【86-Django】基于Django的天气数据可视化分析预测系统（完整系统源码+开发笔记+详细部署教程）✅
目录
一、项目简介
二、项目界面展示
三、项目视频展示
四、技术架构
五、核心功能模块
六、部署教程
一、项目简介
随着全球气候变化和极端天气事件的频发，天气数据的收集、分析和预测变得越来越重要。基于Django框架的天气数据可视化分析预测系统，能够利用先进的数据爬取技术、数据分析和机器学习算法，为用户提供全面、精准的天气数据分析和预测服务，具有重要的现实意义和应用价值。
系统特色功能：
- 多城市天气数据爬取：支持全国主要城市的天气数据自动爬取
- 实时数据可视化：提供温度、湿度、风向、空气质量等多维度数据可视化
- 智能天气预测：基于机器学习算法的天气趋势预测
- 词云分析：天气关键词词云展示
- 用户管理系统：完整的用户注册、登录、信息管理功能
- 数据导出功能：支持CSV格式数据导出
技术亮点：
- 采用Django框架，MVT架构清晰
- 集成Selenium爬虫技术，数据获取稳定可靠
- 使用ECharts图表库，数据可视化效果优秀
- 集成机器学习算法，预测精度高
- 响应式设计，支持多设备访问
二、项目界面展示
登录/注册界面
- 用户注册、登录功能
- 密码加密存储
- 会话管理
首页/数据概览
- 全国天气地图展示
- 城市选择功能
- 实时天气数据展示
数据分析界面
- 温度变化趋势图
- 空气质量分析
- 风向风力统计
预测分析界面
- 天气预测结果
- 预测准确率分析
- 历史数据对比
词云分析界面
- 天气关键词词云
- 标题词云展示
- 数据可视化效果
三、项目视频展示
可以通过以下视频更直观地了解项目：
[基于Django的天气数据可视化分析预测系统演示视频]
四、技术架构
后端技术栈
- 框架: Django 3.1.14
- 数据库: MySQL
- 爬虫: Selenium + Requests
- 机器学习: scikit-learn + pandas + numpy
- 数据处理: pandas + numpy
- 词云生成: wordcloud + jieba
前端技术栈
- 模板引擎: Django Templates
- CSS框架: Bootstrap
- 图表库: ECharts
- JavaScript: jQuery
- 响应式设计: Bootstrap Grid System
项目结构
weather/
├── 天气数据分析可视化系统/ # Django项目主目录
├── myApp/ # 主应用目录
├── spiders/ # 爬虫模块目录
├── model/ # 机器学习模型目录
├── static/ # 静态资源目录
├── utils/ # 工具类目录
├── exports/ # 数据导出目录
└── manage.py # Django项目管理脚本
五、核心功能模块
1. 用户管理模块
- 功能: 用户注册、登录、退出、信息修改
- 技术: Django内置用户系统 + Session管理
- 安全: 密码加密存储，会话安全控制
2. 数据爬取模块
- 功能: 多城市天气数据自动爬取
- 技术: Selenium + Requests
- 特点: 支持定时任务，数据实时更新
3. 数据可视化模块
- 功能: 温度、湿度、风向、空气质量等多维度数据可视化
- 技术: ECharts图表库
- 展示: 折线图、柱状图、饼图、地图等多种图表类型
4. 天气预测模块
- 功能: 基于历史数据的天气趋势预测
- 技术: scikit-learn机器学习算法
- 算法: 随机森林、线性回归、支持向量机等
5. 词云分析模块
- 功能: 天气关键词词云生成
- 技术: wordcloud + jieba分词
- 展示: 动态词云效果
6. 数据导出模块
- 功能: CSV格式数据导出
- 技术: pandas数据处理
- 支持: 按城市、时间范围导出
六、部署教程
环境要求
- Python 3.8+
- MySQL 5.7+
- Chrome浏览器（爬虫需要）
安装步骤
1. 克隆项目
git clone [项目地址]
cd weather
2. 创建虚拟环境
python -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\activate
# Linux/Mac
source venv/bin/activate
3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt
4. 配置数据库
# 创建数据库
mysql -u root -p
CREATE DATABASE weather_db CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_unicode_ci;# 修改settings.py中的数据库配置
DATABASES = {'default': {'ENGINE': 'django.db.backends.mysql','NAME': 'weather_db','USER': 'your_username','PASSWORD': 'your_password','HOST': 'localhost','PORT': '3306',}
}
5. 数据库迁移
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
6. 创建超级用户
python manage.py createsuperuser
7. 运行项目
python manage.py runserver
配置说明
1. 爬虫配置
在spiders/spiderMain.py中配置：
- Chrome驱动路径
- 爬取城市列表
- 爬取时间间隔
2. 模型配置
在model/train_model.py中配置：
- 训练数据路径
- 模型参数
- 预测精度要求
3. 静态文件配置
确保静态文件正确配置：
STATIC_URL = '/static/'
STATICFILES_DIRS = [os.path.join(BASE_DIR, 'static'),
]
常见问题解决
1. 数据库连接问题
- 检查MySQL服务是否启动
- 确认数据库用户名密码正确
- 检查数据库字符集设置
2. 爬虫运行问题
- 确保Chrome浏览器已安装
- 检查ChromeDriver版本匹配
- 配置代理设置（如需要）
3. 模型训练问题
- 确保训练数据充足
- 检查Python包版本兼容性
- 调整模型参数
源码文档等资料获取方式
需要全部项目资料（完整系统源码等资料），主页联系即可（各平台同名）
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