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【Python畢設(shè)|課設(shè)】基于Python Flask的上海美食信息與可視化宣傳網(wǎng)站項(xiàng)目-文末附下載方式以及往屆優(yōu)秀論文,項(xiàng)目其他均為抄襲

這篇具有很好參考價(jià)值的文章主要介紹了【Python畢設(shè)|課設(shè)】基于Python Flask的上海美食信息與可視化宣傳網(wǎng)站項(xiàng)目-文末附下載方式以及往屆優(yōu)秀論文,項(xiàng)目其他均為抄襲。希望對大家有所幫助。如果存在錯(cuò)誤或未考慮完全的地方,請大家不吝賜教,您也可以點(diǎn)擊"舉報(bào)違法"按鈕提交疑問。

一、項(xiàng)目簡介

隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展,我們設(shè)計(jì)并開發(fā)了一款基于大數(shù)據(jù)的上海美食系統(tǒng)。該系統(tǒng)旨在為用戶提供全面而個(gè)性化的美食服務(wù)體驗(yàn)。在這個(gè)時(shí)代背景下,人們對美食的需求不僅停留在簡單的滿足口腹之欲,更加注重個(gè)性化、健康、便捷的消費(fèi)體驗(yàn)。

系統(tǒng)的核心功能包括數(shù)據(jù)采集、套餐推薦、留言、用戶管理和數(shù)據(jù)管理等。通過數(shù)據(jù)采集功能,我們從各個(gè)數(shù)據(jù)源收集上海地區(qū)的美食店鋪信息和店鋪發(fā)布的套餐。結(jié)合先進(jìn)的推薦算法和用戶偏好,我們?yōu)橛脩籼峁﹤€(gè)性化的套餐推薦服務(wù),使用戶能夠快速找到符合自己口味和需求的美食選擇。

同時(shí),用戶可以通過系統(tǒng)進(jìn)行留言,分享自己的用餐體驗(yàn)以及對系統(tǒng)的建議。用戶管理功能確保了系統(tǒng)的安全性和可靠性,包括注冊、登錄、個(gè)人信息管理等功能。

數(shù)據(jù)管理功能是系統(tǒng)的重要組成部分,通過它可以對美食店鋪信息和套餐數(shù)據(jù)進(jìn)行增刪改查操作,以保證數(shù)據(jù)的完整性和一致性。此外,系統(tǒng)還提供了多維度的數(shù)據(jù)管理,包括美食數(shù)據(jù)管理、套餐數(shù)據(jù)管理和留言數(shù)據(jù)管理,方便管理員對數(shù)據(jù)進(jìn)行維護(hù)和管理。

借助于現(xiàn)代技術(shù)的支持,我們采用了Flask框架構(gòu)建系統(tǒng)的應(yīng)用程序?qū)樱ㄟ^MySQL數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ),并運(yùn)用了數(shù)據(jù)分析和推薦算法來實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的套餐推薦功能。通過友好的用戶界面和靈活的功能,系統(tǒng)旨在為用戶提供便捷、高效的美食選擇和消費(fèi)體驗(yàn)。

綜上所述,基于大數(shù)據(jù)的上海美食系統(tǒng)將數(shù)據(jù)采集、個(gè)性化推薦、用戶互動(dòng)和數(shù)據(jù)管理等功能相結(jié)合,為用戶提供了全面而個(gè)性化的美食服務(wù)。無論是上海本地居民還是來上海旅游的游客,都能通過這個(gè)系統(tǒng)輕松找到適合自己口味和需求的美食選擇,享受美食帶來的愉悅和滿足。

二、開發(fā)環(huán)境

開發(fā)環(huán)境 版本/工具
PYTHON 3.6.8
開發(fā)工具 PyCharm
操作系統(tǒng) Windows 10
內(nèi)存要求 8GB 以上
瀏覽器 Firefox (推薦)、Google Chrome (推薦)、Edge
數(shù)據(jù)庫 MySQL 8.0 (推薦)
數(shù)據(jù)庫工具 Navicat Premium 15 (推薦)
項(xiàng)目框架 FLASK

