_list.append(final2)returnfinal_list#数据保存defsaveDate(data_list,city,month):#获取当前时间current_timedatetime.now().strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S)# 连接到MySQL数据库connpymysql.connect(host127.0.0.1,userroot,password123456,dbflask_weather,charsetutf8)cursorconn.cursor()forindex,datainenumerate(data_list):ifindex0:cursor.execute(INSERT INTO t_monthcityweather(city_name,month_time,high_temperature,low_temperature,extreme_high_temperature,\ extreme_low_temperature,average_air_index,best_air,worst_air,add_date,pub_date)\ VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s),(city,month,data[0],data[1],data[2],data[3],data[4],data[5],data[6],current_time,current_time))else:cursor.execute(INSERT INTO t_cityweather(city_name,date_time,max_temperature,main_temperature,weather_conditions,\ wind_direction,wind_level,add_date,pub_date)\ VALUES(%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s),(city,data[0],data[1],data[2],data[3],data[4],data[5],current_time,current_time))# 提交事务并关闭连接conn.commit()cursor.close()conn.close()return数据保存结束5、项目列表