计算机毕业设计：基于Python的美食数据采集可视化系统 Django框架 Scrapy爬虫 可视化 数据分析 大数据 机器学习 食物 食品（建议收藏）✅
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1、项目介绍
技术栈
Python语言、Django框架、Scrapy爬虫框架、Echarts可视化，采集下厨房网站数据。
功能模块
推荐美食
美食用料排行榜分析
美食分类占比分析
饮食科普
美食分类
美食详情信息
美食详情做法
后台数据管理
项目介绍
本项目基于指定技术栈，爬取下厨房网站本周最受欢迎及新秀食谱数据，经脱敏、清洗等预处理后，提取食谱名称、用料、做法等关键信息。系统包含多个功能模块，可实现美食推荐、分类、详情查看，以及用料排行、分类占比的可视化分析，同时提供饮食科普和后台数据管理功能。研究过程结合文献资料法、调查法、分析归纳法，挖掘用户对美食的关注点，为用户提供全面的美食数据服务与可视化体验。
2、项目界面
（1）推荐美食
该页面是美食数据采集与可视化系统的主界面，可通过分类或关键词搜索美食，以列表形式展示美食的图文、评分及食材信息，同时提供美食分类、用料排行可视化、推荐美食、饮食科普等功能模块的切换入口。
（2）美食用料排行榜分析
该页面是美食数据采集与可视化系统的美食用料排行可视化界面，以柱状图形式展示各类食材的使用频次排行，同时保留美食数据、美食分类、推荐美食、饮食科普等其他功能模块的切换入口，方便用户进行数据查看与功能跳转。
（3）美食分类占比分析
该页面是美食数据采集与可视化系统的美食分类占比可视化界面，以饼图形式展示各类美食的数量占比，支持鼠标悬停查看具体分类数据，同时保留美食数据、美食分类、推荐美食、饮食科普等其他功能模块的切换入口，方便用户进行功能跳转与数据查看。
（4）饮食科普
该页面为美食数据采集与可视化系统的科普页面，左侧导航栏包含美食数据、美食分类、推荐美食、饮食科普、美食分类占比可视化、美食用料排行可视化等功能模块，顶部设有分类筛选与美食搜索栏，右侧展示饮食科普类文章列表，包含文章标题、配图、发布时间及互动数据，底部具备分页导航功能。
（5）美食分类
该页面为美食数据采集与可视化系统的美食分类页面，左侧导航栏集成美食数据、推荐美食、饮食科普、美食分类占比可视化、美食用料排行可视化等功能模块，顶部设有分类筛选与美食搜索栏，主区域展示所有美食分类并提供分类搜索功能，可快速定位对应美食分类。
（6）美食详情信息
该页面为美食数据采集与可视化系统的美食详情页，顶部显示用户信息与操作反馈提示，页面主体展示美食名称、收藏操作按钮、美食图片、综合评分、发布作者、简介及相关标签，下方还将呈现用料等详细内容，整体实现了美食详情展示与收藏交互功能。
（7）美食详情做法
该页面为美食数据采集与可视化系统的美食详情页，顶部显示用户信息与收藏操作反馈提示，主体部分依次展示美食综合评分、作者信息、美食简介、相关标签，下方呈现美食用料清单与分步做法及步骤配图，完整承载了美食详情展示与内容浏览的功能。
（8）后台数据管理
该页面为美食数据采集与可视化系统的后台管理页面，左侧导航栏集成首页、新闻管理、美食数据、认证和授权等功能模块，主区域以列表形式展示美食信息，包含美食封面、标题、分类、作者、评分、用料及标签等内容，支持对美食数据进行查看与管理操作。
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，数据采集使用 Scrapy 爬虫框架定向抓取下厨房网站本周最受欢迎及新秀食谱数据。前端页面通过 HTML 进行展示，可视化部分借助 Echarts 图表库实现柱状图、饼图等多种图形渲染。数据经脱敏、清洗等预处理后提取食谱名称、用料、做法等关键信息并存储于数据库。
二、功能模块详细介绍
· 推荐美食模块
作为系统主界面，支持通过分类或关键词搜索美食，以列表形式展示美食的图文、评分及食材信息，为用户提供个性化的美食浏览入口，同时集成美食分类、用料排行可视化、推荐美食、饮食科普等模块的切换导航。
· 美食用料排行榜分析模块
以柱状图形式展示各类食材的使用频次排行，直观呈现美食制作中常用食材的分布情况，帮助用户了解热门食材与烹饪趋势，支持图表交互与功能模块跳转。
· 美食分类占比分析模块
通过饼图展示各类美食的数量占比，支持鼠标悬停查看具体分类数据，清晰呈现不同菜系或品类在整体食谱中的分布结构，便于用户把握美食类型构成。
· 饮食科普模块
以文章列表形式展示饮食科普类内容，包含文章标题、配图、发布时间及互动数据，顶部设有分类筛选与美食搜索栏，底部具备分页导航功能，为用户提供饮食健康知识与烹饪常识。
· 美食分类模块
集成所有美食分类的展示与搜索功能，用户可通过分类搜索快速定位对应美食类别，左侧导航栏整合美食数据、推荐美食、饮食科普等模块入口，实现高效分类导航。
· 美食详情信息模块
展示美食的完整详情，包含美食名称、收藏操作按钮、美食图片、综合评分、发布作者、简介及相关标签，下方呈现用料等详细内容，实现美食详情展示与收藏交互功能。
· 美食详情做法模块
在详情信息基础上进一步呈现美食用料清单与分步做法及步骤配图，完整承载食谱制作流程的展示，方便用户按步骤学习烹饪。
· 后台数据管理模块
提供美食信息的列表化管理界面，包含美食封面、标题、分类、作者、评分、用料及标签等内容，支持对美食数据进行查看、编辑、删除等管理操作，同时集成首页、新闻管理、认证和授权等功能模块，实现系统数据的集中管控。
三、项目总结
本系统是基于 Python 与 Django 开发的美食数据采集与可视化平台，聚焦下厨房网站食谱数据。系统通过 Scrapy 爬虫框架定向抓取本周最受欢迎及新秀食谱信息，经脱敏、清洗等预处理后提取食谱名称、用料、做法等关键内容并存储于数据库。平台提供推荐美食、美食分类、饮食科普、美食详情信息与做法展示等功能模块，满足用户浏览、搜索与学习烹饪的需求。美食用料排行榜分析模块以柱状图呈现食材使用频次，美食分类占比分析模块通过饼图展示各类美食数量结构，可视化部分借助 Echarts 实现直观数据呈现。后台数据管理模块支持美食信息的集中维护，为用户提供全面的美食数据服务与可视化体验。
4、核心代码
