{"id":24154868,"url":"https://github.com/daskwin/appliedpython_hw1","last_synced_at":"2026-05-05T01:37:36.786Z","repository":{"id":271288481,"uuid":"912965538","full_name":"daskwin/AppliedPython_HW1","owner":"daskwin","description":null,"archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-01-06T20:06:28.000Z","size":755,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-01-06T20:23:08.290Z","etag":null,"topics":["python","streamlit"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"https://daskwin-weather-analysis.streamlit.app","language":"Jupyter Notebook","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"mit","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/daskwin.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2025-01-06T18:54:52.000Z","updated_at":"2025-01-06T20:07:24.000Z","dependencies_parsed_at":"2025-01-06T20:23:10.774Z","dependency_job_id":"c13bcaa4-927f-4391-b34a-12899b599469","html_url":"https://github.com/daskwin/AppliedPython_HW1","commit_stats":null,"previous_names":["daskwin/appliedpython_hw1"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/daskwin%2FAppliedPython_HW1","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/daskwin%2FAppliedPython_HW1/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/daskwin%2FAppliedPython_HW1/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/daskwin%2FAppliedPython_HW1/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/daskwin","download_url":"https://codeload.github.com/daskwin/AppliedPython_HW1/tar.gz/refs/heads/main","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":241435116,"owners_count":19962399,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["python","streamlit"],"created_at":"2025-01-12T12:26:19.690Z","updated_at":"2026-05-05T01:37:36.748Z","avatar_url":"https://github.com/daskwin.png","language":"Jupyter Notebook","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Домашнее задание №1\n\n## Описание\n\nЭтот репозиторий создан для анализа исторических данных о температуре в разных городах мира и мониторинга текущей температуры с использованием API OpenWeatherMap.\n\nБыл проведен анализ временных рядов исторических данных, мониторинг текущих температурных данных, а также создано Streamlit-приложение для интерактивной визуализации и анализа. Также были проведены исследования методов синхронной и асинхронной обработки данных для ускорения вычислений и использованы различные подходы для параллельной обработки запросов.\n\n## 📂 Структура репозитория\n\n- app.py — основной файл для развертывания Streamlit-приложения.\n- utils_func.py — модуль с функциями.\n- requirements.txt — список всех зависимостей проекта.\n- temperature_data.csv — пример файла с историческими данными о температуре.\n- HW1_AppliedPython_daskwin.ipynb — ноутбук с исследованиями.\n\n## 💻 Инструкция к приложению\n\n📍 Ссылка на Streamlit Cloud: https://daskwin-weather-analysis.streamlit.app\n\n1. Необходимо загрузить `.csv` файл следущего формата:\n\u003e**city**: Название города.\n\u003e\n\u003e**timestamp**: Дата (с шагом в 1 день).\n\u003e\n\u003e**temperature**: Среднесуточная температура (в °C).\n\u003e\n\u003e**season**: Сезон года (зима, весна, лето, осень).\n\nВ репозитории есть файл [temperature_data.csv](https://github.com/daskwin/AppliedPython_HW1/blob/main/temperature_data.csv) с уже сгенерированными историческими данными.\n\n2. После загрузки файла вам будут доступы блоки:\n   * Выбор города из выпадающего списка;\n   * Описательная статистика для выбранного города;\n   * Блок с графиками (временной ряд температур, сезонные профили и средняя температура по месяцам);\n   * Поле для ввода вашего API-ключа;\n   * После корректиного ввода ключа текущая температура выбранного города будет проверена на попадание в диапозон.\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fdaskwin%2Fappliedpython_hw1","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fdaskwin%2Fappliedpython_hw1","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fdaskwin%2Fappliedpython_hw1/lists"}