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Django Prophet 기반 일기예보 애플리케이션 개발 가이드

王林
王林원래의
2023-09-26 12:01:451395검색

基于Django Prophet的天气预测应用程序开发指南

Django Prophet을 기반으로 한 날씨 예측 애플리케이션 개발 가이드

소개:
날씨 예측은 사람들의 일상 생활에서 매우 중요한 부분입니다. 정확한 날씨 예측은 사람들이 여행 계획, 농작물 재배, 에너지 파견 및 기타 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 기사에서는 Django Prophet을 사용하여 과거 날씨 데이터를 기반으로 미래 날씨를 예측할 수 있는 일기 예보 애플리케이션을 개발하는 방법을 소개합니다.

1. 준비
개발을 시작하기 전에 다음 환경과 도구를 준비해야 합니다.

  1. Python 3. , Django 프로젝트 만들기
  3. 명령줄에서 다음 명령을 실행하여 새 Django 프로젝트를 만듭니다. 
    4. django-admin startproject weather_forecast
  5. 프로젝트 디렉토리 입력: 
    6. cd weather_forecast

새 Django 애플리케이션 생성: 
    python manage.py startapp forecast

  1. 프로젝트의 settings.py 파일에 애플리케이션 추가: 
    2. INSTALLED_APPS = [
 ...
 'forecast',
 ...
]

  2. 3. 데이터 모델 정의

  3. 날짜, 최저 기온, 최고 기온이 포함된 예측 애플리케이션의 models.py 파일에 날씨 모델을 정의합니다. 기타 필드: 
    4. 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)

  4. 명령줄에서 다음 명령을 실행하여 데이터베이스 테이블을 생성합니다. : 
    5. python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

IV. 과거 날씨 데이터 가져오기

  1. 과거 날씨 데이터를 저장하기 위해 프로젝트의 루트 디렉터리에 Weather.csv 파일을 만듭니다. 데이터에는 날짜, 최저 기온, 최고 기온, 습도 등과 같은 필드가 포함되어야 합니다.

  2. 예보 애플리케이션의 views.py 파일에서 데이터를 가져오는 보기 함수 작성: 

    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')

프로젝트의 urls.py 파일에서 데이터를 가져오는 URL 매핑 추가: 

from django.urls import path
from forecast import views

urlpatterns = [
 ...
 path('import/', views.import_data, name='import_data'),
 ...
]

  1. 5. 일기 예보에 Prophet 사용

  2. 예보 애플리케이션의 views.py 파일에 날씨를 예측하는 보기 함수를 작성하세요. 
    3. 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})

  3. 프로젝트의 urls.py 파일에 날씨를 예측하는 URL 매핑을 추가하세요. : 
    4. from django.urls import path
from forecast import views

urlpatterns = [
 ...
 path('predict/', views.predict_weather, name='predict_weather'),
 ...
]

6. 템플릿 파일 만들기

  1. 예보 애플리케이션의 템플릿 디렉토리에 import_data.html 파일 만들기, 과거 날씨 데이터를 가져오기 위한 페이지: 
    2. <!DOCTYPE html>
<html>
<head>
 <title>Import Data</title>
</head>
<body>
 <h1>Import Data</h1>
 <form action="{% url 'import_data' %}" method="POST">
     {% csrf_token %}
     <input type="submit" value="Import">
 </form>
</body>
</html>

  2. import_data.html 파일 만들기 일기 예보 결과를 표시하는 데 사용되는 일기예보 애플리케이션 Predict_weather.html 파일의 템플릿 디렉터리: 
    3. <!DOCTYPE html>
<html>
<head>
 <title>Predict Weather</title>
</head>
<body>
 <h1>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. 애플리케이션을 실행합니다.

  1. 명령줄에서 다음 명령을 실행하여 Django 개발 서버를 시작합니다. 
    2. python manage.py runserver

  2. 역사적 날씨 데이터를 가져오려면 브라우저에서 http://localhost:8000/import/를 방문하세요.

    3. 날씨 예보는 http://localhost:8000/predict/에 접속하시면 일기예보 결과가 해당 페이지에 표시됩니다.

결론:
    이 글에서는 Django Prophet을 사용하여 일기예보 애플리케이션을 개발하는 방법을 소개합니다. 과거 기상 데이터를 가져와서 Prophet 모델을 사용하여 예측함으로써 과거 기상 조건을 기반으로 미래 날씨를 예측할 수 있습니다. 이 기사가 여러분에게 날씨 예측 애플리케이션 개발에 대한 더 깊은 이해를 제공하고 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 Django Prophet 기반 일기예보 애플리케이션 개발 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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