python 源码 | 20-天气和空气质量

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基于 Python 的空气质量分析与可视化系统 一、项目概述 本项目以 2024 年上海市空气质量数据为研究对象，围绕 AQI指数、PM2.5、PM10、SO2、 NO2、CO、O3 等核心指标，完成从数据读取、预处理、统计分析、图表可视化、Web 展示到 后台管理的一体化系统。系统采用 Python 作为主要开发语言，后端使用 Flask 框架，前端 使用 HTML/CSS 与 ECharts 技术，SQLite 存储用户数据。 二、技术栈 1. 后端：Python 3.13、Flask 3.1.0（路由/认证/权限）、Werkzeug（密码哈希）、 Jinja2 3.1.6（模板引擎）、SQLite（内置 sqlite3） 2. 数据处理：Pandas 2.2.3（数据读写与清洗）、NumPy 2.4.4（数值计算） 3. 图表生成：Matplotlib 3.10.9（静态图）、Seaborn 0.13.2（美化）、ECharts 5.x 4. 前端：HTML5 + CSS3 + Jinja2 模板组件化 5. 运行环境：Windows 本地，Flask 开发服务器（端口 5000），轻量无需额外数据库服务 三、数据预处理 1. 日期处理：将日期字段统一转为 datetime 格式，派生月份、季度、周序号、星期等维度 2. 数值化处理：对 AQI指数及所有污染物字段进行数值转换 3. 缺失值处理：采用按列均值填充，保持数据完整性 4. 异常值处理：采用 3σ 原则（三倍标准差法）识别并截尾，减少极端值干扰 5. 首要污染物识别：以当日六种污染物浓度最大值判定 四、统计分析功能 1. 描述性统计：计算各污染指标的均值、标准差、最小值、最大值、四分位数 2. 时间维度聚合：按月、按周、按季度对各指标进行均值聚合分析 3. Pearson 相关性分析：计算七项指标间的相关系数矩阵 4. AQI 等级分布：统计优、良、轻度污染、中度污染、重度污染、严重污染各等级天数 5. 极值分析：提取年内 AQI 最高/最低值、月均 AQI 最优/最差月份 五、可视化功能 系统生成两类图表： 1. 静态图表（Matplotlib/Seaborn，保存为 PNG）： - 日变化趋势折线图、月均柱状图、周均趋势折线图 - 污染物分布箱线图、Pearson 相关性热力图 - AQI 质量等级分布柱状图、首要污染物占比饼图、季度 AQI 柱状图 共 8 张，适合直接插入论文或 PPT 2. 交互式图表（ECharts，网页前端展示）： 以上所有图表类型均在前端以 ECharts 实现交互式版本，支持鼠标悬停查看、 图例切换等操作。ECharts 文件部署在本地 static/ 目录，无需依赖外部 CDN 六、Web 系统功能 【前台模块】（所有用户可访问） 1. 登录/注册：用户注册（用户名≥3字符，密码≥6字符，二次确认），密码哈希存储 2. 总览页（/）：核心指标卡片、主要图表预览、关键数据摘要 3. 趋势分析页（/trends）：日变化趋势、月均对比、周均趋势、季度AQI对比 4. 分布分析页（/distribution）：AQI等级分布、首要污染物占比、箱线图、热力图 5. 分析报告页（/report）：数据概况、预处理说明、统计表格、分析结论与建议 【管理端模块】（仅管理员可访问） 6. 管理首页（/admin）：系统概况（用户数、数据量、分页配置、当前用户） 7. 用户管理（/admin/users）：分页查看注册用户信息，每页20条，后端分页 8. 数据管理（/admin/data）：分页查看空气质量数据记录，每页20条，后端分页 七、权限控制 1. 角色：普通用户（user）仅可访问前台页面，管理员（admin）可访问全部页面 2. 认证：Flask Session 存储登录状态，通过 @before_request 全局拦截未登录请求 3. 默认账号：普通用户 123/123，管理员 admin/123 4. 安全：密码使用 Werkzeug hash 加密存储，不保存明文 八、数据库设计 SQLite 数据库（users.db），表 users：id（主键）、username（唯一）、password_hash、 role（user/admin）、created_at。首次启动 app.py 自动建表并写入默认用户。 九、目录结构概要 - app.py：Flask 主入口，路由控制、认证、分页 - analyze_shanghai_aqi.py：核心分析脚本，数据读取、预处理、统计分析、图表生成 - aqi_shanghai_2024.csv：数据源文件（335条上海市2024年空气质量日数据） - users.db：SQLite 用户数据库（自动生成） - static/：CSS、JS、ECharts 本地库、背景图片 - templates/：Jinja2 模板（layouts/布局 + components/组件 + pages/页面） - analysis_output/：自动生成的图表(PNG)、统计表格(CSV)、JSON数据和Markdown报告 十、关键技术特性 1. 组件化模板：页面拆分为布局层/组件层/页面层，降低耦合，便于扩展 2. LRU 缓存：用 functools.lru_cache 缓存分析结果，避免重复计算 3. 后端分页：用户管理、数据管理均采用后端分页（每页20条） 4. 离线部署：ECharts 本地化，无需外部网络即可正常加载 5. 完整输出：静态图（论文/PPT用）+ 交互图（Web展示）+ 统计表 + 分析报告 项目支持定制化修改

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