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Python上海美食餐厅餐馆商家爬虫数据可视化分析和推荐查询系统开题报告(1)

作者：weixin_40725706 | 2024-05-01 00:38:24

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先自我介绍一下，小编浙江大学毕业，去过华为、字节跳动等大厂，目前阿里P7

深知大多数程序员，想要提升技能，往往是自己摸索成长，但自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！

因此收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Python知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来，全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频，并且后续会持续更新

如果你需要这些资料，可以添加V获取：vip1024c （备注Python）

正文

项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！

如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师
在文章末尾可以获取联系方式


Python上海美食商家爬虫数据可视化分析和推荐查询系统开题报告

X X X X 大学**/学校/**学院

毕业论文（设计）开题报告书


学生姓名		所属学院	学号
专业班级
论文（设计）题目	Python上海美食商家爬虫数据可视化分析和推荐查询系统设计与实现
指导教师姓名（职称）		开题日期
选题依据：1.研究背景与意义；2.国内外研究（应用与发展）现状。 1：研究背景与意义研究背景互联网的兴起与数据时代的来临：随着互联网的普及和技术的飞速发展，大量的数据每天都在不断地产生。这其中，餐饮行业的数据尤为丰富，包括商家信息、用户评价、菜品推荐等。消费者对餐饮信息的需求：在如此多的餐饮信息中，消费者往往难以抉择。他们需要更加直观、准确的数据来帮助自己做出决策，比如哪家的菜品更受欢迎、哪家的价格更实惠等。传统餐饮信息获取方式的局限性：传统的餐饮信息获取方式，如口口相传、纸质媒体等，已经不能满足现代消费者的需求。消费者需要一个更加便捷、实时的信息查询方式。 Python爬虫技术的成熟：Python作为一种流行的编程语言，其爬虫技术已经非常成熟。它能够快速、准确地抓取互联网上的数据，为数据分析提供了有力的工具。数据可视化技术的发展:数据可视化技术能够将复杂的数据以图形、图像的形式展现出来，使得数据分析结果更加直观、易于理解。这对于消费者来说，可以更加方便地了解餐饮信息。研究意义提供决策支持：通过对xx城市美食商家的爬虫数据进行分析和可视化，可以为消费者提供更加全面、准确的餐饮信息，帮助他们做出更加明智的决策。促进餐饮行业的透明化：通过公开的数据分析和可视化，可以使得餐饮行业的信息更加透明化。这有助于消费者了解行业的真实情况，促进行业的公平竞争。推动Python和数据可视化技术的应用：该研究可以促进Python和数据可视化技术在餐饮行业的应用，推动这些技术的进一步发展。同时，也可以为其他行业的数据分析提供借鉴和参考。为商家提供市场反馈：通过对用户评价等数据的分析，可以为商家提供市场反馈，帮助他们了解消费者的需求和喜好，从而改进自己的产品和服务。为学术研究提供数据支持：该研究所收集的数据和分析结果，可以为相关的学术研究提供数据支持，推动相关领域的学术发展。 2：国内外研究现状国内研究现状：数据爬取与处理：在国内，利用Python进行网页数据爬取的技术已经非常成熟。众多开源库如BeautifulSoup、Scrapy等被广泛应用，用于抓取餐饮平台上的商家信息、用户评价等。数据可视化：数据可视化在国内得到了广泛的关注和应用。利用Python的matplotlib、seaborn、pyecharts等库，研究者可以将餐饮数据进行图形化展示，为消费者提供直观的信息。餐饮数据分析：国内的研究者已经开始利用爬虫抓取的数据进行餐饮行业的分析，如菜系流行度、消费者口味偏好等，为餐饮行业的发展提供了数据支持。平台应用：在国内，已经有一些平台开始整合爬虫技术、数据可视化和推荐算法，为消费者提供一站式的餐饮信息查询和推荐服务。国外研究现状：数据驱动的决策支持：在国外，利用爬虫技术获取的数据进行餐饮业务决策已经成为一种趋势。通过数据分析，商家可以更加准确地了解市场需求，优化产品和服务。先进的推荐技术：国外的推荐系统研究相对较为先进，除了传统的基于内容的推荐和协同过滤推荐外，还探索了深度学习等方法在推荐系统中的应用。数据可视化创新：国外的数据可视化技术在创意和交互性上相对较为领先。研究者利用先进的可视化工具和技术，为消费者提供更加生动、交互性强的餐饮数据展示。跨领域合作：在国外，餐饮数据与其他领域的合作研究较为常见，如与健康科学、环境科学等领域的交叉研究，探索餐饮数据在更广泛领域的应用价值。法规与伦理关注:随着数据爬取和分析的广泛应用，国外对于数据隐私和伦理问题的关注也在加强。相关法规和指南的制定旨在确保数据使用的合法性和道德性。 3：研究思路与方法 3.1研究思路通过图书馆借阅开发相关书籍或者网络上寻找相关课题视频，查询网络以及向导师寻求帮助等方法解决技术上的问题。具体步骤为： (1)对系统进行需求分析，明确管理员功能，前端开发功能，开发框架模式等； (2)对系统进行概要设计，搭建开发换进，建立系统的架构图、功能模块图等； (3)对系统管理后台，设计出所有功能模块； (4)对用户前端，设计出所有功能模块； (5)进行软件编码，实现系统各项功能； (6)对系统进行各种测试； (7)提交系统，撰写论文。选定了项目开发模式、后台的开发框架，搭建好开发环境和安装好对应的开发工具；接下来就设计数据库，开发后台和接口，开发完整的项目后台和前端，完成最终的作品、测试、使用。 3.2研究方法为了更好完善系统使用了以下研究方法：（1）文献阅读法通过各个文献查找网站、学校图书馆以及百度百科查询和借鉴课题相关的论文资料，然后将适合的资料保存到本地，开发的时候使用。（2）比较法：通过对国内外有关课题系统的功能、相关技术、内容等方面进行比较分析，从而提出系统所存在的问题，并提出相应的解决措施（3）模拟法模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。我们通过将本地电脑模拟为服务器进行本地操作，达到开发的最终效果。 3.3可行性 1.技术可行性以Windows7或10为操作系统，基于python3.8版本，采用PyCharm软件为开发工具，运用mysql进行数据库存储；后台管理系统硬件环境是PC机，用户使用任何能上网的电脑设置，使用浏览器即可访问新闻管理系统。 2.经济可行性一方面，只要有能上网的电脑，系统的管理员在任何地方任何时候都可以管理，工作效率进一步提高从而节省人力、物力，只要会打字即可，不需要很高的学历；另一方面，系统的制作成本低，在现有的PC机上即可使用PyCharm开发者工具进行开发。 3.操作可行性从管理来说，只要有一台普通的电脑就可以进行网站信息的设置、录入、修改，操作非常方便而且可行度很高。 4.数据来源可行性来源知名房产网站数据，数据已经很普及了，使用也很广，有代表性 4：系统初步设计方案 4.1主要设计技术开发环境：python3.8+ 开发语言：Python 开发框架：Django框架数据采集：requests + parsel + Xpath 可视化模块：Echarts 开发工具：Pycharm 数据库：mysql8 数据库管理工具：navicat 其他开发语言：html + css +javascript 4.2研究内容我们这里以我们打算实现的系统内容，分析如下，数据来源去哪里大屏全屏可视化展示：1. 美食商家基础数据：爬虫采集分析多少条数据

