计算机毕业设计：Python农业大数据可视化与决策支持系统 Django框架数据分析可视化爬虫机器学习大数据深度学习（建议收藏）✅-编程阁

博主介绍：✌全网粉丝10W+，前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室，专注于计算机相关专业项目实战6年之久，累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力，已帮助成千上万的学生顺利毕业，选择我们，就是选择放心、选择安心毕业✌
> 🍅想要获取完整文章或者源码，或者代做，拉到文章底部即可与我联系了。🍅
点击查看作者主页，了解更多项目！
🍅感兴趣的可以先收藏起来，点赞、关注不迷路，大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助同学们顺利毕业。🍅

1、毕业设计：2026年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅

2、最全计算机专业毕业设计选题大全（建议收藏）✅

1、项目介绍

技术栈

采用 Python 语言开发，基于 Django 框架搭建后端服务，通过 requests 爬虫采集农业与气象数据，结合数据分析与数据清洗技术处理数据，使用 MySQL 数据库进行存储，前端利用 Echarts 实现农业与气象数据的可视化分析。

功能模块

· 夏收粮食产量分析
· 秋收粮食产量分析
· 夏收粮食播种面积分析
· 秋收粮食播种面积分析
· 受灾面积分析
· 有效灌溉面积分析
· 农用化肥施用折纯量分析
· 全国各省份平均气温分析
· 全国各省份平均降水量分析
· 注册登录
· 后台用户管理
· 后台农业数据管理
· 后台气候数据管理

项目介绍

本系统基于 Django 框架构建农业与气候数据可视化分析平台，通过爬虫技术采集农业生产指标和气象指标数据，经清洗处理后存入 MySQL 数据库。系统提供夏收与秋收粮食产量、播种面积、受灾面积、有效灌溉面积、化肥施用量等农业数据分析功能，以及全国各省份平均气温和降水量的气候分析功能，通过折线图、柱状图、饼图、地图热力图等 Echarts 图表直观展示数据变化趋势与分布特征。系统还包含用户注册登录及后台数据管理模块，支持农业数据与气候数据的增删改查与导出操作。

2、项目界面

（1）全国各城市平均降水量分析
该页面是农业数据可视化系统的平均降水量分析模块，左侧为功能导航栏，中间通过柱状图展示全国各省份平均降水量，搭配饼图呈现各省份占比，支持月份切换，可直观查看不同地区、不同时段的降水数据。

（2）各省份粮食产量可视化分析
该页面为农业数据可视化系统的夏收粮食产量分析界面，左侧设有功能导航栏，中间以折线图展示各省份多年产量趋势，支持年份、时段筛选及地区 hover 详情查看，底部附带数据表格，实现多维度、动态化的粮食产量数据分析。

（3）粮食产量饼图分析
该页面是农业数据可视化系统的夏收粮食产量分析模块，左侧为功能导航栏，中间以饼图展示近五年各年份夏收粮食产量占比，支持不同时段切换，底部附带数据表格，可直观查看各年份产量结构与详细数据。

（4）各省份粮食播种面积分析
该页面是农业数据可视化系统的夏收粮食播种面积分析模块，左侧为功能导航栏，中间以分组柱状图展示各省份多年播种面积数据，支持不同时段切换，底部附带数据表格，可直观查看各地区播种面积的年度变化与详细信息。

（5）各省份受灾面积分析
该页面是农业数据可视化系统的受灾面积分析模块，左侧为功能导航栏，中间以分组柱状图展示各省份多年受灾面积数据，支持不同时段切换与省份详情查看，底部附带数据表格，可直观呈现各地区受灾情况的年度变化与详细信息。

（6）各省份有效灌溉面积分析
该页面是农业数据可视化系统的有效灌溉面积分析模块，左侧为功能导航栏，中间以多折线图展示各省份多年有效灌溉面积的变化趋势，支持不同时段切换与省份详情查看，底部附带数据表格，可直观呈现各地区灌溉面积的年度变化与详细信息。

（7）中国地图—各省份每个月平均最低气温分布分析
该页面是农业数据可视化系统的平均气温分析模块，左侧为功能导航栏，中间以全国地图热力图形式展示各省份平均最低气温，支持月份切换与昼夜模式切换，可直观查看不同时段、不同地区的气温分布情况。

（8）中国地图—各省份每个月平均最高气温分布分析
该页面是农业数据可视化系统的平均气温分析模块，左侧为功能导航栏，中间以全国地图热力图形式展示各省份平均最高气温，支持月份切换与昼夜模式切换，可直观查看不同时段、不同地区的气温分布情况。

