在Python和Django框架下，如何设计并实现一个大气污染预测系统的数据存储与查询功能？

为了实现大气污染预测系统的数据存储与查询功能，我们首先要考虑如何构建一个稳定且高效的数据库系统。在本项目中，推荐使用MySQL数据库来存储所有相关数据。结合Django框架的强大ORM（对象关系映射）系统，可以简化数据模型的设计和数据库操作。以下是实现该功能的具体步骤：

参考资源链接：[Python+Django驱动的大气污染预测软件设计及功能实现](https://wenku.csdn.net/doc/63fzvco8iz?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 数据库设计：首先根据系统需求分析结果，设计合理的数据表结构。例如，我们需要为用户登录注册信息设计一个用户表，存储用户名、密码、邮箱等信息。同时，还需为大气污染数据设计一个数据表，包含时间戳、污染指标、预测结果等字段。

2. Django模型创建：在Django中，通过定义模型（Model）类来映射MySQL中的表。每个模型类对应一个数据库表，模型的字段对应表的列。例如，创建一个名为Pollutant的模型，用来存储污染信息：

        from django.db import models

        class Pollutant(models.Model):
            timestamp = models.DateTimeField()  # 时间戳
            pm25 = models.FloatField()          # PM2.5浓度
            pm10 = models.FloatField()          # PM10浓度
            so2 = models.FloatField()           # SO2浓度
            no2 = models.FloatField()           # NO2浓度
            o3 = models.FloatField()            # O3浓度
            co = models.FloatField()            # CO浓度

3. 数据库迁移：定义好模型后，执行`python manage.py makemigrations`生成迁移文件，并使用`python manage.py migrate`应用到数据库，自动创建相应的表结构。

4. 数据查询与存储：在视图（View）或表单（Form）中，可以通过模型实例的ORM方法进行数据的增删改查操作。例如，添加污染数据到数据库：

        def add_pollutant_data(request):
            # 获取表单数据或请求体中的数据
            data = request.POST or request.FILES
            pollutant = Pollutant(**data)
            pollutant.save()
            return HttpResponse(

参考资源链接：[Python+Django驱动的大气污染预测软件设计及功能实现](https://wenku.csdn.net/doc/63fzvco8iz?spm=1055.2569.3001.10343)