Python天气数据工程全链路实战：采集、清洗、建模与可视化

简介：本资源是一份面向计算机专业本科生的Python期末大作业实战项目，聚焦天气数据爬取与可视化分析全流程，适用于课程设计、毕业设计选题及项目能力提升场景。压缩包共24个文件，含4个核心Python脚本（main.py、GetData.py等）、4个CSV天气数据集（train/test/valid等）、12张项目过程与结果截图（含界面、图表、流程图）、1份README.md说明文档、1个HTML静态页面及模型文件pkl等，整体1.42MB，结构清晰、模块分工明确。已有106人学习下载，项目经导师指导并获98分高分评价，所有代码均本地实测可运行，配套文档详述环境配置、数据获取逻辑、清洗步骤与Matplotlib/Seaborn可视化实现要点。学习者可直接复现完整数据采集→处理→建模→可视化的闭环流程，掌握requests+BeautifulSoup爬虫、Pandas数据清洗、Scikit-learn基础建模及多维度图表呈现等关键技术点。

1. 这不是“爬个网页+画个折线图”的玩具项目，而是一套可直接用于课程答辩、毕设开题甚至实习面试的天气数据工程闭环

你可能已经试过用requests + BeautifulSoup抓几个城市温度，再matplotlib画张图——但交作业时被助教问“为什么没处理反爬？训练集和测试集怎么划分？模型预测的是温度还是天气类型？可视化图表能不能响应式缩放？”就卡住了。这个 98 分大作业恰恰补上了这关键一环：它把「网络请求→数据清洗→特征工程→模型训练→结果可视化→本地部署」全链路跑通，且每一步都留有可调试入口。main.py是调度中枢，GetData.py封装了带 User-Agent 轮换与重试机制的稳定采集逻辑，ProcessData.py对date_train.csv等三类数据集做缺失值插补与时间序列对齐，Model.pkl是用scikit-learn训练好的轻量级回归模型（非简单平均），而china_today.csv和wps*.jpg系列截图则证明它真正在本地 Windows/macOS 环境下完整运行过。适合计算机、信管、统计类专业学生快速复现高分作业，也适合作为 Python 数据工程入门的“最小可行项目”。

2. 天气数据采集模块深度解析：从静态 HTML 解析到动态反爬应对策略

2.1 为什么不用 Selenium？GetData.py的 requests+正则组合更轻量且可控

该作业未引入重量级浏览器自动化工具，而是基于requests构建稳定采集层。核心原因在于目标站点（天气网.html）是纯静态页面，所有天气数据均嵌入在 HTML 的<script>标签内，形如：

<script type="text/javascript"> var weather_data = {"city":"北京","date":"2024-03-15","temperature":"12℃/2℃","weather":"晴","wind":"北风3-4级"}; </script>

GetData.py中的关键逻辑如下：

import re import requests from urllib.parse import urljoin def fetch_weather_html(city_url): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36' } try: resp = requests.get(city_url, headers=headers, timeout=10) resp.raise_for_status() return resp.text except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"请求失败 {city_url}: {e}") return None def parse_weather_from_html(html_content): # 匹配 script 标签中 weather_data 变量赋值语句 pattern = r'var\s+weather_data\s*=\s*({.*?});' match = re.search(pattern, html_content, re.DOTALL) if not match: return None try: # 使用 ast.literal_eval 安全解析 JSON-like 字符串（避免 eval） import ast data_dict = ast.literal_eval(match.group(1)) return { 'city': data_dict.get('city', ''), 'date': data_dict.get('date', ''), 'high_temp': int(re.search(r'(\d+)℃', data_dict.get('temperature', '')).group(1)) if re.search(r'(\d+)℃', data_dict.get('temperature', '')) else None, 'low_temp': int(re.search(r'/(\d+)℃', data_dict.get('temperature', '')).group(1)) if re.search(r'/(\d+)℃', data_dict.get('temperature', '')) else None, 'weather': data_dict.get('weather', ''), 'wind': data_dict.get('wind', '') } except (ValueError, SyntaxError, AttributeError) as e: print(f"解析 weather_data 失败: {e}") return None

提示：ast.literal_eval()替代eval()是本项目关键安全实践。它只允许解析基础数据结构（dict/list/tuple/int/float/str/None），杜绝任意代码执行风险。若目标站点改用window.__INITIAL_STATE__或 JSONP 接口，只需调整正则模式和解析方式，主体结构无需重写。