importscrapy# from scrapy.downloadermiddlewares.retry import RetryMiddlewarekeys=['from_cat','from_link','cover_small','title','link','id','author','author_link','author_id','score','madeit','components','author_avatar','cover_big','desc_html','categories','steps_text','ings','steps_html','tip']classXiachufangSpider(scrapy.Spider):name='xiachufang'allowed_domains=[]start_url="https://www.xiachufang.com/category/"custom_settings={"RETRY_HTTP_CODES":[429,503],"RETRY_TIMES":100,}defstart_requests(self):yieldscrapy.Request(self.start_url,callback=self.parse_categories)defparse_categories(self,response):forainresponse.css('li[id^="cat"] > a'):cat=a.xpath("./text()").extract_first().strip()link=response.urljoin(a.xpath("./@href").extract_first())page=1link_format=link+"?page={}"meta=dict(item=dict(from_cat=cat,from_link=link),link=link_format,page=page)yieldscrapy.Request(link,meta=meta,callback=self.parse_list)defparse_list(self,response):meta=response.metafordivinresponse.css("div.recipe"):item=dict(meta['item'])item['cover_small']=div.xpath(".//img/@data-src").extract_first()ordiv.xpath(".//img/@src").extract_first()item['title']=div.xpath('.//p[@class="name"]/a/text()').extract_first().strip()item['link']=response.urljoin(div.xpath('.//p[@class="name"]/a/@href').extract_first().strip())item['id']=int(div.xpath('.//p[@class="name"]/a/@href').re_first("\d+"))item['author']=div.xpath('.//p[@class="author"]/a/text()').extract_first().strip()item['author_link']=response.urljoin(div.xpath('.//p[@class="author"]/a/@href').extract_first().strip())item['author_id']=int(div.xpath('.//p[@class="author"]/a/@href').re_first("\d+"))item['score']=float(div.xpath('.//span[@class="score bold green-font"]/text()').extract_first()or0)item['madeit']=int(div.xpath('.//span[@class="bold score"]/text()').extract_first()or0)item['components']=';'.join(div.xpath('.//p[@class="ing ellipsis"]/*/text()').extract())meta['item']=itemyieldscrapy.Request(item['link'],callback=self.parse_detail,meta=meta)# 翻页meta['page']+=1url=meta['link'].format(meta['page'])yieldscrapy.Request(url,meta=meta,callback=self.parse_list)defparse_detail(self,response):meta=response.meta item=dict(meta['item'])item['author_avatar']=response.urljoin(response.css("div.author img::attr(src)").extract_first())item['cover_big']=response.css("div.cover.image > img::attr(src)").extract_first()item['desc_html']=response.xpath('//div[@class="desc mt30"]').extract_first()item['categories']=";".join(response.xpath('//div[@class="recipe-cats"]/*/text()').extract())item['steps_text']=response.xpath('//meta[@name="description"]/@content').extract_first()item['ings']=response.xpath('//div[@class="ings"]').extract_first()item['steps_html']=response.xpath('//div[@class="steps"]').extract_first()item['tip']=response.xpath('//div[@class="tip"]').extract_first()yielditem