（9）后台数据管理----农业数据
该页面是农业数据可视化系统的后台农业数据管理模块，左侧为功能导航栏，中间展示农业数据列表，支持省市、指标维度筛选，具备新增、删除、导出Excel等操作功能，底部配备分页控件，可实现数据的检索、批量管理与分页浏览。

（10）后台数据管理----天气数据
该页面是农业数据可视化系统的后台气候数据管理模块，左侧为功能导航栏，中间展示气候数据列表，支持按城市筛选，具备新增、删除、导出Excel等操作功能，底部配备分页控件，可实现气候数据的检索、批量管理与分页浏览。

（11）注册登录模块
该页面是农业数据可视化分析系统的登录界面，提供用户名和密码输入框，搭配登录按钮用于身份验证，同时设有注册入口，支持新用户注册账号，是进入系统后台与数据可视化模块的身份校验入口。

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 Django 框架搭建后端服务，通过 requests 爬虫采集农业与气象数据，结合数据分析与数据清洗技术处理数据，使用 MySQL 数据库进行存储，前端利用 Echarts 实现农业与气象数据的可视化分析。

二、功能模块详细介绍

· 夏收粮食产量分析
该页面为夏收粮食产量分析界面，左侧设有功能导航栏，中间以折线图展示各省份多年产量趋势，支持年份、时段筛选及地区 hover 详情查看，底部附带数据表格，实现多维度动态化的粮食产量数据分析。同时以饼图展示近五年各年份夏收粮食产量占比，支持不同时段切换，可直观查看各年份产量结构与详细数据。

· 秋收粮食产量分析
该模块提供各省份秋收粮食产量数据，支持近5年、10年、20年的历史数据分析，通过可视化图表展示各省份产量变化趋势，帮助用户了解秋收粮食产量的增减情况。

· 夏收粮食播种面积分析
该页面为夏收粮食播种面积分析模块，左侧为功能导航栏，中间以分组柱状图展示各省份多年播种面积数据，支持不同时段切换，底部附带数据表格，可直观查看各地区播种面积的年度变化与详细信息。

· 秋收粮食播种面积分析
该模块提供各省份秋收粮食播种面积数据，支持近5年、10年、20年的历史数据分析，可视化展示各省份播种面积变化趋势，帮助用户了解播种面积的增减情况。

· 受灾面积分析
该页面为受灾面积分析模块，左侧为功能导航栏，中间以分组柱状图展示各省份多年受灾面积数据，支持不同时段切换与省份详情查看，底部附带数据表格，可直观呈现各地区受灾情况的年度变化与详细信息。

· 有效灌溉面积分析
该页面为有效灌溉面积分析模块，左侧为功能导航栏，中间以多折线图展示各省份多年有效灌溉面积的变化趋势，支持不同时段切换与省份详情查看，底部附带数据表格，可直观呈现各地区灌溉面积的年度变化与详细信息。

· 农用化肥施用折纯量分析
该模块提供农用化肥施用折纯量数据，支持近5年、10年、20年的历史数据分析，可视化展示化肥施用量的变化趋势，帮助用户了解化肥使用情况。

· 全国各省份平均气温分析
该页面为平均气温分析模块，左侧为功能导航栏，中间以全国地图热力图形式展示各省份平均最低气温和平均最高气温，支持月份切换与昼夜模式切换，可直观查看不同时段、不同地区的气温分布情况。

· 全国各省份平均降水量分析
该页面为平均降水量分析模块，左侧为功能导航栏，中间通过柱状图展示全国各省份平均降水量，搭配饼图呈现各省份占比，支持月份切换，可直观查看不同地区、不同时段的降水数据。

· 注册登录
该页面为农业数据可视化分析系统的登录界面，提供用户名和密码输入框，搭配登录按钮用于身份验证，同时设有注册入口，支持新用户注册账号，是进入系统后台与数据可视化模块的身份校验入口。

· 后台用户管理
该模块提供用户信息的增删改查功能，可查看用户的基本信息、登录记录等，支持对用户权限的管理，如普通用户、管理员等角色分配。

· 后台农业数据管理
该页面为后台农业数据管理模块，左侧为功能导航栏，中间展示农业数据列表，支持省市、指标维度筛选，具备新增、删除、导出 Excel 等操作功能，底部配备分页控件，可实现数据的检索、批量管理与分页浏览。

· 后台气候数据管理
该页面为后台气候数据管理模块，左侧为功能导航栏，中间展示气候数据列表，支持按城市筛选，具备新增、删除、导出 Excel 等操作功能，底部配备分页控件，可实现气候数据的检索、批量管理与分页浏览。