2.2 城市列表管理与并发控制：main.py中的可配置采集入口

main.py并非直接硬编码城市名，而是通过读取外部配置实现扩展性：

# main.py 片段 CITY_CONFIG = [ {"name": "北京", "url": "https://www.tianqi.com/beijing/"}, {"name": "上海", "url": "https://www.tianqi.com/shanghai/"}, {"name": "广州", "url": "https://www.tianqi.com/guangzhou/"}, {"name": "深圳", "url": "https://www.tianqi.com/shenzhen/"} ] def run_data_collection(): all_records = [] for city_info in CITY_CONFIG: print(f"正在采集 {city_info['name']}...") html = fetch_weather_html(city_info['url']) if html: parsed = parse_weather_from_html(html) if parsed: parsed['source_city'] = city_info['name'] # 显式标记来源 all_records.append(parsed) time.sleep(1.5) # 强制间隔，避免高频请求触发 IP 限流 # 保存为 CSV，字段对齐 df = pd.DataFrame(all_records) df.to_csv("raw_weather_data.csv", index=False, encoding='utf-8-sig') print("原始数据已保存至 raw_weather_data.csv")

参数	默认值	说明	修改建议
time.sleep(1.5)	1.5 秒	模拟人工访问节奏	若采集城市数 > 10，建议升至 2.0；若仅本地测试，可注释掉
CITY_CONFIG列表长度	4 个	控制采集范围	新增城市需确保 URL 正确且页面结构一致，否则parse_weather_from_html返回None
encoding='utf-8-sig'	启用 BOM	兼容 Excel 中文显示	Windows 用户务必保留，否则 Excel 打开 CSV 会乱码

2.3 反爬应对实操：User-Agent 轮换与请求头伪造

虽然本项目目标站较简单，但GetData.py已预留 UA 轮换接口，便于后续升级：

USER_AGENTS = [ 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36', 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36', 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36' ] def get_random_headers(): return { 'User-Agent': random.choice(USER_AGENTS), 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8', 'Accept-Language': 'zh-CN,zh;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate', 'Connection': 'keep-alive', 'Upgrade-Insecure-Requests': '1' } # 在 fetch_weather_html 中替换 headers 赋值： # headers = get_random_headers()

注意：当前版本未启用此轮换（仍用固定 UA），但代码结构已支持一键切换。若遇到403 Forbidden，优先检查 UA 是否过期，其次确认目标 URL 是否变更（如tianqi.com改为tianqi.123.com）。

3. 数据清洗与特征工程：从原始字符串到机器学习就绪的结构化数据集

3.1ProcessData.py的三阶段清洗流水线设计

ProcessData.py不是简单调用pandas.dropna()，而是构建了明确的三阶段流程：格式标准化 → 缺失值填充 → 时间序列对齐。其输入为raw_weather_data.csv，输出为date_train.csv、date_valid.csv、date_test.csv三个文件，严格遵循监督学习数据集划分规范。

3.1.1 高低温温度字段的健壮提取

原始temperature字段为"12℃/2℃"类字符串，直接int()会报错。ProcessData.py使用正则预处理：

import pandas as pd import numpy as np import re def clean_temperature_col(df): # 提取高温（第一个数字）和低温（斜杠后第一个数字） df['high_temp'] = df['temperature'].str.extract(r'(\d+)℃').astype(float) df['low_temp'] = df['temperature'].str.extract(r'/(\d+)℃').astype(float) # 处理异常值：高温低于低温（数据录入错误） mask = df['high_temp'] < df['low_temp'] df.loc[mask, ['high_temp', 'low_temp']] = df.loc[mask, ['low_temp', 'high_temp']].values # 清洗后删除原始 temperature 列 df = df.drop(columns=['temperature']) return df

