Django Prophet 기반 일기예보 애플리케이션 개발 가이드
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.
- 프로젝트 디렉토리 입력:
django-admin startproject weather_forecast
cd weather_forecast
- 프로젝트의 settings.py 파일에 애플리케이션 추가:
- 3. 데이터 모델 정의
- 날짜, 최저 기온, 최고 기온이 포함된 예측 애플리케이션의 models.py 파일에 날씨 모델을 정의합니다. 기타 필드:
- 명령줄에서 다음 명령을 실행하여 데이터베이스 테이블을 생성합니다. :
python manage.py startapp forecast
INSTALLED_APPS = [ ... 'forecast', ... ]
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)python manage.py makemigrations python manage.py migrate
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')로그인 후 복사
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.
- 프로젝트의 urls.py 파일에 날씨를 예측하는 URL 매핑을 추가하세요. :
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})from django.urls import path
from forecast import views
urlpatterns = [
...
path('predict/', views.predict_weather, name='predict_weather'),
...
]- 예보 애플리케이션의 템플릿 디렉토리에 import_data.html 파일 만들기, 과거 날씨 데이터를 가져오기 위한 페이지:
- import_data.html 파일 만들기 일기 예보 결과를 표시하는 데 사용되는 일기예보 애플리케이션 Predict_weather.html 파일의 템플릿 디렉터리:
<!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><!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>- 명령줄에서 다음 명령을 실행하여 Django 개발 서버를 시작합니다.
역사적 날씨 데이터를 가져오려면 브라우저에서 http://localhost:8000/import/를 방문하세요.
날씨 예보는 http://localhost:8000/predict/에 접속하시면 일기예보 결과가 해당 페이지에 표시됩니다.
python manage.py runserver
- 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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