计算机毕业设计：美食菜谱数据挖掘与可视化分析平台 Django框架 爬虫 机器学习 数据分析 可视化 食物 食品 菜谱（建议收藏）✅

1、项目介绍技术栈Python 语言、Django 框架、Vue 前端框架、MySQL 数据库、Echarts 可视化库、HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BeautifulSoup 爬虫库、Selenium 自动化工具、豆果美食网数据源功能模块菜谱数据列表模块分类可视化分析模块类型可视化分析模块配料分布分析模块菜式分类筛选模块配料可视化分析模块作者分布分析模块作者词云图分析模块配料查询漏斗图模块后台数据管理模块用户认证模块收藏与评论互动模块项目介绍本系统是基于 Python 与 Django 开发的美食菜谱数据分析可视化平台后端采用 Django 框架构建 RESTful API前端使用 Vue 框架实现动态页面交互。系统通过 BeautifulSoup 与 Selenium 爬虫技术定向抓取豆果美食网的海量菜谱数据涵盖菜名、分类、配料、发布人、收藏量、浏览量等信息存储于 MySQL 数据库。平台提供菜谱列表检索与分类筛选功能并借助 Echarts 生成分类与类型 Top10 折线图、配料分布环形图、作者分布极坐标图与词云图、配料漏斗图等多种可视化图表直观呈现菜谱热度与数据特征。系统支持用户注册登录、个人信息管理、菜谱收藏与评论等互动功能后台管理员可对用户与菜单数据进行增删改查与权限管理为美食行业提供数据驱动的分析支持。2、项目界面1美食菜品数据该页面是美食菜谱数据分析可视化系统的列表页左侧设有首页、各类分析可视化及后台数据管理等功能入口顶部支持分类、菜名等条件的搜索与重置操作中间区域以列表形式展示菜谱的分类、类型、图片、菜名、配料等信息同时呈现发布人、收藏及浏览人数等数据实现菜谱数据的便捷检索与清晰展示。2分类可视化前十该页面是美食菜谱数据分析可视化系统的类型分析可视化模块展示了分类可视化Top10的图表同时系统还具备菜谱数据列表、配料分析可视化、发布人配料分析、收藏分析可视化、浏览分析可视化及后台数据管理等功能模块。3类型可视化前十该页面是美食菜谱数据分析可视化系统的类型分析可视化模块展示了类型可视化Top10的折线图表同时系统还具备首页、菜谱数据列表、配料分析可视化、发布人配料分析、收藏分析可视化、浏览分析可视化及后台数据管理等功能模块。4配料分布分析该页面是美食菜谱数据分析可视化系统的配料分析可视化模块展示了中国菜、外国菜、各地小吃及菜式所需配料分布的环形图表同时系统还具备首页、菜谱数据列表、类型分析可视化、发布人配料分析、收藏分析可视化、浏览分析可视化及后台数据管理等功能模块。5菜式分类该页面是美食菜谱数据分析可视化系统的首页模块可按菜式、菜系等维度筛选展示菜谱图片同时系统还具备菜谱数据列表、类型分析可视化、配料分析可视化、发布人配料分析、收藏分析可视化、浏览分析可视化及后台数据管理等功能模块。6所有配料可视化分析该页面是美食菜谱数据分析可视化系统的配料分析可视化模块展示了所有配料可视化Top20的折线柱状图表同时系统还具备首页、菜谱数据列表、类型分析可视化、发布人配料分析、收藏分析可视化、浏览分析可视化及后台数据管理等功能模块。7作者分布图该页面是美食菜谱数据分析可视化系统的发布人配料分析模块展示了作者分布的极坐标图表与词云图同时系统还具备首页、菜谱数据列表、类型分析可视化、配料分析可视化、收藏分析可视化、浏览分析可视化及后台数据管理等功能模块。8作者分布词云图该页面是美食菜谱数据分析可视化系统的发布人配料分析模块展示了作者分布词云图同时系统还具备首页、菜谱数据列表、类型分析可视化、配料分析可视化、收藏分析可视化、浏览分析可视化及后台数据管理等功能模块。9配料分析图该页面是美食菜谱数据分析可视化系统的发布人配料分析模块支持配料关键词查询并通过漏斗图展示对应配料相关菜谱的浏览量数据同时系统还具备首页、菜谱数据列表、类型分析可视化、配料分析可视化、收藏分析可视化、浏览分析可视化及后台数据管理等功能模块。10后台数据管理该页面是基于Django搭建的美食菜谱数据分析可视化系统的后台数据管理模块可对用户表、菜单表等数据进行增加、修改操作同时支持认证和授权管理还能记录展示用户的操作动态实现系统后台的一站式数据管理与权限管控。3、项目说明一、技术栈简要说明系统后端采用 Python 语言与 Django 框架构建通过 RESTful API 与前端进行数据交互。前端基于 Vue 框架实现动态页面展示结合 HTML、CSS、JavaScript 和 jQuery 技术完成界面布局与交互效果。数据存储使用 MySQL 数据库可视化部分通过 Echarts 图表库实现多种图形渲染。数据采集环节利用 BeautifulSoup 与 Selenium 爬虫技术定向抓取豆果美食网的菜谱数据。二、功能模块详细介绍· 菜谱数据列表模块左侧设有首页、各类分析可视化及后台数据管理等功能入口顶部支持按分类、菜名等条件进行搜索与重置操作中间区域以列表形式展示菜谱的分类、类型、图片、菜名、配料等信息同时呈现发布人、收藏及浏览人数等数据实现菜谱数据的便捷检索与清晰展示。· 分类可视化分析模块展示分类可视化 Top10 图表通过柱状图等形式直观呈现不同分类菜谱的数量分布帮助用户快速了解各类菜谱的流行程度。· 类型可视化分析模块展示类型可视化 Top10 折线图表呈现不同菜谱类型的数据变化趋势便于用户掌握各类型菜谱的分布规律。· 配料分布分析模块通过环形图表展示中国菜、外国菜、各地小吃及菜式所需配料的分布情况揭示不同菜系与菜式的配料特征差异。