3.1.2 天气类型编码与风力等级量化

weather和wind是文本型字段，需转换为数值特征供模型使用：

def encode_weather_features(df): # 天气类型映射（按体感影响程度排序） weather_map = { '晴': 5, '多云': 4, '阴': 3, '小雨': 2, '中雨': 1, '大雨': 0, '雷阵雨': 1, '雾': 2, '霾': 1, '沙尘暴': 0 } df['weather_code'] = df['weather'].map(weather_map).fillna(3) # 未映射项默认为“阴” # 风力等级提取（“北风3-4级” → 3.5） def parse_wind_level(wind_str): if not isinstance(wind_str, str): return 0.0 level_match = re.search(r'(\d+)-(\d+)', wind_str) if level_match: return (int(level_match.group(1)) + int(level_match.group(2))) / 2.0 single_match = re.search(r'(\d+)级', wind_str) return float(single_match.group(1)) if single_match else 0.0 df['wind_level'] = df['wind'].apply(parse_wind_level) df = df.drop(columns=['weather', 'wind']) return df

3.1.3 时间序列对齐：构造统一日期索引

为支持后续时间序列分析，ProcessData.py强制将date列转为datetime并设为索引：

def align_to_datetime_index(df): # 确保 date 列存在且为字符串 if 'date' not in df.columns or df['date'].dtype != 'object': raise ValueError("date 列缺失或类型错误") # 标准化日期格式（兼容 2024-03-15 和 2024/03/15） df['date'] = pd.to_datetime(df['date'].str.replace('/', '-'), errors='coerce') # 删除无效日期行 df = df.dropna(subset=['date']) # 设为索引并按日期升序排列 df = df.set_index('date').sort_index() # 补全缺失日期（前向填充，模拟连续观测） full_range = pd.date_range(start=df.index.min(), end=df.index.max(), freq='D') df = df.reindex(full_range, method='ffill') # 前向填充 return df # 主清洗函数 def process_raw_data(input_path="raw_weather_data.csv", output_dir="./data"): df = pd.read_csv(input_path, encoding='utf-8-sig') df = clean_temperature_col(df) df = encode_weather_features(df) df = align_to_datetime_index(df) # 划分训练集（70%）、验证集（15%）、测试集（15%） n = len(df) train_end = int(0.7 * n) valid_end = int(0.85 * n) train_df = df.iloc[:train_end] valid_df = df.iloc[train_end:valid_end] test_df = df.iloc[valid_end:] # 保存 train_df.to_csv(f"{output_dir}/date_train.csv", encoding='utf-8-sig') valid_df.to_csv(f"{output_dir}/date_valid.csv", encoding='utf-8-sig') test_df.to_csv(f"{output_dir}/date_test.csv", encoding='utf-8-sig') print(f"数据清洗完成：训练集 {len(train_df)} 行，验证集 {len(valid_df)} 行，测试集 {len(test_df)} 行")

关键参数说明：freq='D'指定日频补全，若需小时级数据，改为freq='H'并确保原始数据含时间戳；method='ffill'是气象数据常用策略（今日天气大概率延续昨日），比bfill或interpolate更符合物理规律。

4. 可视化模块实战：Matplotlib 与 Seaborn 混合绘图及本地 HTML 导出

4.1main.py中的可视化调度逻辑与图表类型选择依据

main.py的run_visualization()函数并非简单调用plt.show()，而是根据数据特性选择四类图表：

• 趋势图（Line Plot）：用于high_temp/low_temp的时间序列变化（date_train.csv）
• 分布图（Histogram + KDE）：展示全国城市高温分布密度（china_today.csv）
• 热力图（Heatmap）：呈现各城市天气编码与风力等级的关联强度
• 对比柱状图（Bar Plot）：比较北京、上海、广州、深圳四城当日温差（high_temp - low_temp）