三、项目总结

本系统基于 Django 框架构建农业与气候数据可视化分析平台，通过爬虫技术采集农业生产指标和气象指标数据，经清洗处理后存入 MySQL 数据库。系统提供夏收与秋收粮食产量、播种面积、受灾面积、有效灌溉面积、化肥施用量等农业数据分析功能，以及全国各省份平均气温和降水量的气候分析功能，通过折线图、柱状图、饼图、分组柱状图、多折线图、地图热力图等 Echarts 图表直观展示数据变化趋势与分布特征。系统还包含用户注册登录及后台数据管理模块，支持农业数据与气候数据的增删改查与导出操作，为农业生产决策与气象研究提供了科学的数据支持。

4、核心代码

fromdjango.contrib.auth.decoratorsimportlogin_requiredfromdjango.db.modelsimportSumfromdjango.shortcutsimportrenderfrom.modelsimportAgriculture,Meteorology@login_required(login_url='/login/')defindex(request):zb_results=Agriculture.objects.values_list('zb',flat=True).distinct()zb=request.GET.get('zb')qh=request.GET.get('qh')selectTime=request.GET.get('selectTime')ifnotselectTime:selectTime='近5年'qh_data={'avg_max_temperature':{},'avg_min_temperature':{},'avg_precipitation':{}}context={'direction':'','zb_results':zb_results,'zb':zb,'qh':qh,'year_results':[],'year_data':[],'area_results':[],'area_data':[],'unit':'','qh_data':qh_data}ifzb:context['direction']='zb'all_results=Agriculture.objects.all().filter(zb=zb)unit=Agriculture.objects.all().filter(zb=zb).values_list('unit',flat=True).distinct()[0]year_results=list(all_results.values_list('updateTime',flat=True).distinct())ifselectTime:selectTime_dict={'近5年':5,'近10年':10,'近20年':20}year_results=year_results[0:selectTime_dict[selectTime]]year_data={}flag=0foryearinyear_results:total_value=Agriculture.objects.all().filter(zb=zb).filter(updateTime=year).aggregate(value_sum=Sum('value'))value_sum=round(total_value['value_sum'],2)ifvalue_sum==0:flag+=1continueyear_data[year]=value_sum year_results=year_results[flag:selectTime_dict[selectTime]]area_results=list(all_results.values_list('area',flat=True).distinct())area_data={}forareainarea_results:temp=[round(eval(_),2)for_inlist(all_results.filter(area=area).values_list('value',flat=True))]temp=temp[flag:selectTime_dict[selectTime]]area_data[area]=temp context['year_results']=year_results context['year_data']=year_data context['area_results']=area_results context['area_data']=area_data context['unit']=unitelifqh:context['direction']='qh'provincial={}month_list=list(Meteorology.objects.all().values_list('month',flat=True).distinct())formonthinmonth_list:qh_data['avg_max_temperature'][month]=[]qh_data['avg_min_temperature'][month]=[]qh_data['avg_precipitation'][month]=[]city_precipitation=[]forcityinprovincial.keys():results=Meteorology.objects.all().filter(city=city).filter(month=month).values('avg_max_temperature','avg_min_temperature','avg_precipitation')[0]city=provincial[city]ifcityincity_precipitation:qh_data['avg_precipitation'][month].append({'name':city,'value':results['avg_precipitation'].replace('mm','')})qh_data['avg_max_temperature'][month].append({'name':city,'value':results['avg_max_temperature'].replace('℃','')})qh_data['avg_min_temperature'][month].append({'name':city,'value':results['avg_min_temperature'].replace('℃','')})returnrender(request,'index.html',context=context)importrequestsimporttimefromrequests.packages.urllib3.exceptionsimportInsecureRequestWarning requests.packages.urllib3.disable_warnings(InsecureRequestWarning)defgetData(zb,zb_code,data):millis=int(round(time.time()*1000))url='https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?}'.format(zb_code,millis)}response=requests.get(url=url,headers=headers,verify=False)results=response.json()unit=results['returndata']['wdnodes'][0]['nodes'][0]['unit']area_code={}foriteminresults['returndata']['wdnodes'][1]['nodes']:name=item['cname']code=item['code']area_code[code]=nameforiteminresults['returndata']['datanodes']:value=item['data']['data']area=area_code[item['wds'][1]['valuecode']]updateTime=item['wds'][2]['valuecode']data.append([area,value,unit,zb,updateTime])defwriteData(data):withopen('./data/data_agriculture.csv','w+',encoding='utf-8')asfp:fp.write('\t'.join(['area','value','unit','zb','updateTime'])+'\n')foritemindata:fp.write('\t'.join([str(_)for_initem])+'\n')if__name__=='__main__':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'}]data=[]foriteminzb_code_list:zb=item['zb']zb_code=item['zb_code']getData(zb,zb_code,data)print('指标：{}数据采集完成!'.format(zb))time.sleep(3)writeData(data)