计算机毕业设计：Python农业数据分析与粮食产量预测系统 Django框架 数据分析 可视化 机器学习 深度学习 大数据 大模型（建议收藏）✅

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1、项目介绍

技术栈

采用 Python 3.x 语言开发，基于 Django 4.2.1 框架搭建后端服务，使用 SQLite3 数据库进行数据存储，前端采用 Semantic UI 框架构建界面，利用 Echarts 实现数据可视化，通过 Pandas 和 NumPy 进行数据处理，运用 scikit-learn 机器学习库构建预测模型，使用 requests 和 BeautifulSoup4 进行网络请求与 HTML 解析。

功能模块

· 夏收粮食产量分析页

· 平均降水量分析页

· 农业数据中心页

· 夏收粮食播种面积分析页

· 秋收粮食播种面积分析页

· 受灾面积分析页

· 预测分析页

· 登录页

· 气候数据管理页

项目介绍

本系统基于 Django 框架构建农业数据分析预测平台，通过爬虫技术采集农业与气候数据，存入 SQLite3 数据库。系统提供夏收粮食产量与播种面积、秋收粮食播种面积、受灾面积、平均降水量等多维度数据分析功能，通过柱状图、饼图、折线图等 Echarts 图表直观展示数据。农业数据中心支持按地区、指标、年份筛选查看数据详情。预测分析模块基于 scikit-learn 机器学习模型，对农业指标进行历史数据与预测结果的对比展示。后台支持气候数据的管理与导出操作。

2、项目界面

夏收粮食产量分析页

该页面为农业数据分析预测系统的夏收粮食产量分析界面，通过柱状图展示各省份近五年夏收粮食产量数据，支持切换近5年、近10年、近20年数据查看，下方配有表格同步呈现数据详情。

平均降水量分析页

该页面为农业数据分析预测系统的平均降水量分析界面，可选择月份，通过饼图和柱状图展示全国各省份的降水量分布与统计数据，直观呈现不同地区的降水情况。

农业数据中心页

该页面为农业数据分析预测系统的农业数据中心界面，提供地区、指标、年份筛选与搜索功能，可查看不同地区、年份的农业指标数据，下方表格展示数据详情并支持分页浏览。

夏收粮食播种面积分析页

该页面为农业数据分析预测系统的夏收粮食播种面积分析界面，通过表格展示各省份近五年夏收粮食播种面积数据，支持切换近5年、近10年、近20年数据查看，呈现不同地区历年播种面积的变化情况。

秋收粮食播种面积分析页

该页面为农业数据分析预测系统的秋收粮食播种面积分析界面，通过表格展示各省份近五年秋收粮食播种面积数据，支持切换近5年、近10年、近20年数据查看，呈现不同地区历年播种面积的变化情况。

受灾面积分析页

该页面为农业数据分析预测系统的受灾面积分析界面，通过折线图展示各省份近五年受灾面积数据，支持切换近5年、近10年、近20年数据查看，下方配有表格同步呈现数据详情。

平均降水量分析页

该页面为农业数据分析预测系统的平均降水量分析界面，可选择月份，通过饼图和柱状图展示全国各省份的降水量分布与统计数据，直观呈现不同地区的降水情况。

预测分析页

该页面为农业数据分析预测系统的预测分析界面，提供地区、预测时长、预测项目、预测模型选择功能，点击开始预测后，通过折线图展示对应地区农业指标的历史数据与预测结果对比。

登录页

该页面为农业数据分析预测系统的登录界面，提供用户名、密码输入框与登录按钮，支持用户输入账号密码登录系统，同时设有注册入口，方便新用户创建账号。

气候数据管理页

该页面为农业数据分析预测系统后台的气候数据管理界面，提供城市筛选、搜索功能，支持数据的增加、删除、导出Excel操作，可查看并分页浏览各城市不同月份的气温、降水量等气候数据。

3、项目说明

一、技术栈简要说明

本系统采用 Python 3.x 语言开发，基于 Django 4.2.1 框架搭建后端服务，使用 SQLite3 数据库进行数据存储，前端采用 Semantic UI 框架构建界面，利用 Echarts 实现数据可视化，通过 Pandas 和 NumPy 进行数据处理，运用 scikit-learn 机器学习库构建预测模型，使用 requests 和 BeautifulSoup4 进行网络请求与 HTML 解析。

