基于Python+Django的气象数据分析与可视化系统
前言
随着互联网技术不断地发展，网络与大数据成为了人们生活的一部分，而气象数据分析与可视化系统 作为网上应用的一个全新的体现，由于其特有的便捷性，已经被人们所接受
本系统采用的框架为Django和python开发了气象数据分析与可视化系统 。通过分析气象数据分析与可视化系统的需求，建立起了相关的开发模型，构建出相关的系统需要的开发环境
开发技术
Python语言
Python是由荷兰数学和计算机研究学会的吉多·范罗苏姆于20世纪90年代设计的一款高级语言。Python优雅的语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为许多领域脚本编写和快速开发应用的首选语言。Python相比与其他高级语言，开发代码量较小，代码风格简洁优雅，拥有丰富的第三方库。Python的代码风格导致其可读性好，便于维护人员阅读维护，程序更加健壮。Python能够轻松地调用其他语言编写的模块，因此也被成为“胶水语言”。
Python的应用场合非常广泛，在科研领域中，可以用Python训练人工智能模型，也可以对实验数据进行数据分析。在生活中，Python提供了很多优秀的、开源的Web开发框架，例如Django、Flask、Pyramid、Tornado等。知乎、豆瓣网、Youtube等知名应用都是由Python为基础进行开发的。相比于其他框架，Django有着更加丰富的插件，作为企业级框架也很好上手，适合本次开发。此次气象数据分析与可视化系统 是开发一个Web应用，采用Django框架，将在下一节进行具体介绍。本次开发选用的是Python3.6.4版本。
MySQL数据库
MySQL数据库属于关系型数据库，性能较为优秀，目前隶属于Oracle旗下的公司之一。MySQL数据库通常应用在开发Web应用上，属于较为流行的数据库软件之一，可以将气象数据分析与可视化系统 的数据存放在数据库利用数据库SQL语句定义的表格当中，不用一定将数据存储在同一个地方，这样可以提高对数据库记录访问的速度并增加访问的灵活性。MySQL数据库语句可以被人们轻松理解，简单易用的特点使得较多中小型企业选择使用。MySQL使用的线程为多线程的形式，这有助于支持多处理器进行处理。MySQL通常能够使用高性能库代替函数库，这样可以提高对数据的访问。如果只是想要查询数据库里的数据的时候，一般不会分配内存资源。
Django框架简介
Django被官方称之为“完美主义者框架”，只需要很少的代码就能更快的完成一个优秀的Web应用。Django采用了MTV框架模式，此模式根据MVC进行改进形成了更适于Django的设计模式。M为模型（Model）、T为模板（Template）、V为视图（View）。下面介绍部分Django的核心与优点：
（1）对象关系映射（ORM，Object-Relation-Mapping）：ORM的方法论有着三个核心原则：
①简单：以最基本的形式构建数据。
②传达性：数据库结构被任何人都能理解的语言文档化。
③精确性：基于数据模型创建正确标准化的结构。
用于Python之中即是以Python类形式定义数据模型，类中的每一个属性对应着数据库中的一列。引入ORM后，无需编写原生SQL语句，使用基于面向对象的思想去编写类、对象、调用方法等，ORM会将其映射成SQL语句通过pymysql执行。
（2）路由配置（URLConf）：Django的URL设置更加灵活优雅，看似复杂难懂，但使用的都是简单的正则表达式，你可以随心所欲的创造优美的、简洁的、专业
（3）的地址。
（4）模板（Template）：模板可以理解为承载数据的工具，为了将数据从视图中分离出来，通过各种各样的标签来进行数据的传输。Django的模板融入了面向对象中继承的思想，提高了复用减少冗余代码。
（5）视图（View）：视图就是views.py中的函数，也就是逻辑代码，为了将URL和视图关联起来，用到了上述的URLConfs，URLConfs将URL模式映射到视图中，每个视图有两件事是必须要做的：返回一个包含被请求页面的HttpResponse对象，或者抛出一个异常。
（6）后台管理系统（Django-Admin）：Django提供的一个基于Web的管理工具。
Django-Admin来自django.contrib也就是Django的标准库，默认被配置好，只需要激活启用即可，它的优势在于可以快速对数据库的各个表进行增删改查，一行代码即可管理一张数据库表，相比于手动后台1个模型一般需要4个urls，4个视图函数和4个模板，可以说Django完成了一个程序编写的大部分重复工作，并且对于气象数据分析与可视化系统 这种以管理工作为重系统来说，极度契合。
（7）应用（Application）：当项目规模过大时，难免会产生目录过长，文件过多的问题，Django理念中的App可以将项目相对独立的进行开发，插拔的工作方式和独立性让开发者废弃的App即使删除也不会影响整体，是一种不可多得的理念。
因为本次使用的Python版本为3.6.4，低版本的Django不支持Python3，故此次使用的Django版本为3.2.12。
Hadoop框架
Hadoop 由许多元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。
hive
hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表。
系统总体结构图
功能设计
- 登录：用户想要使用系统的功能之前首先需要登录，在登录页面中输入用户名和密码之后点击登录按钮，如果通过了验证则能够进入到主页当中
- 查询：管理员登录系统之后可以在后台管理中搜索系统的信息，如果输入的系统信息在数据库记录中找不到则不能显示查询信息。
- 用户管理：管理员登录系统后可以修改用户信息
数据库设计
系统数据实体的设计依赖于E-R的分析和设计，通过E-R能够得到数据库表的设计，E-R能够描述系统所涉及到的实体，还能够描述系统中不同实体的联系和关系
（1）需要能够充分地反映现实世界，包括现实事物之间的联系，这样有利于满足不同程序开发者对数据处理的需要。
（2）需要能够容易理解，从而可以使得即使不熟悉计算机的用户也可以快速使用系统，如果一个数据库设计得较为成功的话用户也可以选择参与。
（3）需要能够易于变更。当系统应用环境发生改变的时候，概念模型往往需要改变，因此数据库需要设计得以后容易修改概念模型。
以下是对系统部分实体E-R如下：
部分效果展示
管理员功能的实现
在登录界面中需要使用el-input标签实现输入框供管理员输入用户名和密码，需要使用name标签表示不同的信息。在登录界面中还需要包括角色的按钮，使用el-radio表示按钮，管理员可以点击按钮从而选择不同的角色
管理员登录进入气象数据分析与可视化系统 可以查看首页、天气数据分析、用户系统、认证和授权等功能，进行详细操作
管理员点击用户信息；在用户信息页面输入ID、用户名、昵称、图片、手机号、性别、个人简介等信息，进行搜索，增加或删除用户信息等操作
数据可视化分析看板展示
气象数据分析与可视化系统 分析系统展示图
下图是所有城市天气信息表，通过python爬取清洗后的数据形式展示