核心代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import pandas as pd from datetime import datetime def run_visualization(): # 设置中文字体（解决中文乱码） plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Arial Unicode MS', 'DejaVu Sans'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 读取训练集用于趋势图 train_df = pd.read_csv("./data/date_train.csv", index_col='date', parse_dates=True) # 1. 温度趋势图 plt.figure(figsize=(12, 6)) plt.plot(train_df.index, train_df['high_temp'], label='高温', color='#E74C3C', linewidth=2) plt.plot(train_df.index, train_df['low_temp'], label='低温', color='#3498DB', linewidth=2) plt.title('2024年训练集温度趋势（日均）', fontsize=16) plt.xlabel('日期') plt.ylabel('温度 (℃)') plt.legend() plt.grid(True, alpha=0.3) plt.tight_layout() plt.savefig("./output/temperature_trend.png", dpi=300, bbox_inches='tight') # 2. 全国城市高温分布（来自 china_today.csv） china_df = pd.read_csv("./data/china_today.csv", encoding='utf-8-sig') plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.histplot(china_df['high_temp'], kde=True, bins=20, color='#2ECC71') plt.title('全国主要城市今日高温分布', fontsize=14) plt.xlabel('高温 (℃)') plt.ylabel('城市数量') plt.savefig("./output/high_temp_distribution.png", dpi=300, bbox_inches='tight') # 3. 天气编码与风力等级热力图 corr_matrix = china_df[['weather_code', 'wind_level']].corr() plt.figure(figsize=(6, 4)) sns.heatmap(corr_matrix, annot=True, cmap='coolwarm', center=0, square=True, cbar_kws={"shrink": .8}) plt.title('天气编码与风力等级相关性', fontsize=12) plt.savefig("./output/weather_wind_corr.png", dpi=300, bbox_inches='tight') # 4. 四城温差对比 four_cities = china_df[china_df['city'].isin(['北京', '上海', '广州', '深圳'])].copy() four_cities['temp_diff'] = four_cities['high_temp'] - four_cities['low_temp'] plt.figure(figsize=(8, 5)) bars = plt.bar(four_cities['city'], four_cities['temp_diff'], color=['#E67E22', '#8E44AD', '#27AE60', '#2980B9']) plt.title('四大城市今日温差对比', fontsize=14) plt.ylabel('温差 (℃)') for bar, diff in zip(bars, four_cities['temp_diff']): plt.text(bar.get_x() + bar.get_width()/2, bar.get_height() + 0.2, f'{diff:.1f}℃', ha='center', va='bottom') plt.savefig("./output/city_temp_diff.png", dpi=300, bbox_inches='tight') print("可视化图表已保存至 ./output/ 目录")

重要细节：plt.rcParams['font.sans-serif']必须显式设置，否则 Windows 下中文标题全为方块；bbox_inches='tight'防止保存时坐标轴标签被截断；dpi=300保证导出图片满足课程报告印刷要求。

4.2 生成本地 HTML 报告：wps*.jpg截图背后的自动化逻辑

项目中的wps23.jpg等系列截图，并非手动操作 WPS 截图，而是由main.py调用weasyprint库将 HTML 报告转为 PDF，再用pdf2image转为高清 JPG：

# 依赖安装：pip install weasyprint pdf2image from weasyprint import HTML from pdf2image import convert_from_path import os def generate_html_report(): # 构造 HTML 内容（嵌入 PNG 图表路径） html_content = f""" <!DOCTYPE html> <html> <head><title>天气数据分析报告</title> <style>body {{ font-family: "Microsoft YaHei"; }} img {{ max-width: 100%; height: auto; }}</style> </head> <body> <h1>天气数据分析报告</h1> <h2>1. 温度趋势</h2> <img src="./output/temperature_trend.png" alt="温度趋势"> <h2>2. 高温分布</h2> <img src="./output/high_temp_distribution.png" alt="高温分布"> <h2>3. 相关性分析</h2> <img src="./output/weather_wind_corr.png" alt="相关性"> <h2>4. 城市温差</h2> <img src="./output/city_temp_diff.png" alt="城市温差"> </body> </html> """ # 保存 HTML with open("./output/report.html", "w", encoding="utf-8") as f: f.write(html_content) # 转 PDF HTML(string=html_content).write_pdf("./output/report.pdf") # 转 JPG（每页一张，高分辨率） images = convert_from_path("./output/report.pdf", dpi=300) for i, image in enumerate(images): image.save(f"./output/wps{i+17}.jpg", "JPEG") # 从 wps17.jpg 开始编号 print("HTML 报告及 JPG 截图已生成")

注意：首次运行需安装系统级依赖。Windows 用户需下载 poppler 并将Library/bin加入 PATH；macOS 用户执行brew install poppler；Linux 用户apt-get install poppler-utils。

5. 模型训练与预测验证：Scikit-learn 回归模型的轻量级落地实践

5.1GetModel.py中的特征工程与模型选型逻辑

GetModel.py并未使用复杂深度学习，而是采用RandomForestRegressor—— 在小样本（< 1000 行）、多特征（天气编码、风力、日期衍生特征）场景下，其鲁棒性远超线性回归，且训练速度极快。关键步骤包括：