二、功能模块详细介绍

· 夏收粮食产量分析页

该页面通过柱状图展示各省份近五年夏收粮食产量数据，支持切换近5年、近10年、近20年数据查看，下方配有表格同步呈现数据详情，帮助用户直观了解不同地区夏收粮食产量的长期变化趋势。

· 夏收粮食播种面积分析页

该页面通过表格展示各省份近五年夏收粮食播种面积数据，支持切换近5年、近10年、近20年数据查看，清晰呈现不同地区历年播种面积的变化情况，为种植结构调整提供数据参考。

· 秋收粮食播种面积分析页

该页面通过表格展示各省份近五年秋收粮食播种面积数据，支持切换近5年、近10年、近20年数据查看，直观反映各地区秋收粮食播种面积的年度波动与区域差异。

· 受灾面积分析页

该页面通过折线图展示各省份近五年受灾面积数据，支持切换近5年、近10年、近20年数据查看，下方配有表格同步呈现数据详情，帮助用户了解自然灾害对农业生产的影响程度与变化趋势。

· 平均降水量分析页

该页面可选择月份，通过饼图和柱状图展示全国各省份的降水量分布与统计数据，直观呈现不同地区的降水情况，为农业灌溉与防灾减灾提供气象依据。

· 农业数据中心页

该页面提供地区、指标、年份筛选与搜索功能，可查看不同地区、年份的农业指标数据，下方表格展示数据详情并支持分页浏览，实现农业数据的集中查询与统一管理。

· 预测分析页

该页面提供地区、预测时长、预测项目、预测模型选择功能，点击开始预测后，通过折线图展示对应地区农业指标的历史数据与预测结果对比。系统基于 scikit-learn 机器学习库构建预测模型，为用户提供科学的产量与趋势预估。

· 登录页

该页面提供用户名、密码输入框与登录按钮，支持用户输入账号密码登录系统，同时设有注册入口，方便新用户创建账号，保障系统访问安全与用户权限管理。

· 气候数据管理页

该后台管理页面提供城市筛选、搜索功能，支持气候数据的增加、删除、导出 Excel 操作，可查看并分页浏览各城市不同月份的气温、降水量等气候数据，方便管理员对气象信息进行系统化维护。

三、项目总结

本系统基于 Django 框架构建农业数据分析预测平台，通过爬虫技术采集农业与气候数据，存入 SQLite3 数据库。系统提供夏收粮食产量与播种面积、秋收粮食播种面积、受灾面积、平均降水量等多维度数据分析功能，通过柱状图、饼图、折线图等 Echarts 图表直观展示数据变化趋势与区域分布。农业数据中心支持按地区、指标、年份筛选查看数据详情，实现农业指标的集中查询。预测分析模块基于 scikit-learn 机器学习模型，对农业指标进行历史数据与预测结果的对比展示，为农业生产规划提供科学参考。后台支持气候数据的管理与导出操作，方便数据维护。系统为农业决策者、研究人员及从业者提供了全面的数据支持与智能化分析工具。

4、核心代码

# 导入必要的库
import requests  # 用于发送HTTP请求
import time     # 用于处理时间相关操作
import urllib3
import os

# 禁用SSL证书验证警告
urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)


# 农业统计数据爬虫脚本，采集到 data/data_agriculture.csv文件，主要功能是从国家统计局网站抓取多种农业相关的统计数据。
# 它通过模拟HTTP请求访问国家统计局的数据接口，获取包括夏收和秋收粮食产量及播种面积、受灾面积、有效灌溉面积、农用化肥施用量等多个关键农业指标的数据。
# 程序会自动处理数据格式，提取地区名称、数值、单位和更新时间等信息，最终将这些数据保存到本地的CSV文件中，便于后续分析使用。


