小明（学生）：最近学校说要建设‘数字校园’，听说这跟我们农业大学有很大的关系。老李（教师）：没错！‘数字校园’的目标是让校园管理更高效，同时促进科研创新。我们农业大学可以利用这些技术来推动智能农业的发展。
小明：那具体怎么实现呢？比如，我们可以怎样利用数据来提升农业生产效率？老李：首先，我们需要一个物联网平台来收集农田的数据。比如温度、湿度、土壤成分等信息，然后将这些数据上传到云端进行处理。
小明：听起来很复杂啊！有没有具体的代码可以参考？老李：当然有！我们可以使用Python编写一个简单的脚本，用来采集传感器数据并发送到服务器。例如：
import requests
import time
def send_data_to_server():
while True:
temperature = get_temperature() # 假设这是一个获取温度的函数
humidity = get_humidity() # 获取湿度
payload = {'temperature': temperature, 'humidity': humidity}
response = requests.post('http://server/api/data', json=payload)
if response.status_code == 200:
print("Data sent successfully")
else:
print("Failed to send data")
time.sleep(60) # 每隔一分钟发送一次数据
if __name__ == "__main__":
send_data_to_server()
小明：哇，这个脚本看起来很实用！接下来是不是需要对这些数据进行分析？老李：是的，数据分析非常重要。我们可以使用Pandas库来处理数据，并使用Matplotlib绘制图表，以便更好地理解数据趋势。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设我们已经从数据库中获取了数据
df = pd.read_csv('farm_data.csv')
# 绘制温度随时间变化的趋势图
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(df['timestamp'], df['temperature'], label='Temperature')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Temperature (°C)')
plt.title('Temperature Trend')
plt.legend()
plt.show()
小明：太棒了！这样一来，我们就可以根据这些图表优化种植策略了。老李：没错，‘数字校园’不仅提升了我们的学习体验，还为农业发展提供了强大的技术支持。