【有源码】基于爬虫+python的美食数据分析与可视化flask热门美食推荐系统的设计与实现

注意：该项目只展示部分功能，如需了解，文末咨询即可。

本文目录

1.开发环境
2 系统设计
2.1 设计背景
2.2 设计内容

3 系统展示
3.1 功能展示视频
3.2 系统页面

4 更多推荐
5 部分功能代码

1.开发环境

开发语言：Python
采用技术：flask、爬虫
数据库：MySQL
开发环境：PyCharm

2 系统设计

2.1 设计背景

在现代社会中，人们对美食的兴趣和需求日益增长。互联网和社交媒体的普及使得各种美食信息、评论和推荐变得触手可及。尽管如此，如何高效地获取、分析和利用这些海量的美食数据仍然是一个挑战。传统的数据获取方式往往依赖于用户的手动输入，效率低下且容易出错。因此，开发一种基于爬虫技术的数据采集系统，结合Python强大的数据分析与可视化能力，能够为用户提供更为准确和全面的美食数据服务。

开发意义
1.数据驱动的决策支持：通过自动化的爬虫技术，能够高效地从各种美食相关网站收集数据，并对其进行深入分析。这为用户提供了基于数据的决策支持，使他们可以做出更明智的饮食选择。

2.提升用户体验：通过数据可视化功能，可以将复杂的美食数据以直观的图表和图形展示出来，帮助用户更容易理解数据趋势和规律，从而提升他们的使用体验。

3.市场趋势分析：对美食数据进行分析能够揭示市场的热点趋势和消费者偏好，为餐饮行业的从业者提供宝贵的市场洞察，帮助他们优化产品和服务。

4.促进数据科学教育：该项目还可以作为学习和实践数据科学的一个优秀案例，通过实际操作提高对数据爬取、清洗、分析和可视化的理解和技能。

5.创新和技术发展：结合Flask框架开发的Web应用可以为用户提供便捷的访问方式，同时也展示了如何将数据科学技术应用于实际场景，推动技术创新的发展。

2.2 设计内容

1.爬虫模块
目标网站：确定需要爬取的美食网站或平台，例如餐饮评论网站、食谱网站、社交媒体等。
爬虫技术：使用Python的爬虫库Scrapy编写爬虫脚本，抓取目标网站上的美食数据，包括菜品名称、评分、评论、图片等。
数据存储：将抓取到的数据存储在数据库中MySQL，并设计数据表结构以便于后续的分析和查询。
2. 数据清洗与处理
数据预处理：对抓取到的数据进行清洗，包括去除重复数据、处理缺失值、标准化数据格式等。
数据转换：将原始数据转换为适合分析的格式，例如将评论数据分词、将评分数据进行归一化处理等。
3. 数据分析
统计分析：利用Python的数据分析库Pandas对数据进行统计分析，包括计算平均评分、分析评论情感等。
数据挖掘：进行数据挖掘操作，例如识别热度最高的美食、发现评论中常见的关键词等。
趋势分析：分析美食数据的趋势变化，例如热门菜品的时序变化、地域差异等。
4. 数据可视化
图表设计：使用Python的数据可视化库设计各种图表，包括条形图、折线图、饼图等，展示美食数据的统计结果和分析洞察。
互动可视化：实现用户可以与图表互动的功能，例如通过筛选条件查看特定类别的美食数据。
5. Web应用开发
Flask框架：使用Flask框架构建Web应用，设计前端页面，展示美食数据分析和可视化结果。
用户界面：设计用户友好的界面，包括数据查询、筛选、展示等功能。
后端逻辑：编写后端代码处理用户请求，调用数据分析和可视化功能，将结果呈现给用户。
6. 部署与维护

3 系统展示

3.1 功能展示视频

基于爬虫+python的美食数据分析可视化flask美食推荐

3.2 系统页面

在这里插入图片描述

5 部分功能代码

import sqlite3

def get_food_data():
    conn = sqlite3.connect('food_data.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT name, category, rating FROM foods")
    data = cursor.fetchall()
    conn.close()
    return data

import pandas as pd

def recommend_foods(min_rating=4):
    data = get_food_data()
    df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'category', 'rating'])
    
    # 推荐评分高于 min_rating 的美食
    recommended = df[df['rating'] >= min_rating]
    
    # 根据评分排序
    recommended = recommended.sort_values(by='rating', ascending=False)
    
    return recommended

from flask import Flask, jsonify, request

app = Flask(__name__)

@app.route('/recommend', methods=['GET'])
def recommend():
    min_rating = float(request.args.get('min_rating', 4))
    recommended_foods = recommend_foods(min_rating)
    
    # 将推荐结果转换为列表
    result = recommended_foods.to_dict(orient='records')
    
    return jsonify(result)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

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标签：数据分析,rating,python,爬虫,源码,可视化,美食,数据
From： https://blog.csdn.net/IT_YQG_/article/details/141821822

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