Django Prophet に基づく天気予報アプリケーション開発ガイド-Python チュートリアル-php.cn

Django Prophet に基づく天気予報アプリケーション開発ガイド

王林

リリース： 2023-09-26 12:01:45

オリジナル

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基于Django Prophet的天气预测应用程序开发指南

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
```
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#プロジェクトディレクトリを入力します:
```
cd weather_forecast
```
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```
python manage.py startapp forecast
```
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INSTALLED_APPS = [
 ...
 'forecast',
 ...
]

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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)

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python manage.py makemigrations
python manage.py migrate

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プロジェクトのルートディレクトリにある Weather.csv ファイル。過去の気象データを保存するために使用されます。データには、日付、最低温度、最高温度、湿度などのフィールドが含まれている必要があります。

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')

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from django.urls import path
from forecast import views

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

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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})

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#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:

from django.urls import path
from forecast import views

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

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# # 6. テンプレートファイルを作成します

#過去の気象データをインポートするためのページである、予測アプリケーションのテンプレートディレクトリに import_data.html ファイルを作成します:

<!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>

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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>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>

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