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Python 美食菜谱可视化：Django 后端 + Vue 前端 + 豆果爬虫 + Echarts（大数据方向）（建议收藏）✅

news 2025/9/19 7:26:14

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1、项目介绍

技术栈：
Python语言、Django框架、vue框架、Echarts 可视化、MySQL 数据库、豆果美食网、html css js juery
基于django的美食菜谱数据分析可视化系统

摘要

随着互联网技术的不断发展，传统美食菜谱行业面临着信息更新慢、用户体验差等问题。菜谱管理和展示通常依赖静态网页和纸质媒介，导致信息获取途径有限。计算机技术，数据可视化和智能推荐技术的进步，为行业数字化转型提供了新的契机，满足了现代用户对美食信息高效、直观获取的需求。
本系统采用Python语言开发，后端基于Django框架，前端使用Vue.js框架，并结合Echarts进行数据可视化，数据存储使用MySQL数据库。系统通过爬虫技术抓取豆果美食网的海量菜谱数据，进行管理和展示。该系统不仅具备传统的菜谱信息管理功能，还通过数据可视化展示菜谱热度、评分等趋势，帮助用户更直观地了解各类菜谱。系统的主要功能包括菜谱信息管理、数据可视化展示、菜谱搜索与筛选、用户评论与评分以及个性化推荐。数据可视化功能提升了用户的交互体验，个性化推荐根据用户偏好提供定制化菜谱，增强了系统的智能性。本系统通过高效的数据管理和智能分析，推动了美食行业的信息化和智能化转型，提升了用户体验。

关键词：美食菜谱，数据可视化，Django，Vue.js，Echarts，MySQL
大数据毕业设计：python美食菜谱数据分析可视化系统爬虫+Echarts 可视化 Django框架大数据（源码+文档）✅

本项目是面向大数据分析与计算机毕业设计需求开发的美食菜谱数据分析可视化系统，以 Python 为开发核心，整合 Django 后端框架、Vue 前端框架、Echarts 可视化库、MySQL 数据库及网络爬虫技术，通过抓取豆果美食网海量菜谱数据，构建集 “数据采集 - 管理 - 分析 - 可视化 - 交互” 于一体的智能化平台，可应用于美食社区运营、餐饮行业调研、家庭美食参考等场景，解决传统菜谱行业信息零散、分析低效的问题，完全符合大数据毕业设计的技术深度与功能完整性要求，且配套完整源码与设计文档，便于部署与答辩展示。
技术架构上，项目形成 “数据采集 - 后端处理 - 前端展示 - 数据存储” 的闭环体系：Python 爬虫技术定向抓取豆果美食网菜谱数据（含食材、做法、评分、热度等信息），确保数据源丰富且实时更新；Django 框架搭建后端服务，实现数据清洗、逻辑处理（如菜谱搜索筛选、用户评论管理），并提供 API 接口与 Vue 前端联动；Vue 框架结合 HTML、CSS、JS、jQuery 构建响应式前端界面，兼顾美观性与交互性；Echarts 作为核心可视化工具，通过折线图、柱状图、热力图等呈现菜谱热度趋势、评分分布、食材关联等数据维度，让分析结果直观易懂；MySQL 数据库存储爬取的菜谱数据、用户信息（评论、评分、偏好），保障数据结构化管理与高效查询。
核心功能覆盖 “数据采集 - 管理 - 分析 - 交互” 全流程：数据采集模块通过爬虫自动获取豆果美食网数据，支持定期更新；菜谱管理模块实现菜谱信息增删改查，按食材、菜系、难度等维度分类；可视化分析模块借助 Echarts 展示菜谱热度变化、评分区间分布、热门食材排行，帮助用户快速把握美食趋势；用户交互模块支持菜谱搜索筛选、评论评分，结合用户行为提供个性化菜谱推荐；此外，系统兼顾实用性与智能性，既满足用户查询菜谱的基础需求，又通过数据分析为用户提供饮食参考，推动美食行业从 “信息展示” 向 “数据驱动” 转型。
系统界面设计贴合美食场景，色彩明快且布局清晰，可视化图表支持交互操作（如 hover 查看详情、筛选时间维度），提升用户体验。项目融合爬虫、大数据分析、Web 开发、可视化等多领域技术，既展现了扎实的大数据处理能力，又为美食相关场景提供实用解决方案，是一份兼具学术价值与应用价值的大数据毕业设计。

2、项目界面

（1）美食菜品数据
在这里插入图片描述

（2）分类可视化前十

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（3）类型可视化前十
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（4）配料分布分析

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（5）菜式分类

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（6）所有配料可视化分析

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（7）作者分布图
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（8）作者分布词云图

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（9）配料分析图

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（10）后台数据管理

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3、项目说明

基于Django的美食菜谱数据分析可视化系统是一个使用Python语言和Django框架开发的Web应用程序。它还使用了Vue框架和Echarts可视化工具来实现数据可视化。

该系统的主要功能是对豆果美食网的菜谱数据进行分析和可视化展示。用户可以通过系统的界面进行菜谱搜索、分类浏览等操作，系统会根据用户的需求从MySQL数据库中获取相应的数据。

系统的前端使用了HTML、CSS、JavaScript和JQuery等技术来实现页面的布局和交互效果。用户可以通过系统的界面进行菜谱搜索、分类浏览等操作。

系统的后端使用了Python语言和Django框架来处理用户的请求，并与MySQL数据库进行交互。系统会根据用户的需求从数据库中获取相应的数据，并使用Echarts可视化工具将数据以图表的形式展示出来。

通过该系统，用户可以方便地进行美食菜谱的数据分析和可视化展示，帮助用户更好地理解和利用菜谱数据。同时，该系统还提供了用户注册、登录、个人信息管理等功能，以及对菜谱的收藏、评论等操作，提升了用户的交互体验。