美食商家评分：评分1-50分、51-80分、81-90分、90-100分，以饼状图显示各个评分的数量和赞总的比例。
美食商家分类统计：按分类统计对应数量和均价，以柱形图的形式显示
美食商家分类平均分：按分类统计各个分类的平均分，以曲线图的形式显示
最新美食商家列表：以列表滚动形式显示
排名前10美食商家分数和均价：以双折线显示评分和均价
美食商家均价比例图：按1-20、21-100、101-300/301-500、500这几个价格区间，以饼状图显示对应数量和占比
美食商家列表：显示xx城市爬虫采集的所有美食商家，可以点击美食商家到采集的详细来源页面
美食商家查询：输入关键字，查询美食商家，结果可以按排名、人均，从高到排列
按条件推荐：排名、人均，从高到排列

做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。

别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。

我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。

（1）Python所有方向的学习路线（新版）

这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

最近我才对这些路线做了一下新的更新，知识体系更全面了。

在这里插入图片描述

（2）Python学习视频

包含了Python入门、爬虫、数据分析和web开发的学习视频，总共100多个，虽然没有那么全面，但是对于入门来说是没问题的，学完这些之后，你可以按照我上面的学习路线去网上找其他的知识资源进行进阶。

在这里插入图片描述

（3）100多个练手项目

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。

在这里插入图片描述

（4）200多本电子书

这些年我也收藏了很多电子书，大概200多本，有时候带实体书不方便的话，我就会去打开电子书看看，书籍可不一定比视频教程差，尤其是权威的技术书籍。

基本上主流的和经典的都有，这里我就不放图了，版权问题，个人看看是没有问题的。

（5）Python知识点汇总

知识点汇总有点像学习路线，但与学习路线不同的点就在于，知识点汇总更为细致，里面包含了对具体知识点的简单说明，而我们的学习路线则更为抽象和简单，只是为了方便大家只是某个领域你应该学习哪些技术栈。

在这里插入图片描述

（6）其他资料

还有其他的一些东西，比如说我自己出的Python入门图文类教程，没有电脑的时候用手机也可以学习知识，学会了理论之后再去敲代码实践验证，还有Python中文版的库资料、MySQL和HTML标签大全等等，这些都是可以送给粉丝们的东西。

在这里插入图片描述

这些都不是什么非常值钱的东西，但对于没有资源或者资源不是很好的学习者来说确实很不错，你要是用得到的话都可以直接抱走，关注过我的人都知道，这些都是可以拿到的。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化的资料的朋友，可以添加V获取：vip1024c （备注python）

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
ython）**
[外链图片转存中…(img-ktQa889f-1713347759160)]

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Python上海美食餐厅餐馆商家爬虫数据可视化分析和推荐查询系统 开题报告(1)

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