[新人]记录一次从Streamlit到Vue技术过渡的浅探

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这篇文章最早发布在我的个人公众号上。作为在 Linuxdo 的第一帖，算是分享一下我个人做开源项目的一些折腾经历，也借此感谢 Linuxdo 论坛之前在技术上对我的帮助。
(声明：本文的部分文字内容以及部分技术栈相关的图片由 AI 辅助绘制)

LBT Climate Visualization（原名“气象数据与被动策略在线可视化系统”）这个项目，最初完全是出于“自造轮子”的冲动。

当时我在上本科的《建筑气候学》课程，发现大家常用的气候分析工具（比如 Climate Consultant）界面实在太有年代感了，而且收集气象数据也很折腾。做绿色建筑设计，明明非常需要直观的数据支持，工具却这么难用。后来受到某位老师（不知道这位老师能不能刷到我捏）用 Streamlit 制作风玫瑰图的启发，我就琢磨着：要不我自己动手搞一个现代化的气候分析工具？

V1 & V2：Streamlit 快速打样时代

为了图快，项目的初期版本直接选用了 Streamlit。作为 Python 的快速原型工具，它确实香，写几行 Python 脚本就能跑起一个 Web 应用。

在这个阶段，我陆陆续续把风玫瑰图、温度/湿度分析、太阳辐射、照度分析等基础功能都搓出来了。核心逻辑是直接调用 Ladybug Tools 的 Python SDK，解析标准的 EPW 气象文件，然后再渲染成可视化图表。

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V3：引入 AI 与遭遇性能瓶颈

后来大模型火了，项目在 3.0 版本顺势接入了 AI 分析功能。初衷很简单：把硬核的气象数据翻译成大白话，给非专业用户看。