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1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅
1、项目介绍
技术栈
采用 Python 语言开发，基于 Flask 框架搭建后端服务，使用 sqlite 数据库进行数据存储，前端利用 Echarts 实现数据可视化与数据大屏展示，通过爬虫技术采集降水数据。
功能模块
· 降水量分析主页
· 降水量数据展示
· 降水量预测
· 管理员登录
· 后台数据管理
· 爬虫采集
项目介绍
本系统基于 Flask 框架构建降水量分析与预警平台，通过爬虫技术自动化采集降水数据，经处理后存入 sqlite 数据库。系统主页通过折线图展示城市降雨量年度变化趋势，以柱状图呈现月度降水量分布；数据展示模块以列表形式呈现日期、省份、城市、经纬度及降水量等核心字段，支持分页检索；降水量预测模块基于算法展示未来多日降水量数值并标注预警状态。系统还包含管理员登录验证与后台数据管理功能，支持降水数据的创建、编辑、删除与批量操作，实现降水监测数据的系统化管理和预警分析。
2、项目界面
降水量分析与预警平台
该页面为降水量分析与预警平台的主页，支持选择城市，通过折线图展示城市降雨量的年度变化趋势，辅以柱状图呈现月度降水量数据，实现降水量的多维度分析与可视化呈现。
该页面为降水量分析与预警平台主页，包含城市降雨量折线图、月度降水量柱状图等可视化模块，可展示降水量的年度变化趋势、月度分布情况，支持城市降水量数据的统计分析与可视化展示，直观呈现降水量的波动规律。
该页面为降水量分析与预警平台的数据展示模块，提供城市降水量数据的列表化呈现，支持页面检索、分页浏览，展示日期、省份、城市、经纬度及降水量等核心字段，用于系统化管理降水监测数据，辅助后续的分析与预警工作。
降水量分析与预警平台-降水量预测
该页面支持选择目标城市，以表格形式展示未来多日的降水量预测数据，同步标注预警状态，直观呈现降水趋势与预警信息，为降水风险预警与决策提供数据支撑。
该页面为降水量分析与预警平台的降水量预测模块，提供城市选择下拉框，可筛选指定城市的降水量预测数据，以表格形式按日期、降水量、预警状态等维度呈现预测结果，清晰展示不同日期的降水预警信息，辅助快速掌握降水预测的核心数据。
降水量分析与预警平台-管理员登录
该页面是系统的管理员身份验证入口，提供账号与密码输入框，支持登录操作，同时提供切换功能，用于管理员身份校验，保障系统后台访问的安全性与权限管理。
后台管理系统-数据管理
该页面为后台管理系统的数据管理模块，以列表形式展示降水相关数据，支持按城市等条件搜索，提供创建、编辑、删除等操作入口，可对数据进行批量管理，实现降水数据的系统化维护与权限管控。
该页面展示的是代码开发与数据爬取平台，包含Python代码编辑环境，实现了日期数据生成、网络请求、数据解析等功能模块，可自动生成指定时间范围的数据请求链接，用于爬取相关信息并处理返回结果。
3、项目说明
一、技术栈简要说明
本系统采用 Python 语言开发，基于 Flask 框架搭建后端服务，使用 sqlite 数据库进行数据存储，前端利用 Echarts 实现数据可视化与数据大屏展示，通过爬虫技术采集降水数据。
二、功能模块详细介绍
· 降水量分析主页
该页面为降水量分析与预警平台的主页，支持选择城市，通过折线图展示城市降雨量的年度变化趋势，辅以柱状图呈现月度降水量数据，实现降水量的多维度分析与可视化呈现。页面包含城市降雨量折线图、月度降水量柱状图等可视化模块，可展示降水量的年度变化趋势、月度分布情况，支持城市降水量数据的统计分析与可视化展示，直观呈现降水量的波动规律。
· 降水量数据展示
该页面为降水量分析与预警平台的数据展示模块，提供城市降水量数据的列表化呈现，支持页面检索、分页浏览，展示日期、省份、城市、经纬度及降水量等核心字段，用于系统化管理降水监测数据，辅助后续的分析与预警工作。用户可通过检索功能快速定位特定城市或时间段的降水记录。
· 降水量预测
该页面为降水量分析与预警平台的降水量预测模块，支持选择目标城市，以表格形式展示未来多日的降水量预测数据，同步标注预警状态。提供城市选择下拉框，可筛选指定城市的降水量预测数据，按日期、降水量、预警状态等维度呈现预测结果，清晰展示不同日期的降水预警信息，辅助快速掌握降水预测的核心数据，为降水风险预警与决策提供数据支撑。
· 管理员登录
该页面是系统的管理员身份验证入口，提供账号与密码输入框，支持登录操作，同时提供切换功能，用于管理员身份校验，保障系统后台访问的安全性与权限管理，确保只有授权人员可进入后台管理系统。
· 后台数据管理
该页面为后台管理系统的数据管理模块，以列表形式展示降水相关数据，支持按城市等条件搜索，提供创建、编辑、删除等操作入口，可对数据进行批量管理，实现降水数据的系统化维护与权限管控。管理员可通过该模块对降水监测数据进行增删改查，保证数据的准确性和时效性。
· 爬虫采集
该页面展示的是代码开发与数据爬取平台，包含 Python 代码编辑环境，实现了日期数据生成、网络请求、数据解析等功能模块，可自动生成指定时间范围的数据请求链接，用于爬取相关信息并处理返回结果。爬虫模块为系统提供稳定的原始降水数据来源，实现数据的自动化采集与入库。
三、项目总结
本系统基于 Flask 框架构建降水量分析与预警平台，通过爬虫技术自动化采集降水数据，经处理后存入 sqlite 数据库。系统主页通过折线图展示城市降雨量年度变化趋势，以柱状图呈现月度降水量分布，帮助用户直观了解降水规律；数据展示模块以列表形式呈现日期、省份、城市、经纬度及降水量等核心字段，支持分页检索，便于数据查阅与管理；降水量预测模块基于算法展示未来多日降水量数值并标注预警状态，为用户提供降水风险预警服务。系统还包含管理员登录验证与后台数据管理功能，支持降水数据的创建、编辑、删除与批量操作，实现降水监测数据的系统化管理和预警分析，为水文监测、防洪减灾、农业灌溉及水资源调度提供了科学的数据支持与决策参考。
4、核心代码
python
import requests
import logging
from datetime import datetime
import json
# 配置日志
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)
class QWeatherClient:
"""和风天气API客户端"""
def __init__(self):
# 需要换成自己的API密钥（api_host、api_key都要换）
self.api_host = 'pu6yvy5dnw.re.qweatherapi.com'
self.api_key = '0bec02ddc0c24093b6329771564515d0'
self.base_url = f'https://{self.api_host}'
def _make_request(self, endpoint, params=None):
"""发送API请求的通用方法"""
if params is None:
params = {}
params['key'] = self.api_key
try:
response = requests.get(f'{self.base_url}{endpoint}', params=params, timeout=10)