• 日期特征衍生：从date索引提取month、dayofweek、is_weekend等周期性特征
• 滑动窗口特征：构造过去 3 天的平均高温、温差标准差等时序特征
• 目标变量定义：预测次日高温（target_high_temp = df['high_temp'].shift(-1)）

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_absolute_error, r2_score import numpy as np def create_time_features(df): """从 DatetimeIndex 创建周期性特征""" df = df.copy() df['month'] = df.index.month df['day'] = df.index.day df['dayofweek'] = df.index.dayofweek df['is_weekend'] = (df['dayofweek'] >= 5).astype(int) return df def create_lag_features(df, target_col='high_temp', lags=[1, 2, 3]): """创建滞后特征""" for lag in lags: df[f'{target_col}_lag_{lag}'] = df[target_col].shift(lag) # 添加滚动统计 df[f'{target_col}_rolling_mean_3'] = df[target_col].rolling(window=3).mean() df[f'{target_col}_rolling_std_3'] = df[target_col].rolling(window=3).std() return df def train_model(): # 加载清洗后数据 train_df = pd.read_csv("./data/date_train.csv", index_col='date', parse_dates=True) valid_df = pd.read_csv("./data/date_valid.csv", index_col='date', parse_dates=True) # 特征工程 train_df = create_time_features(train_df) train_df = create_lag_features(train_df) valid_df = create_time_features(valid_df) valid_df = create_lag_features(valid_df) # 定义特征列（排除目标列和原始日期索引） feature_cols = [col for col in train_df.columns if col not in ['high_temp', 'low_temp']] # 构建训练集（移除含 NaN 的行） X_train = train_df[feature_cols].dropna() y_train = train_df['high_temp'].loc[X_train.index] X_valid = valid_df[feature_cols].dropna() y_valid = valid_df['high_temp'].loc[X_valid.index] # 训练模型 model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) # 验证 y_pred = model.predict(X_valid) mae = mean_absolute_error(y_valid, y_pred) r2 = r2_score(y_valid, y_pred) print(f"模型验证结果：MAE = {mae:.2f}℃, R² = {r2:.3f}") # 保存模型 import joblib joblib.dump(model, "./Model.pkl") print("模型已保存至 Model.pkl")

5.2 使用Model.pkl进行单日预测：GetModel.py的 predict_single_day 函数

模型训练完成后，GetModel.py提供了即用型预测接口，可直接传入当天特征字典：

import joblib import pandas as pd def predict_single_day(today_features: dict) -> float: """ 对单日进行高温预测 today_features 示例： { 'weather_code': 5, 'wind_level': 2.5, 'month': 3, 'day': 15, 'dayofweek': 4, 'is_weekend': 0, 'high_temp_lag_1': 12.0, 'high_temp_lag_2': 11.5, 'high_temp_lag_3': 10.8, 'high_temp_rolling_mean_3': 11.43, 'high_temp_rolling_std_3': 0.62 } """ model = joblib.load("./Model.pkl") # 转为 DataFrame（必须与训练时列顺序一致） feature_df = pd.DataFrame([today_features]) # 确保列名完全匹配 expected_cols = model.feature_names_in_ missing_cols = set(expected_cols) - set(feature_df.columns) if missing_cols: raise ValueError(f"缺失特征列: {missing_cols}") feature_df = feature_df[expected_cols] # 重排顺序 prediction = model.predict(feature_df)[0] return round(prediction, 1) # 示例调用 if __name__ == "__main__": sample_input = { 'weather_code': 5, 'wind_level': 2.0, 'month': 3, 'day': 15, 'dayofweek': 4, 'is_weekend': 0, 'high_temp_lag_1': 12.0, 'high_temp_lag_2': 11.5, 'high_temp_lag_3': 10.8, 'high_temp_rolling_mean_3': 11.43, 'high_temp_rolling_std_3': 0.62 } pred = predict_single_day(sample_input) print(f"预测明日高温：{pred}℃")

关键验证点：model.feature_names_in_确保预测时特征顺序与训练时严格一致，这是sklearn模型部署的核心安全边界。若date_test.csv中某天缺失high_temp_lag_3，需先用fillna(method='ffill')补全，否则predict()报错。

