Forest-Fire-Prediction-Website 项目教程

Forest-Fire-Prediction-Website 项目教程

Forest-Fire-Prediction-WebsiteA website that predicts the probability of a forest fire taking place based on oxygen,temperature and humidity content项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fo/Forest-Fire-Prediction-Website

1. 项目的目录结构及介绍

Forest-Fire-Prediction-Website/
├── static/
├── templates/
├── Forest_fire.csv
├── LICENSE
├── Procfile
├── README.md
├── app.py
├── forest_fire.py
├── model.pkl
└── requirements.txt

目录结构介绍

  • static/: 存放静态文件,如CSS、JavaScript等。
  • templates/: 存放HTML模板文件。
  • Forest_fire.csv: 数据文件,可能包含用于训练或测试模型的数据。
  • LICENSE: 项目的开源许可证文件。
  • Procfile: 用于Heroku部署的配置文件。
  • README.md: 项目的说明文档。
  • app.py: 项目的启动文件,包含Flask应用的入口。
  • forest_fire.py: 可能包含与森林火灾预测相关的逻辑代码。
  • model.pkl: 训练好的模型文件,用于预测森林火灾的概率。
  • requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

app.py

app.py 是项目的启动文件,通常包含Flask应用的入口。以下是一个典型的 app.py 文件结构:

from flask import Flask, render_template, request
import forest_fire

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    # 获取用户输入
    oxygen = float(request.form['oxygen'])
    temperature = float(request.form['temperature'])
    humidity = float(request.form['humidity'])
    
    # 调用预测函数
    prediction = forest_fire.predict(oxygen, temperature, humidity)
    
    # 返回预测结果
    return render_template('result.html', prediction=prediction)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

启动文件介绍

  • Flask应用初始化: app = Flask(__name__) 初始化Flask应用。
  • 路由定义: @app.route('/') 定义了根路径的路由,返回 index.html 模板。
  • 预测路由: @app.route('/predict', methods=['POST']) 定义了预测路由,处理用户提交的表单数据,并调用 forest_fire.predict 函数进行预测。
  • 运行应用: if __name__ == '__main__': 确保应用在直接运行时启动。

3. 项目的配置文件介绍

Procfile

Procfile 是用于Heroku部署的配置文件,定义了应用的启动命令。

web: python app.py

配置文件介绍

  • web: 定义了应用的启动命令,使用 python app.py 启动Flask应用。

requirements.txt

requirements.txt 列出了项目依赖的Python包。

Flask==2.0.1
scikit-learn==0.24.2

配置文件介绍

  • Flask: 项目的Web框架。
  • scikit-learn: 用于机器学习的Python库,可能用于加载和使用 model.pkl 中的模型。

以上是 Forest-Fire-Prediction-Website 项目的教程,包含了项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍。

Forest-Fire-Prediction-WebsiteA website that predicts the probability of a forest fire taking place based on oxygen,temperature and humidity content项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fo/Forest-Fire-Prediction-Website

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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