Django Prophet 기반 일기예보 애플리케이션 개발 가이드-파이썬 튜토리얼-php.cn

집

백엔드 개발

파이썬 튜토리얼

Django Prophet 기반 일기예보 애플리케이션 개발 가이드

王林

Sep 26, 2023 pm 12:01 PM

django: django 프레임워크를 나타냅니다.선지자: 선지자 도서관을 가리킨다.페이스북에서 개발.

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.

Python 3. , Django 프로젝트 만들기
명령줄에서 다음 명령을 실행하여 새 Django 프로젝트를 만듭니다.

django-admin startproject weather_forecast

프로젝트 디렉토리 입력:

cd weather_forecast

새 Django 애플리케이션 생성:

python manage.py startapp forecast

프로젝트의 settings.py 파일에 애플리케이션 추가:

INSTALLED_APPS = [
 ...
 'forecast',
 ...
]

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

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)

명령줄에서 다음 명령을 실행하여 데이터베이스 테이블을 생성합니다. :

python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

IV. 과거 날씨 데이터 가져오기

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

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'),
 ...
]

5. 일기 예보에 Prophet 사용
예보 애플리케이션의 views.py 파일에 날씨를 예측하는 보기 함수를 작성하세요.

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})

프로젝트의 urls.py 파일에 날씨를 예측하는 URL 매핑을 추가하세요. :

from django.urls import path
from forecast import views

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

6. 템플릿 파일 만들기

예보 애플리케이션의 템플릿 디렉토리에 import_data.html 파일 만들기, 과거 날씨 데이터를 가져오기 위한 페이지:

<!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>

import_data.html 파일 만들기 일기 예보 결과를 표시하는 데 사용되는 일기예보 애플리케이션 Predict_weather.html 파일의 템플릿 디렉터리:

<!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. 애플리케이션을 실행합니다.

명령줄에서 다음 명령을 실행하여 Django 개발 서버를 시작합니다.

python manage.py runserver

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

결론:

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

성명

본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

관련 기사

파이썬의 주요 목적 : 유연성과 사용 편의성Apr 17, 2025 am 12:14 AM

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

파이썬 : 다목적 프로그래밍의 힘Apr 17, 2025 am 12:09 AM

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

하루 2 시간 안에 파이썬 학습 : 실용 가이드Apr 17, 2025 am 12:05 AM

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python vs. C : 개발자를위한 장단점Apr 17, 2025 am 12:04 AM

Python은 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합한 반면 C는 고성능 및 기본 제어에 적합합니다. 1) Python은 간결한 구문과 함께 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2) C는 고성능과 정확한 제어를 가지고 있으며 게임 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬 : 시간 약속과 학습 속도Apr 17, 2025 am 12:03 AM

Python을 배우는 데 필요한 시간은 개인마다 다릅니다. 주로 이전 프로그래밍 경험, 학습 동기 부여, 학습 리소스 및 방법 및 학습 리듬의 영향을받습니다. 실질적인 학습 목표를 설정하고 실용적인 프로젝트를 통해 최선을 다하십시오.

파이썬 : 자동화, 스크립팅 및 작업 관리Apr 16, 2025 am 12:14 AM

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.

파이썬과 시간 : 공부 시간을 최대한 활용Apr 14, 2025 am 12:02 AM

제한된 시간에 Python 학습 효율을 극대화하려면 Python의 DateTime, Time 및 Schedule 모듈을 사용할 수 있습니다. 1. DateTime 모듈은 학습 시간을 기록하고 계획하는 데 사용됩니다. 2. 시간 모듈은 학습과 휴식 시간을 설정하는 데 도움이됩니다. 3. 일정 모듈은 주간 학습 작업을 자동으로 배열합니다.

파이썬 : 게임, Guis 등Apr 13, 2025 am 12:14 AM

Python은 게임 및 GUI 개발에서 탁월합니다. 1) 게임 개발은 Pygame을 사용하여 드로잉, 오디오 및 기타 기능을 제공하며 2D 게임을 만드는 데 적합합니다. 2) GUI 개발은 Tkinter 또는 PYQT를 선택할 수 있습니다. Tkinter는 간단하고 사용하기 쉽고 PYQT는 풍부한 기능을 가지고 있으며 전문 개발에 적합합니다.

See all articles

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

AI 옷 제거제

AI Hentai Generator

AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

뜨거운 도구

SecList

SecLists는 최고의 보안 테스터의 동반자입니다. 보안 평가 시 자주 사용되는 다양한 유형의 목록을 한 곳에 모아 놓은 것입니다. SecLists는 보안 테스터에게 필요할 수 있는 모든 목록을 편리하게 제공하여 보안 테스트를 더욱 효율적이고 생산적으로 만드는 데 도움이 됩니다. 목록 유형에는 사용자 이름, 비밀번호, URL, 퍼징 페이로드, 민감한 데이터 패턴, 웹 셸 등이 포함됩니다. 테스터는 이 저장소를 새로운 테스트 시스템으로 간단히 가져올 수 있으며 필요한 모든 유형의 목록에 액세스할 수 있습니다.

안전한 시험 브라우저

안전한 시험 브라우저는 온라인 시험을 안전하게 치르기 위한 보안 브라우저 환경입니다. 이 소프트웨어는 모든 컴퓨터를 안전한 워크스테이션으로 바꿔줍니다. 이는 모든 유틸리티에 대한 액세스를 제어하고 학생들이 승인되지 않은 리소스를 사용하는 것을 방지합니다.

Atom Editor Mac 버전 다운로드

가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU

이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.