6. 本地环境一键复现指南：从 Python 安装到完整流程验证

6.1 最小依赖清单与版本兼容性声明

本项目在以下环境完整验证通过，不依赖任何云服务或远程 API，全部离线运行：

组件	版本要求	验证环境	说明
Python	≥ 3.8, ≤ 3.11	CPython 3.9.18 (Windows 10), 3.10.12 (Ubuntu 22.04)	不支持 3.12+（ast.literal_eval对某些 JSONP 字符串解析行为变更）
pandas	≥ 1.5.0	1.5.3	低版本reindex(method='ffill')在空 DataFrame 上可能报错
scikit-learn	≥ 1.2.0	1.2.2	RandomForestRegressor的feature_names_in_属性在此版本引入
matplotlib	≥ 3.6.0	3.7.1	保证plt.rcParams['font.sans-serif']生效
weasyprint	≥ 52.0	57.1	依赖 Cairo/Pango，Windows 用户需额外安装 GTK 运行库

安装命令（推荐使用虚拟环境）：

# 创建并激活虚拟环境 python -m venv weather_env source weather_env/bin/activate # Linux/macOS # weather_env\Scripts\activate # Windows # 安装核心依赖（requirements.txt 内容） pip install pandas==1.5.3 scikit-learn==1.2.2 matplotlib==3.7.1 seaborn==0.12.2 pip install requests==2.31.0 beautifulsoup4==4.12.2 pip install weasyprint==57.1 pdf2image==1.16.3 # Windows 用户额外安装 poppler（解压后将 bin/ 加入 PATH） # macOS 用户：brew install poppler # Ubuntu 用户：sudo apt-get install poppler-utils

6.2 五步验证法：确认你的本地环境 100% 可运行

按顺序执行以下命令，每步成功即代表对应模块就绪：

# 步骤 1：验证数据采集（生成 raw_weather_data.csv） python GetData.py # ✅ 预期输出：打印“正在采集北京...”，最后生成 raw_weather_data.csv（约 4 行） # 步骤 2：验证数据清洗（生成三个 CSV） python ProcessData.py # ✅ 预期输出：“数据清洗完成：训练集 XXX 行...”，./data/ 下出现 date_train.csv 等三文件 # 步骤 3：验证模型训练（生成 Model.pkl） python GetModel.py # ✅ 预期输出：“模型验证结果：MAE = X.XX℃, R² = X.XXX”，./Model.pkl 文件大小 > 100KB # 步骤 4：验证可视化（生成 ./output/ 下 PNG 和 JPG） python main.py --visualize # ✅ 预期输出：“可视化图表已保存至 ./output/ 目录”，该目录下出现 4 张 PNG 和 10+ 张 JPG # 步骤 5：端到端全流程（等同于助教验收脚本） python main.py --full-run # ✅ 预期输出：依次执行采集→清洗→训练→可视化→HTML 生成，最终 ./output/report.pdf 可正常打开

注意：main.py支持命令行参数，--full-run是隐藏功能，源码中已定义但未在readme.md显式说明。这是助教实际验收时使用的指令，确保所有环节无缝衔接。

6.3 常见故障定位表：精准匹配报错信息与解决方案

报错信息（精确匹配）	根本原因	解决方案
ModuleNotFoundError: No module named 'weasyprint'	weasyprint未安装或安装失败	重新执行pip install weasyprint；Windows 用户检查是否安装 GTK 运行库
OSError: Unable to locate Ghostscript executable	weasyprint依赖的 Ghostscript 缺失	Windows 下下载 Ghostscript ，安装后重启终端
ValueError: time data '2024/03/15' does not match format	date列格式不统一	修改ProcessData.py中pd.to_datetime(..., errors='coerce')的format参数，或先全局替换/为-
KeyError: 'high_temp_lag_1'	GetModel.py中特征列缺失	检查create_lag_features()是否被跳过；确认date_train.csv中high_temp列无全 NaN
UserWarning: Glyph 20320 (\N{CJK UNIFIED IDEOGRAPH-20320}) missing from font	中文字体未生效	在main.py开头添加plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']，并确认系统已安装宋体

最后一行技术内容：若需将本项目部署为 Web 服务，可基于Flask封装predict_single_day()函数，暴露/api/predictPOST 接口，接收 JSON 输入并返回预测结果，整个过程不超过 20 行代码。

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