三、項(xiàng)目技術(shù)

后端:Flask、PyMySQL、MySQL、urllib

前端:Jinja2、Jquery、Ajax、layui

四、功能結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)采集功能:美食店鋪信息采集,從【美團(tuán)網(wǎng)】中獲取美食店鋪的相關(guān)信息,包括店鋪名稱、地址、評分等,并將其存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中。主要使用爬蟲技術(shù)對【美團(tuán)網(wǎng)】店鋪信息進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

套餐推薦功能:用戶套餐推薦根據(jù)套餐的評分、價(jià)格等信息進(jìn)行排序推薦(因?yàn)闊o法采集用戶行為數(shù)據(jù),所以無法做一些只能算法進(jìn)行推薦,如果可以采集用戶相關(guān)的行為數(shù)據(jù)可以進(jìn)行協(xié)同過濾等算法進(jìn)行推薦)。

美食數(shù)據(jù)管理:包括對美食店鋪信息的增加、修改、刪除和查詢功能,以及對店鋪信息的名稱、均價(jià)、評分等屬性的管理。

套餐數(shù)據(jù)管理:包括對套餐信息的增加、修改、刪除和查詢功能,以及對套餐的圖片、價(jià)格等屬性的管理。

留言功能:允許用戶在系統(tǒng)中留下評論、建議等反饋信息,并提供相應(yīng)的管理功能來處理留言數(shù)據(jù)。

用戶管理功能:包括用戶注冊、登錄、個(gè)人信息管理等功能,用于管理用戶的身份和權(quán)限,并確保系統(tǒng)的安全性和可靠性。

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本項(xiàng)目配置了相關(guān)論文說明書:
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五、運(yùn)行截圖

信息推薦網(wǎng)站首頁:
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套餐推薦頁面:
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留言版:
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后臺登錄:
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用戶管理:
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公告管理:
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美食數(shù)據(jù)-店鋪管理:
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套餐管理:
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留言管理:
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系統(tǒng)爬蟲日志管理:
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六、功能實(shí)現(xiàn)

網(wǎng)站首頁數(shù)據(jù)加載核心功能接口層實(shí)現(xiàn)代碼:

#系統(tǒng)默認(rèn)路徑前臺跳轉(zhuǎn)

@app.route('/')

def main_page():

  random_data = shop_service.get_random_shop()

  price_data = shop_service.get_price_shop()

  score_data = shop_service.get_score_shop()

  return render_template("main.html", random_data=random_data, price_data=price_data, score_data=score_data)

網(wǎng)站首頁數(shù)據(jù)加載核心功能業(yè)務(wù)邏輯層實(shí)現(xiàn)代碼:
#查詢首頁隨機(jī)商鋪處理

def get_random_shop():

  sql = "SELECT * FROM shop order by rand() LIMIT 9"

  sqlManager = SQLManager()

  data = sqlManager.get_list(sql)

  sqlManager.close()

  return data
#按最低價(jià)格推薦**

def get_price_shop():

  sql = "SELECT * FROM shop order by avgPrice LIMIT 9"

  sqlManager = SQLManager()

  data = sqlManager.get_list(sql)

  sqlManager.close()

  return data
#按最高分推薦

def get_score_shop():

  sql = "SELECT * FROM shop order by avgScore desc LIMIT 6"

  sqlManager = SQLManager()

  data = sqlManager.get_list(sql)

  sqlManager.close()

  return data

套餐數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)加載并分頁接口實(shí)現(xiàn)層代碼如下:

#美食商鋪數(shù)據(jù)分頁**

@app.route('/list/shop', methods=['get'])

def shop_list():

  page = request.args.get('page')

  limit = request.args.get('limit')

  where = request.args.get('searchParams')

  result = shop_service.select_shop_list(page, limit, where)

  return result.get()

