关于本项目
GitHub 上有很多优秀的关于天气预测的 Repository ，但都是基于本地化和网络爬虫进行的，所以我创建了这个Repository。我们的项目基于机器学习的随机森林模型对天气进行预测，并且通过Streamlit Cloud 部署到服务器端。
当然，没有一个Repository可以满足所有人的要求，因为你的需求可能与众不同。所以我们会在未来添加更多内容。你也可以通过复刻（fork）本仓库并且创建一个拉取请求（pull request）或者创建议题（issue）来向我们提出建议。感谢所有帮助我们扩充本仓库的贡献者！
如果你对我的网站感兴趣，欢迎访问我的线上网站🌦️Weather Now 来开始。
- 实时天气查询：获取全球各城市的当前天气。
- 机器学习预测：使用随机森林算法训练模型并拟合数据
- 天气详细信息：显示温度、湿度、气压、风速等。
- 简洁易用：友好的用户界面和交互体验。
- 前端：HTML, CSS, JavaScript
- 后端：Python
- API：Streamlit API
软件结构规范
WeatherNow 项目符合现代 Web 开发的最佳实践，结构简洁清晰、模块化设计良好、易于扩展和维护。通过分离关注点、合理的 API 密钥管理以及清晰的文档，项目不仅具备高可用性和安全性，同时也便于开发者扩展和社区贡献。
本项目大体上采用了分层系统风格架构。 总体分为表示层，应用层，服务层，数据访问层。 层与层之前不能直接进行互通，非相邻分层之间不可以进行数据互通，只可以进行迭代访问。
表示层： 负责处理用户界面和用户交互。例如，网页或移动应用的前端界面。
应用层： 包含系统的业务逻辑，处理用户请求并执行相关的操作。
服务层： 提供应用层所需的特定服务，如认证或数据转换服务。
数据访问层： 负责与数据库或其他持久性存储进行交互。
转到 SoftwareArchitecture 查看更多介绍
文件规范
我们遵循了 Github 项目：pythonic-project-guidelines的规范要求，对项目文件结构构成如下：
WeatherNow/ ├── db
├── src
├ ├──lib
├ ├──main.py
├── images
├── test
├── README.md
├── VISUALIZATION.py
转到 project-guidelines 查看更多介绍
本项目完全由Python构建，请你确保正确安装了Python。 为避免Pypi兼容性，你的Python版本应在3.9及以上。 你可以通过以下方式查看你的Python版本
- Power Shell
python --version
- Python
import sys #sys模块提供了一系列有关Python运行环境的变量和函数。 print(sys.version)
这是一份在本地构建项目的指导的例子。 要获取本地副本并且配置运行，你可以按照下面的示例步骤操作。
如果你尝试本地部署本项目，请确保你正确安装了以下这些模块，以下是两种依赖安装的例程，他将指导你如何正确配置依赖。
-
我们提供了配置依赖的工具 Require.exe ，你可以避免所有的命令行操作，只需要运行此工具即可。
-
如果你使用的并非
windos系统或者基于其他理由希望使用命令行。 你可以通过依赖管理工具，例如pip来安装这些模块。以下是使用pip进行依赖配置的例程。你可以在命令行中输入如下命令：
Tip
在此之前，请确保你的pip处于最新版本
你可以通过如下命令对pip更新
pip install --upgrade pippip install moudelname
转到 requirements.txt 查看所有你所应安装的模块
下面是一个指导你如何安装和配置你的应用的例子。这个模板不需要任何服务器知识或相关网络服务。
- 克隆本仓库
git clone https://github.com/Tyxy-R/WeatherNow.git
- 使用命令行工具安装外部依赖
pip install -r requirements.txt - 使用命令行工具启动项目
streamlit run /yourpath/src/VISUALIZATION.py
如果你对命令行不熟悉或者基于其他任何原因希望避免使用命令行，我们提供了 WeatherNow.exe 帮助你进行一键安装。你所需要的做的仅有：
- 从 release 中下载我们最新的发行版本。
- 运行 WeatherNow.exe
- enjoy it 😄
- 针对训练数据进行本地化存储
- 进一步调优模型的拟合效果
- 更换数据源减少网站响应延迟
- 使用Streamlit Cloud进行服务器部署
- 进一步优化可视化界面
到 open issues 页查看所有请求的功能 （以及已知的问题）。
贡献让开源社区成为了一个非常适合学习、启发和创新的地方。你所做出的任何贡献都是受人尊敬的。
如果你有好的建议，请复刻（fork）本仓库并且创建一个拉取请求（pull request）。你也可以简单地创建一个议题（issue），并且添加标签「enhancement」。不要忘记给项目点一个 star！再次感谢！
- 复刻（Fork）本项目
- 创建你的 Feature 分支 (
git checkout -b feature/AmazingFeature) - 提交你的变更 (
git commit -m 'Add some AmazingFeature') - 推送到该分支 (
git push origin feature/AmazingFeature) - 创建一个拉取请求（Pull Request）
根据 MIT 许可证分发。打开 LICENSE 查看更多内容。
此项目的可视化模板和对streamlit部署环境处理主要灵感来源于作者JuneWaySue
此项目的可视化界面的大部分组件主要来源于Streamlit Gallery，感谢为开源做出贡献的作者。
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