Django Prophet に基づく天気予報アプリケーション開発ガイド
Django Prophet に基づく天気予報アプリケーション開発ガイド
はじめに:
天気予報は人々の日常生活の非常に重要な部分です。正確な天気予報は人々を助けることができます。旅行の計画、作物の植え付け、エネルギーの供給などの決定を下します。この記事では、Django Prophet を使用して、過去の気象データに基づいて将来の天気を予測できる天気予報アプリケーションを開発する方法を紹介します。
1. 準備作業
開発を開始する前に、次の環境とツールを準備する必要があります:
- Python 3.xx
- Django
- Prophet
- Pandas
- データベース (MySQL、SQLite など)
2. Django プロジェクトの作成
-
コマンド ラインで次のコマンドを実行して、新しい Django プロジェクトを作成します:
django-admin startproject weather_forecast
- #プロジェクト ディレクトリを入力します:
cd weather_forecast
# #新しい Django アプリケーションを作成します。 プログラム: python manage.py startapp forecast
プロジェクトの settings.py ファイルにアプリケーションを追加します: INSTALLED_APPS = [ ... 'forecast', ... ]
3. 定義します。データ モデル
- 天気モデルを予測アプリケーションの models.py ファイルに定義します。このファイルには、日付、最低気温、最高気温などのフィールドが含まれます:
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)
コマンド ラインで次のコマンドを実行してデータベース テーブルを作成します: python manage.py makemigrations python manage.py migrate
4. 過去の気象データをインポートします
- 予測アプリケーションの views.py ファイルにデータをインポートするビュー関数を作成します:
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')
ビュー関数を urls.py ファイルに追加します。インポートされたデータのプロジェクト URL マッピング: from django.urls import path from forecast import views urlpatterns = [ ... path('import/', views.import_data, name='import_data'), ... ]
5. 天気予報に Prophet を使用します
- views.py ファイルにビューを書き込みます天気予報アプリケーションの View 関数で天気を予測します:
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})
#天気を予測するための URL マッピングをプロジェクトの urls.py ファイルに追加します:# # 6. テンプレート ファイルを作成します
from django.urls import path from forecast import views urlpatterns = [ ... path('predict/', views.predict_weather, name='predict_weather'), ... ]
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Import Data</title> </head> <body> <h1 id="Import-Data">Import Data</h1> <form action="{% url 'import_data' %}" method="POST"> {% csrf_token %} <input type="submit" value="Import"> </form> </body> </html>
- 予測された天気結果を表示するには、予測アプリケーションのテンプレート ディレクトリに detect_weather.html ファイルを作成します。
<!DOCTYPE html> <html> <head> <title>Predict Weather</title> </head> <body> <h1 id="Predicted-Weather">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>
- 7. アプリケーションを実行します。
python manage.py runserver
- ブラウザで http://localhost:8000/import/ にアクセスして、過去の気象データをインポートします。
天気予報については http://localhost:8000/predict/ にアクセスすると、予測結果がページに表示されます。
- 結論: この記事では、Django Prophet を使用して天気予報アプリケーションを開発する方法を紹介します。過去の気象データをインポートし、予測に Prophet モデルを使用することで、過去の気象条件に基づいて将来の天気を予測できます。この記事がお役に立ち、天気予報アプリケーションの開発についてより深く理解していただければ幸いです。
以上がDjango Prophet に基づく天気予報アプリケーション開発ガイドの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。

Pythonは迅速な開発とデータ処理に適していますが、Cは高性能および基礎となる制御に適しています。 1)Pythonは、簡潔な構文を備えた使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2)Cは高性能で正確な制御を持ち、ゲームやシステムのプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶのに必要な時間は、人によって異なり、主に以前のプログラミングの経験、学習の動機付け、学習リソースと方法、学習リズムの影響を受けます。現実的な学習目標を設定し、実用的なプロジェクトを通じて最善を尽くします。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。


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