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vue+flask天气预测可视化系统大数据+机器学习+管理端+爬虫+超酷界面+顶级可视化水平

news 2025/8/17 14:38:42

文章结尾部分有CSDN官方提供的学长联系方式名片
博主开发经验15年,全栈工程师，专业搞定大模型、知识图谱、算法和可视化项目和比赛

编号：F043

讲解视频

顶级可视化水平: 看了视频就懂
scikit-learn 回归预测算法预测天气
全国天气图（可视化细化到市级）
数据利用超级爬虫更新
随意选择城市可视化分析、分析风力、高低气温等
增加漂亮管理端增删改查
vue+flask前后端分离架构2个前端1个后端1个爬虫

Vue + Flask 前后端分离架构：2个前端 + 1个后端 + 1个爬虫

系统采用当前主流的前后端分离架构，确保各模块独立、扩展性强、协作高效：

前端部分（Vue.js 构建）：

用户前端：面向普通用户，提供天气可视化、气温预测可视化、城市选择、地图分为、温度分析、风力分析图表展示等功能，使用 Vue + ECharts 等。
管理前端：面向管理员，提供天气数据管理、预报数据、用户管理等后台功能，使用 Vue + ElementUI。

后端部分（Flask 框架）：

负责处理业务逻辑、接口请求、数据库操作、模型预测等
与前后端通过 RESTful API 进行通信，支持 JSON 数据格式交互
提供安全认证、权限控制、数据缓存、异常处理等服务
集成天气预测模型，支持模型训练、预测结果返回与实时更新

爬虫部分（独立运行）：

使用 Python 编写，基于 requests、BeautifulSoup 或 Scrapy 框架
定时运行，从多个数据源获取天气数据

本系统旨在打造一个高效、直观、功能全面的全国天气预测与可视化分析平台，结合前沿的数据爬取、机器学习预测和前后端分离架构，为用户提供精准的天气信息与灵活的交互体验。系统整体设计围绕“数据驱动 + 智能预测 + 可视化呈现”三大核心展开，力求实现“较好”的可视化效果和“方便管理天气数据”的管理体验。

1. 顶级可视化水平：看了视频就懂

系统采用高度交互式与直观易懂的可视化设计，所有关键信息均可通过图表、地图和动态演示方式呈现。用户可通过*动画或动态图表快速理解天气变化趋势、风力走向、温度分布等复杂数据。系统支持交互式缩放、拖动、图层切换**，确保用户在不依赖专业背景知识的情况下也能轻松掌握天气动态。此外，系统界面风格清新、动画流畅，致力于打造**“视觉即理解”的用户体验**。

2. scikit-learn 回归预测算法预测天气

系统核心算法模块基于 Python 的 scikit-learn 库，通过训练历史天气数据，构建高效的回归预测模型，实现未来几日的天气数据预测，包括：

气温
降水概率
风速与风向
湿度

通过模型的不断迭代和优化，系统可有效提升预测精度，并结合天气数据的实时更新机制，实现预测结果的持续校准和动态调整。

3. 全国天气图（可视化细化到市级）

系统提供全国范围内的天气地图展示功能，并可在地图上选择任意地级市甚至县级行政单位进行精细化展示。地图采用 Leaflet/ECharts 主流地图库，支持以下功能：

按城市显示当前天气状况
热力图展示气温分布
气温分析、风力分析
历史天气趋势可视化

4. 数据利用超级爬虫更新

系统内置一个高效、智能的天气数据爬虫模块，可实时从多个权威天气网站（如中国天气网等）抓取最新天气数据，确保预测模型和可视化展示的数据源及时更新与准确性。爬虫模块具备以下特点：

定时自动抓取，可在任意时间间隔下运行
异常处理机制，自动识别并跳过异常页面或数据
数据清洗与格式化模块，将原始数据转化为系统可识别的统一结构
自动化存储，爬取后的数据自动保存至数据库，供分析与预测使用

5. 随意选择城市可视化分析、分析风力、高低气温等

系统支持用户自由选择任意城市，进行个性化天气分析。通过交互式地图或城市列表搜索，用户可快速定位目标城市，并通过以下方式查看其天气信息：

多维度天气数据分析，包括最高气温、最低气温、降水量、风速、风向、气压、湿度等
趋势图表展示，如未来 7 天的气温变化折线图、风速柱状图等
对比分析功能，可对比多个城市之间的天气指标
历史天气回溯，展示过去一周或一个月的天气细节

6. 增加漂亮管理端增删改查

系统提供一个美观、易用的管理端界面，供管理员对系统中的城市信息、用户数据、模型参数、天气数据等进行统一管理。管理端功能包括：

用户管理：查看用户数据、权限配置、活跃度分析
数据管理：审核爬虫抓取的数据、手动添加或修正异常数据

管理端采用现代化 UI 设计，界面整洁、响应迅速，支持数据检索等高级管理功能，全面提升系统可维护性与可控性。

api = WeatherAPI()
schema = weather_schema
schema_one = weather_schema_one
search_fields = ['province', 'city']
search_filters = []# 自定义的分页查询函数
@weatherBp.route('/', methods=['GET'])
def list():res = ResMsg()query_set = api.model.query# 这部分是根据search_fields进行模糊匹配search_term = request.args.get('search', '')page = request.args.get('page', 1, type=int)limit = request.args.get('limit', 10, type=int)sort_param = request.args.get('sort', '', type=str)if search_fields and search_term:search_conditions = [getattr(api.model, field).like(f"%{search_term}%") for field in search_fields ifhasattr(api.model, field)]query_set = query_set.filter(or_(*search_conditions))# 这部分是根据search_filter进行单独的匹配search_params = request.args.to_dict()exact_match_fields = [f.lstrip('=') for f in search_filters if f.startswith('=')]fuzzy_match_fields = [f for f in search_filters if not f.startswith('=')]for field, value in search_params.items():if field in exact_match_fields and hasattr(api.model, field):query_set = query_set.filter(getattr(api.model, field) == value)elif field in fuzzy_match_fields and hasattr(api.model, field):query_set = query_set.filter(getattr(api.model, field).like(f"%{value}%"))# 排序处理if sort_param:if sort_param.startswith('-'):print('sort_param==>', sort_param[1:])query_set = query_set.order_by(desc(getattr(api.model, sort_param[1:])))else:print('sort_param==>', sort_param)query_set = query_set.order_by(getattr(api.model, sort_param))print('分页...')paginated_results = query_set.paginate(page=page, per_page=limit)items = schema.dump(paginated_results.items)# 构建响应response = {"records": items,"total": paginated_results.total,"pages": paginated_results.pages,"page": page}res.update(code=ResponseCode.SUCCESS, msg='查询成功', data=response)return res.data