response.raise_for_status()
data = response.json()
if data.get('code') == '200':
return data
else:
logger.error(f"API请求失败: {data.get('code')} - {endpoint}")
return None
except requests.exceptions.RequestException as e:
logger.error(f"网络请求失败: {str(e)} - {endpoint}")
return None
except json.JSONDecodeError as e:
logger.error(f"JSON解析失败: {str(e)} - {endpoint}")
return None
def get_location_id(self, city_name):
"""获取城市的location ID"""
data = self._make_request('/geo/v2/city/lookup', {'location': city_name})
if data and data.get('location'):
location = data['location'][0]
return {
'id': location['id'],
'name': location['name'],
'country': location['country'],
'adm1': location['adm1'], # 省份
'adm2': location['adm2'], # 城市
'lat': location['lat'],
'lon': location['lon']
}
return None
def get_location_info_by_id(self, location_id):
"""通过location_id获取城市的完整信息（包括经纬度）"""
# 先尝试通过城市搜索API获取城市信息
# 构造参数，使用location_id作为查询条件
params = {'location': location_id, 'key': self.api_key}
try:
response = requests.get(f'{self.base_url}/geo/v2/city/lookup', params=params, timeout=10)
response.raise_for_status()
data = response.json()
if data.get('code') == '200' and data.get('location'):
location = data['location'][0]
return {
'id': location['id'],
'name': location['name'],
'country': location['country'],
'adm1': location['adm1'], # 省份
'adm2': location['adm2'], # 城市
'lat': location['lat'],
'lon': location['lon']
}
except Exception as e:
logger.error(f"通过城市搜索API获取城市信息失败: {str(e)}")
# 如果上述方法失败，再尝试通过天气接口间接获取城市信息
data = self._make_request('/v7/weather/now', {'location': location_id})
if data and data.get('location'):
location = data['location']
# 检查是否包含必要的经纬度信息
if location.get('lat') and location.get('lon'):
return {
'id': location_id,
'name': location.get('name', ''),
'country': location.get('country', ''),
'adm1': location.get('adm1', ''), # 省份
'adm2': location.get('adm2', ''), # 城市
'lat': location.get('lat', ''),
'lon': location.get('lon', '')
}
logger.error(f"无法通过location_id {location_id} 获取城市完整信息")
return None
def get_current_weather(self, location_id):
"""获取实时天气"""
data = self._make_request('/v7/weather/now', {'location': location_id})
if data and data.get('now'):
now = data['now']
return {
'temp': now['temp'], # 温度
'feels_like': now['feelsLike'], # 体感温度
'text': now['text'], # 天气状况
'wind_dir': now['windDir'], # 风向
'wind_scale': now['windScale'], # 风力等级
'wind_speed': now['windSpeed'], # 风速
'humidity': now['humidity'], # 湿度
'pressure': now['pressure'], # 气压
'vis': now['vis'], # 能见度
'cloud': now['cloud'], # 云量
'dew': now.get('dew', None), # 露点温度（可能不存在）
'update_time': now['obsTime'] # 更新时间
}
return None
def get_forecast_7d(self, location_id):
"""获取7天天气预报"""
data = self._make_request('/v7/weather/7d', {'location': location_id})
if data and data.get('daily'):
forecasts = []
for day in data['daily']:
forecasts.append({
'date': day['fxDate'],
'temp_max': day['tempMax'],
'temp_min': day['tempMin'],
'text_day': day['textDay'],
'text_night': day['textNight'],
'wind_dir_day': day['windDirDay'],
'wind_scale_day': day['windScaleDay'],
'humidity': day['humidity'],
'pressure': day['pressure'],
'visibility': day['vis'],
'uv_index': day['uvIndex']
})
return forecasts
return None