· 菜式分类筛选模块支持按菜式、菜系等维度筛选展示菜谱图片为用户提供直观的菜谱浏览入口方便按类别快速查找感兴趣的美食。· 配料可视化分析模块展示所有配料可视化 Top20 的折线柱状图表呈现高频配料的使用情况帮助用户了解各类食材在菜谱中的应用频率。· 作者分布分析模块通过极坐标图表与词云图展示作者分布情况呈现不同发布人的菜谱数量与影响力便于用户关注活跃的菜谱创作者。· 作者词云图分析模块以词云图形式展示作者分布直观呈现高频发布人的名称特征辅助用户快速识别平台中的核心创作者。· 配料查询漏斗图模块支持配料关键词查询通过漏斗图展示对应配料相关菜谱的浏览量数据帮助用户分析特定配料的热度与受众关注程度。· 后台数据管理模块基于 Django 搭建的后台管理界面可对用户表、菜单表等数据进行增加、修改操作支持认证和授权管理记录展示用户的操作动态实现系统后台的一站式数据管理与权限管控。· 用户认证模块提供用户注册与登录功能支持个人信息管理保障系统访问安全为用户使用收藏、评论等互动功能提供身份验证基础。· 收藏与评论互动模块支持用户对菜谱进行收藏与评论操作收藏量和浏览量的可视化分析帮助用户快速识别最受欢迎的菜谱提升用户互动体验。三、项目总结本系统是基于 Python 与 Django 开发的美食菜谱数据分析可视化平台后端采用 Django 框架构建 RESTful API前端使用 Vue 框架实现动态页面交互。系统通过 BeautifulSoup 与 Selenium 爬虫技术定向抓取豆果美食网的海量菜谱数据涵盖菜名、分类、配料、发布人、收藏量、浏览量等信息存储于 MySQL 数据库。平台提供菜谱列表检索与分类筛选功能并借助 Echarts 生成分类与类型 Top10 折线图、配料分布环形图、作者分布极坐标图与词云图、配料漏斗图等多种可视化图表直观呈现菜谱热度与数据特征。系统支持用户注册登录、个人信息管理、菜谱收藏与评论等互动功能后台管理员可对用户与菜单数据进行增删改查与权限管理为美食行业提供数据驱动的分析支持。4、核心代码importuuidfromcollectionsimportCounterfromdjango.httpimportHttpResponse,JsonResponsefromdjango.shortcutsimportrenderfromdjango.views.decorators.csrfimportcsrf_exemptfromdjango.db.modelsimport*fromapp01importmodelsimportjsonfromdjango.coreimportserializers# 登陆deflogin(request):data{}resjson.loads(request.body)passwordres.get(password)nameres.get(name)print(name,password)usemodels.User.objects.filter(namename).filter(passwordpassword).values()print(len(use))data[login]len(use)returnJsonResponse(datadata,json_dumps_params{ensure_ascii:False})# 注册defzc(request):data{}resjson.loads(request.body)passwordres.get(password)nameres.get(name)print(name,password)zc0usermodels.User.objects.filter(namename)iflen(user)0:uidmodels.User(iduuid.uuid1(),namename,passwordpassword).save()usermodels.User.objects.filter(namename)print(user)zc1data[login]zcreturnJsonResponse(datadata,json_dumps_params{ensure_ascii:False})defhome(request):data{}resjson.loads(request.body)nameres.get(type)imgmodels.Menu.objects.filter(big_typename).values(img)[0:5]itemsmodels.Menu.objects.raw(select id, count(type) ,type from menu where big_type str(name) group by type)item[]foriinitems:d{label:i.type}item.append(d)data[img]list(img)data[items]list(item)returnJsonResponse(datadata,json_dumps_params{ensure_ascii:False})definfo(request):resjson.loads(request.body)data{}ires.get(pageIndex)sizeres.get(pageSize)nameres.get(name)bigres.get(value)numres.get(num)llmodels.Menu.objects.raw(select id, count(big_type) value,big_type name from menu group by q