https://github.com/daskwin/appliedpython_hw1
https://github.com/daskwin/appliedpython_hw1
python streamlit
Last synced: about 2 months ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/daskwin/appliedpython_hw1
- Owner: daskwin
- License: mit
- Created: 2025-01-06T18:54:52.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-01-06T20:06:28.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-01-06T20:23:08.290Z (over 1 year ago)
- Topics: python, streamlit
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage: https://daskwin-weather-analysis.streamlit.app
- Size: 737 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# Домашнее задание №1
## Описание
Этот репозиторий создан для анализа исторических данных о температуре в разных городах мира и мониторинга текущей температуры с использованием API OpenWeatherMap.
Был 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.
## 📂 Структура репозитория
- app.py — основной файл для развертывания Streamlit-приложения.
- utils_func.py — модуль с функциями.
- requirements.txt — список всех зависимостей проекта.
- temperature_data.csv — пример файла с историческими данными о температуре.
- HW1_AppliedPython_daskwin.ipynb — ноутбук с исследованиями.
## 💻 Инструкция к приложению
📍 Ссылка на Streamlit Cloud: https://daskwin-weather-analysis.streamlit.app
1. Необходимо загрузить `.csv` файл следущего формата:
>**city**: Название города.
>
>**timestamp**: Дата (с шагом в 1 день).
>
>**temperature**: Среднесуточная температура (в °C).
>
>**season**: Сезон года (зима, весна, лето, осень).
В репозитории есть файл [temperature_data.csv](https://github.com/daskwin/AppliedPython_HW1/blob/main/temperature_data.csv) с уже сгенерированными историческими данными.
2. После загрузки файла вам будут доступы блоки:
* Выбор города из выпадающего списка;
* Описательная статистика для выбранного города;
* Блок с графиками (временной ряд температур, сезонные профили и средняя температура по месяцам);
* Поле для ввода вашего API-ключа;
* После корректиного ввода ключа текущая температура выбранного города будет проверена на попадание в диапозон.