套餐數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)加載并分頁業(yè)務(wù)邏輯層代碼如下:

#分頁數(shù)據(jù)
def select_shop_list(page, limit, where):

  page, limit, where = get_page_start(int(page), int(limit), where)

  params_sql = get_search_params(where)

  data_sql = "SELECT * FROM shop WHERE 1=1 " + params_sql + " ORDER BY id DESC LIMIT %s,%s"

  count_sql = "SELECT COUNT(id) as i FROM shop WHERE 1=1 " + params_sql

  sqlManager = SQLManager()

  data = sqlManager.get_list(data_sql, (page, limit))  **#** **獲取分頁數(shù)據(jù)**

  count = sqlManager.get_one(count_sql)['i']  **#** **獲取數(shù)據(jù)總數(shù)**

  shop = get_class_list(data, Shop)

  page_result = PageData(count, shop)

  return page_resul

七、數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)庫:gastronomic_system

表名:goods

字段名稱 數(shù)據(jù)類型 是否必填 注釋
id int(11) 商鋪商鋪信息
poiId varchar(50) 商鋪ID
shopId int(11) 商鋪
title varchar(255) 商品名
price decimal(10,2) 商品價(jià)格
soldCounts int(11) 銷量

表名:message

字段名稱 數(shù)據(jù)類型 是否必填 注釋
id int(11) 留言
content longtext 留言內(nèi)容
contact varchar(255) 聯(lián)系方式
name varchar(255) 稱呼
create_time datetime 留言時(shí)間
status int(11) 狀態(tài)(0未處理,1已處理)

表名:user

字段名稱 數(shù)據(jù)類型 是否必填 注釋
id int(11)
name varchar(255) 用戶名稱(供應(yīng)商名稱)
account varchar(255) 用戶賬號
password varchar(255) 用戶密碼
company varchar(255) 企業(yè)名稱
mail varchar(255) 郵箱
type int(11) 0管理員,1普通用戶
status int(11) 0禁用1啟用

八、源碼獲取

源碼、安裝教程文檔、項(xiàng)目簡介文檔以及其它相關(guān)文檔已經(jīng)上傳到是云猿實(shí)戰(zhàn)官網(wǎng),可以通過下面官網(wǎng)進(jìn)行獲取項(xiàng)目!文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-668000.html

到了這里,關(guān)于【Python畢設(shè)|課設(shè)】基于Python Flask的上海美食信息與可視化宣傳網(wǎng)站項(xiàng)目-文末附下載方式以及往屆優(yōu)秀論文,項(xiàng)目其他均為抄襲的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容,請?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章,希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)!

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    目錄 一、前言 二、使用Python爬取輿情數(shù)據(jù) 1.安裝requests庫 2.分析數(shù)據(jù) 3.爬取數(shù)據(jù) 三、通過代理IP提高數(shù)據(jù)爬取效率 1.獲取代理IP 2.使用代理IP 四、使用Flask框架實(shí)現(xiàn)輿情監(jiān)控可視化系統(tǒng) 五、使用MongoDB存儲(chǔ)數(shù)據(jù) 六、總結(jié) 一、前言 在當(dāng)今社會(huì),輿情監(jiān)控越來越被重視。隨著互聯(lián)

    2024年02月07日
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  • 基于Python的電子產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)可視化分析 (大數(shù)據(jù)專業(yè)畢設(shè))

    目錄 研究目的: 數(shù)據(jù)分析: 研究意義: 研究過程: 研究結(jié)果: 研究內(nèi)容: 需求分析: 可行性分析: 功能分析: ?算法: 本研究的目的是利用Python編程語言對電子產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析。通過對電子產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)的可視化分析,可以更好地理解電子產(chǎn)品市場的發(fā)展

    2024年02月01日
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