big_type)ifnum:limodels.Menu.objects.filter(name__containsname).filter(big_type__containsbig).order_by(type).values()[(i-1)*size:i*size]totalmodels.Menu.objects.filter(name__containsname).filter(big_type__containsbig).values(id).count()else:limodels.Menu.objects.filter(name__containsname).filter(big_type__containsbig).filter(numnum).order_by(type).values()[(i-1)*size:i*size]totalmodels.Menu.objects.filter(name__containsname).filter(big_type__containsbig).filter(numnum).values(id).count()item[]#1 MySQL5.5版本用下面的代码# for i in ll:# d {value: i.name, label: i.name}# item.append(d)##2 MySQL5.7以上版本用下面的代码foriinlist(li):li[peiliao].split(,)i[num]len(l)data[items]list(item)data[list]list(li)data[total]totalreturnJsonResponse(datadata,json_dumps_params{ensure_ascii:False})defecharts(request):data{}bigmodels.Menu.objects.raw(select id, count(big_type) value,big_type name from menu group by big_type order by value desc limit 20)item[]foriinbig:d{name:i.name,value:i.value}item.append(d)data[big]list(item)typemodels.Menu.objects.raw(select id, count(type) value,type name from menu group by type order by value desc limit 50)item[]foriintype:d{name:i.name,value:i.value}item.append(d)data[type]list(item)returnJsonResponse(datadata,json_dumps_params{ensure_ascii:False})defecharts1(request):data{}nummodels.Menu.objects.raw(select id, count(num) value,num name from menu group by num order by value desc limit 20)item[]foriinnum:d{name:i.name,value:i.value}item.append(d)data[num]list(item)typemodels.Menu.objects.raw(select id,count(num) value,num name from menu where big_type 中国菜 group by num order by value desc limit 10)item[]foriintype:d{name:i.name,value:i.value}item.append(d)data[china]list(item)waimodels.Menu.objects.raw(select id,count(num) value,num name from menu where big_type 外国菜 group by num order by value desc limit 10)item[]foriinwai:d{name:i.name,value:i.value}item.append(d)data[wai]list(item)gemodels.Menu.objects.raw(select id,count(num) value,num name from menu where big_type 各地小吃 group by num order by value desc limit 10)item[]foriinge:d{name:i.name,value:i.value}item.append(d)data[ge]list(item)csmodels.Menu.objects.raw(select id,count(num) value,num name from menu where big_type 菜式 group by num order by value desc limit 10)item[]foriincs:d{name:i.name,value:i.value}item.append(d)data[cs]list(item)returnJsonResponse(datadata,json_dumps_params{ensure_ascii:False})5、项目列表