如何基于Django框架结合MVT架构创建一个农业数据分析与气象数据可视化系统？请详细说明开发流程。

基于Django框架的农业数据分析与气象数据可视化系统的开发，是一个涉及Web开发、数据分析与可视化的综合性项目。为了帮助你更好地理解并掌握这一开发流程，我们推荐参考《Python实现农业数据分析与气象数据可视化系统》一书。以下将结合MVT架构，详细介绍开发该系统的关键步骤：

参考资源链接：[Python实现农业数据分析与气象数据可视化系统](https://wenku.csdn.net/doc/6g23ssk8sb?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 环境准备：确保你的开发环境中已经安装了Python和Django。使用`django-admin startproject myproject`命令创建一个新的Django项目，随后进入项目目录，使用`python manage.py startapp myapp`创建应用。

2. 模型设计（Model）：在Django中，模型代表数据模型。你需要根据农业指标数据和气象数据的特点，设计对应的数据库模型。例如，创建一个`AgriculturalIndex`模型来存储农业指标，一个`ClimateData`模型来存储气象数据。使用Django的ORM系统进行数据的增删改查操作。

3. 视图编写（View）：视图负责处理用户请求，并返回响应。编写视图函数或类，从模型中获取数据，进行必要的数据分析处理，然后将其传递给模板。例如，创建一个视图来展示最近一周的气象趋势。

4. 模板创建（Template）：模板用于展示数据。利用Django模板语言，将视图处理后的数据渲染到HTML页面中。你可以使用图表库如Chart.js或D3.js来将数据可视化。

5. 静态文件与媒体处理：系统中可能会涉及到静态文件（如CSS、JavaScript）和媒体文件（如用户上传的图片）。在Django的settings.py中配置静态文件和媒体文件的路径，并在项目的urls.py中设置相应的路径。

6. 数据可视化：利用Python的可视化库，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，将分析后的数据以图表的形式展示。可以将这些图表嵌入到HTML模板中。

7. 测试与部署：在开发过程中，不断进行功能测试和单元测试，确保系统的稳定性和可用性。开发完成后，可以使用如Gunicorn+Nginx的方式部署到服务器上。

通过以上步骤，你可以基于Django框架，利用MVT架构模式开发一个功能完善的农业数据分析与气象数据可视化系统。为了深入学习本项目涉及的技术细节和实战经验，强烈推荐参阅《Python实现农业数据分析与气象数据可视化系统》一书，它将为你提供更加全面和深入的指导。

参考资源链接：[Python实现农业数据分析与气象数据可视化系统](https://wenku.csdn.net/doc/6g23ssk8sb?spm=1055.2569.3001.10343)