总结
本研究开发并实现了一个基于Python的美食菜谱数据可视化分析系统。该系统采用先进的数据处理技术和直观的用户界面，提升用户的菜谱浏览体验，并为餐饮行业提供有价值的数据分析支持。系统的设计、实现与测试严格遵循工程与科研标准，功能完备且操作简便。
系统的后端采用Django框架，通过RESTful API与前端进行数据交互。前端基于Vue.js框架，结合HTML5、CSS3与JavaScript技术，呈现动态页面展示，用户可以流畅浏览和互动。数据的实时更新与存储依赖MySQL数据库，能够高效管理大量菜谱数据，并支持快速查询与分析。美食数据来自豆果美食网，通过Python中的BeautifulSoup与Selenium模块实现自动化数据抓取。所爬取的数据涵盖了菜谱的详细信息。在数据分析和可视化方面，系统通过柱状图和折线图展示了不同菜谱类型的分布，帮助用户直观了解各菜系的流行趋势。系统还通过饼图和柱状图展示了各类菜式所需配料的分布，揭示了不同菜系的配料特征。通过发布人配料分析功能，用户可以查看作者分布图和词云图，深入了解不同发布人使用的配料。收藏量和浏览量的可视化分析使用户能够迅速识别最受欢迎的菜谱，并根据不同地区和菜系提供个性化推荐。
本系统不仅提供了强大的数据分析功能，还通过可视化手段帮助用户更好地理解菜谱趋势，为餐饮企业提供数据支持，推动基于数据驱动的业务决策。系统架构设计考虑了扩展性和维护性，能够支持未来的功能拓展与系统优化。在测试阶段，系统经历了功能测试、性能测试和安全性测试，验证了其稳定性和高效性。所有功能模块均按预期工作，界面响应迅速，操作简便，符合项目的设计目标。
本研究表明，利用现代数据分析技术与可视化手段能够有效提升美食行业的运营效率，推动数据驱动决策的应用。未来，系统将进一步优化数据处理效率，并扩展更多功能，用户反馈机制、社交网络分析等，增强系统的互动性与个性化服务。

4、核心代码


import uuid
from collections import Counterfrom django.http import HttpResponse, JsonResponse
from django.shortcuts import renderfrom django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
from django.db.models import *
from app01 import models
import json
from django.core import serializers# 登陆
def login(request):data = {}res = json.loads(request.body)password = res.get("password")name = res.get("name")print(name, password)use = models.User.objects.filter(name=name).filter(password=password).values()print(len(use))data["login"] = len(use)return JsonResponse(data=data, json_dumps_params={'ensure_ascii': False})# 注册
def zc(request):data = {}res = json.loads(request.body)password = res.get("password")name = res.get("name")print(name, password)zc = 0user = models.User.objects.filter(name=name)if len(user) == 0:uid = models.User(id=uuid.uuid1(), name=name, password=password).save()user = models.User.objects.filter(name=name)print(user)zc = 1data["login"] = zcreturn JsonResponse(data=data, json_dumps_params={'ensure_ascii': False})def home(request):data = {}res = json.loads(request.body)name = res.get("type")img = models.Menu.objects.filter(big_type=name).values("img")[0:5]items = models.Menu.objects.raw('select id, count(type) ,type from menu where big_type = "' + str(name) + '" group by type')item = []for i in items:d = {"label": i.type}item.append(d)data["img"] = list(img)data["items"] = list(item)return JsonResponse(data=data, json_dumps_params={'ensure_ascii': False})def info(request):res = json.loads(request.body)data = {}i = res.get("pageIndex")size = res.get("pageSize")name = res.get("name")big = res.get("value")num = res.get("num")ll = models.Menu.objects.raw("select id, count(big_type) value,big_type name from menu group by  q big_type")if num == '':li = models.Menu.objects.filter(name__contains=name).filter(big_type__contains=big).order_by('type').values()[(i - 1) * size:i * size]total = models.Menu.objects.filter(name__contains=name).filter(big_type__contains=big).values("id").count()else:li = models.Menu.objects.filter(name__contains=name).filter(big_type__contains=big).filter(num=num).order_by('type').values()[(i - 1) * size:i * size]total = models.Menu.objects.filter(name__contains=name).filter(big_type__contains=big).filter(num=num).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for i in list(li):l = i['peiliao'].split(',')i['num'] = len(l)data["items"] = list(item)data["list"] = list(li)data["total"] = totalreturn JsonResponse(data=data, json_dumps_params={'ensure_ascii': False})def echarts(request):data = {}big = models.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 = []for i in big:d = {"name": i.name, "value": i.value}item.append(d)data["big"] = list(item)type = models.Menu.objects.raw("select id, count(type) value,type name from menu group by type order by value desc limit 50")item = []for i in type:d = {"name": i.name, "value": i.value}item.append(d)data["type"] = list(item)return JsonResponse(data=data, json_dumps_params={'ensure_ascii': False})def echarts1(request):data = {}num = models.Menu.objects.raw("select id, count(num) value,num name from menu group by num order by value desc limit 20")item = []for i in num:d = {"name": i.name, "value": i.value}item.append(d)data["num"] = list(item)type = models.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 = []for i in type:d = {"name": i.name, "value": i.value}item.append(d)data["china"] = list(item)wai = models.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 = []for i in wai:d = {"name": i.name, "value": i.value}item.append(d)data["wai"] = list(item)ge = models.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 = []for i in ge:d = {"name": i.name, "value": i.value}item.append(d)data["ge"] = list(item)cs = models.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 = []for i in cs:d = {"name": i.name, "value": i.value}item.append(d)data["cs"] = list(item)return JsonResponse(data=data, json_dumps_params={'ensure_ascii': False})