Flood Rainfall Disaster Prediction Website

Inundações de desastre-desastre-prelúcia-mata-mata

NTT-CodeForgood-Datascience-Hackathon (finalista)

Site de alívio de desastres de inundações e chuvas.

Página de boas -vindas

Abordagem:->

A resposta a desastres é a segunda fase do ciclo de gerenciamento de desastres. Consiste em vários elementos, por exemplo, aviso, evacuação, pesquisa e resgate, prestando assistência imediata, avaliação de danos, assistência contínua e restauração imediata. Então, entre todos, trabalhamos no sistema de alerta para inundações. Nisso, fornecemos uma interface de usuário ao público comum para verificar o nível de fluxo de água nos rios no futuro e fornecer um mecanismo de notificação se houver alguma possibilidade de inundação devido a qualquer rio em futuro próximo (12 meses). Junto com que os usuários também podem ver as tendências históricas dos rios fluir e podem visualizar os padrões de chuva também em sua subdivisão (área). Portanto, com tanta informação de antemão e conhecendo as chances da enchente em qualquer região, podemos nos preparar e alertar o público local para que a perda fosse mínima.

Gráfico de fluxo de trabalho

Etapas tomadas no processo:->

Conexão com html:

1. Um usuário emite uma solicitação de URL raiz de um domínio / para ir para sua página de índice
2. main.py mapeia o URL / para uma função python
3. A função Python encontra um modelo da web que vive nos modelos/ pasta.
4. Um modelo da web olhará na estática/ pasta para qualquer imagem, CSSFiles necessários, pois renderiza para HTML
5. HTML renderizado é enviado de volta para main.py
6. main.py envia o html de volta ao navegador

URL no navegador e conexão de back -end:

1. Primeiro. Importamos a classe Flask e um modelo de renderização de funções.
2. Em seguida, criamos uma nova instância da classe Flask.
3. Em seguida, mapeamos o URL / para o índice de função (). Agora, quando alguém visita esse URL, o índice de função () será executado.
4. O índice de função () usa o modelo de renderização da função de frasco () para renderizar o modelo index.html que acabamos de criar a partir dos modelos/ pasta para o navegador.
5. Por fim, usamos o RUN () para executar nosso aplicativo em um servidor local.
6. Definimos o sinalizador de depuração como TRUE, para que possamos visualizar qualquer mensagem de erro aplicável se algo der errado e para que o servidor local se recarregue automaticamente depois de fazer alterações no código.
7. Quando visitamos http://127.0.0.1:5000/, main.py tinha código, que mapeou o URL/para o Python Function Index ().
8. O índice () encontrou o modelo da web index.html nos modelos/ pasta, renderizou -o ao HTML e o enviou de volta ao navegador, dando -nos a tela acima.