def getData(zb, zb_code, csv_file):
    """
    获取指定统计指标的数据并直接写入CSV文件
    :param zb: 指标名称（如'夏收粮食产量'）
    :param zb_code: 指标代码（如'A0D0Q02'）
    :param csv_file: CSV文件对象，用于写入数据
    """
    # 生成当前时间戳（毫秒），用于防止缓存
    millis = int(round(time.time() * 1000))
    # 构建API请求URL，包含指标代码和时间戳
    url = 'https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=fsnd&rowcode=reg&colcode=sj&wds=%5B%7B%22wdcode%22%3A%22zb%22%2C%22valuecode%22%3A%22{}%22%7D%5D&dfwds=%5B%7B%22wdcode%22%3A%22sj%22%2C%22valuecode%22%3A%22LAST20%22%7D%5D&k1={}'.format(zb_code,millis)
    # 打印正在采集的URL
    # print('正在采集URL：{}'.format(url))
    # 设置请求头，包括Cookie、User-Agent等信息，模拟浏览器访问
    headers = {
        'Connection': 'keep-alive',  # 保持连接
        'Cookie':'wzws_sessionid=oGQ6m6aAMTE5LjM5LjEzMy43N4JmYzVlZTGBMzVkYWQ3; JSESSIONID=CwqE7x_DL8afP48RRS0lnYUSPHymBClZKx0UKJjeYPtWpDSVZW0E!1171792879; u=6',
        'Host':'data.stats.gov.cn',  # 目标主机
        'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36',  # 浏览器标识
        'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'  # 标识为Ajax请求
    }
    # 发送GET请求获取数据，禁用SSL验证
    response = requests.get(url=url,headers=headers, verify=False)
    # 将响应解析为JSON格式
    results = response.json()
    # 提取数据单位
    unit = results['returndata']['wdnodes'][0]['nodes'][0]['unit']
    # 创建地区代码与名称的映射字典
    area_code = {}
    for item in results['returndata']['wdnodes'][1]['nodes']:
        name = item['cname']  # 地区名称
        code = item['code']   # 地区代码
        area_code[code] = name
    # 遍历数据节点，提取具体数值并直接写入CSV文件
    for item in results['returndata']['datanodes']:
        value = item['data']['data']  # 具体的统计数据值
        area = area_code[item['wds'][1]['valuecode']]  # 通过地区代码获取地区名称
        updateTime = item['wds'][2]['valuecode']  # 数据更新时间
        # 将提取的数据以[地区, 数值, 单位, 指标, 更新时间]的格式写入CSV文件
        data_item = [area, value, unit, zb, updateTime]
        # 写入数据到CSV文件
        csv_file.write('\t'.join([str(_) for _ in data_item]) + '\n')
        csv_file.flush()  # 立即刷新到磁盘
        # 打印采集到的单条数据及提示信息
        print(f'已采集数据 - 地区: {area}, 数值: {value}, 单位: {unit}, 指标: {zb}, 更新时间: {updateTime}')
   
def writeHeader(csv_file):
    """
    写入CSV文件的表头
    :param csv_file: CSV文件对象
    """
    # 写入表头：地区、数值、单位、指标、更新时间
    csv_file.write('\t'.join(['area','value','unit','zb','updateTime'])+'\n')
        
if __name__ == '__main__':
    # 定义需要抓取的统计指标列表，包括指标名称和对应的代码
    zb_code_list = [
        {'zb':'夏收粮食产量','zb_code':'A0D0Q02'},
        {'zb':'秋收粮食产量','zb_code':'A0D0Q02'},
        {'zb':'夏收粮食播种面积','zb_code':'A0D0P03'},
        {'zb':'秋收粮食播种面积','zb_code':'A0D0P04'},
        {'zb':'受灾面积','zb_code':'A0D1801'},
        {'zb':'有效灌溉面积','zb_code':'A0D0H01'},
        {'zb':'农用化肥施用折纯量','zb_code':'A0D0H02'}
    ]
    
    # 创建数据目录（如果不存在）
    os.makedirs('./data', exist_ok=True)
    
    # 打开CSV文件用于写入数据
    with open('./data/data_agriculture.csv', 'w+', encoding='utf-8') as csv_file:
        # 写入表头
        writeHeader(csv_file)
        
        # 遍历指标列表，逐个获取数据
        for item in zb_code_list:
            zb = item['zb']      # 当前指标名称
            zb_code = item['zb_code']  # 当前指标代码
            print(f'开始采集指标: {zb} (代码: {zb_code}) 的数据...')
            # 调用getData函数获取该指标的数据并直接写入文件
            getData(zb, zb_code, csv_file)
            # 输出进度提示信息
            print('指标：{}数据采集完成!'.format(zb))
            # 添加延时，避免请求过于频繁被服务器限制
            time.sleep(3)
    
    print('所有指标数据采集完成，数据已成功写入 ./data/data_agriculture.csv 文件中')

5、源码获取方式