Blogger-Einführung : Lehrer Huang Juhua ist Autor der Bücher „Introduction to Vue.js and Practical Mall Development“ und „WeChat Mini Program Mall Development“, CSDN-Blog-Experte, Online-Bildungsexperte, CSDN-Diamond-Dozent; spezialisiert auf Graduierten-Designausbildung und Nachhilfe für Studenten.
Alle Projekte sind mit Videokursen zum Grundwissen vom Einstieg bis zur Beherrschung ausgestattet, und Sie können sich nach dem Lernen auf die Verteidigung des Abschlussprojekts vorbereiten.
Das Projekt ist mit entsprechenden Entwicklungsdokumenten, Vorschlagsbericht, Aufgabenstellung, PPT, Abschlussarbeitsvorlage usw. ausgestattet.Für das Projekt wurden Demonstrationsvideos zur Freigabe und zum Funktionsbetrieb aufgezeichnet. Die Benutzeroberfläche und die Funktionen des Projekts können angepasst werden. Installation und Betrieb sind inbegriffen! ! !
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Forschungshintergrund und Bedeutung:
Mit der rasanten Entwicklung des Internets steigt auch die Nachfrage der Menschen nach leckerem Essen. Gleichzeitig tauchen auch im Internet zahlreiche Lebensmittelbewertungen und Empfehlungsinformationen auf. Die Authentizität und Validität dieser Informationen lässt sich jedoch oft nur schwer garantieren und die Auswahl geeigneter Lebensmittelhändler erfordert oft einen hohen Zeit- und Energieaufwand für die Nutzer.
Um dieses Problem anzugehen, kann uns die Crawler-Technologie dabei helfen, automatisch die Dateninformationen von Lebensmittelhändlern aus dem Internet zu crawlen, einschließlich Händlernamen, Adressen, Bewertungen, Kommentare usw. Mithilfe dieser Daten können Nutzer schneller und präziser geeignete Lebensmittelhändler auswählen.
Darüber hinaus kann die Datenvisualisierungstechnologie die erfassten Daten visuell in Form von Diagrammen, Karten usw. anzeigen und so den Benutzern helfen, die Daten besser zu verstehen und zu analysieren. Durch die Datenvisualisierung können Benutzer die Verteilung, Bewertungen, Benutzerreputation und andere Informationen von Lebensmittelhändlern intuitiv verstehen und so ihre Entscheidungen besser steuern.
Daher hat der Entwurf und die Implementierung des auf dem Python-Crawler basierenden Datenvisualisierungssystems für Lebensmittelhändler in Guangdong Dongguan eine wichtige Forschungsbedeutung und einen praktischen Anwendungswert.
Forschungsstatus im In- und Ausland:
Derzeit haben in- und ausländische Forscher damit begonnen, Untersuchungen zum Crawlen und Visualisieren von Lebensmitteldaten durchzuführen.
Beim Daten-Crawling nutzen in- und ausländische Forscher hauptsächlich die Web-Crawler-Technologie, um Online-Lebensmitteldaten zu crawlen. Inländische Forscher konzentrieren sich hauptsächlich auf den Aufbau und die Optimierung von Lebensmittelempfehlungssystemen. Durch die Erfassung der Bewertungs- und Kommentarinformationen der Benutzer erstellen sie Benutzerporträts, um personalisierte Empfehlungsdienste bereitzustellen. Ausländische Forscher legen mehr Wert auf die Visualisierung von Lebensmitteldaten. Sie erfassen und organisieren große Mengen an Daten von Lebensmittelhändlern und zeigen sie in Diagrammen, Karten usw. an, um Benutzern zu helfen, bessere Lebensmittelentscheidungen zu treffen.
Im Hinblick auf die Datenvisualisierung haben in- und ausländische Forscher eine Reihe von Visualisierungsmethoden und -werkzeugen vorgeschlagen. Beispielsweise erstellten inländische Forscher eine geografische Informationsdatenbank für Lebensmittelhändler, visualisierten die Daten als Karte und führten eine Heatmap-Analyse auf der Grundlage von Benutzerbewertungsdaten durch, um Benutzern die Auswahl von Lebensmitteln anhand von Standort und Bewertungen zu erleichtern. Ausländische Forscher hingegen legen mehr Wert darauf, Bewertungen, Kommentare und andere Informationen von Lebensmittelhändlern in Diagrammen anzuzeigen, um den Benutzern ein besseres Verständnis der Daten zu ermöglichen.
Die aktuelle Forschung zum Crawlen und Visualisieren von Daten von Lebensmittelhändlern in Dongguan, Guangdong, ist jedoch noch relativ begrenzt. Als entwickelte Wirtschaftsstadt hat Dongguan, Guangdong, viele Lebensmittelhändler, aber es ist für Benutzer immer noch schwierig, geeignete Händler auszuwählen. Daher hat der Entwurf und die Implementierung des auf dem Python-Crawler basierenden Datenvisualisierungssystems für Lebensmittelhändler in Guangdong Dongguan eine wichtige Forschungsbedeutung und einen praktischen Anwendungswert.
Durch die Konzeption und Umsetzung dieser Studie können automatische Erfassungs- und visuelle Anzeigedienste für Lebensmittelhändlerdaten in Dongguan, Guangdong, bereitgestellt werden, um Benutzern bei der Auswahl geeigneter Lebensmittelhändler zu helfen. Gleichzeitig kann es relevanten Forschern auch eine Referenzimplementierung basierend auf dem Python-Crawler und dem Django-Framework zur Verfügung stellen, um Forschung und Entwicklung in verwandten Bereichen zu fördern.
1. Forschungshintergrund und Bedeutung des Entwurfs und der Implementierung eines Datenvisualisierungssystems für Lebensmittelhändler in Dongguan, Guangdong, basierend auf einem Python-Crawler
Forschungshintergrund
Im heutigen Informationszeitalter sind Datenerfassung und -analyse zur zentralen Wettbewerbsfähigkeit verschiedener Bereiche geworden. Vor allem in der Gastronomie ist die Esskultur mit der Verbesserung des Lebensstandards der Menschen und veränderten Konsumkonzepten nach und nach zu einem wichtigen Bestandteil der Stadtkultur geworden. Als wichtige Wirtschaftsstadt im Süden Chinas verfügt Dongguan in der Provinz Guangdong nicht nur über eine entwickelte Industrie, sondern verfügt auch über eine einzigartige Esskultur, die eine große Anzahl von Gästen anzieht, um diese zu probieren. Für Touristen und Anwohner ist es jedoch zu einem dringend zu lösenden Problem geworden, schnell und genau Informationen über Lebensmittelhändler in Dongguan zu erhalten und effektive Vergleiche und Entscheidungen zu treffen.
Die auf Python basierende Crawler-Technologie kann die erforderlichen Daten automatisch aus dem Internet crawlen und bietet so eine bequeme Möglichkeit, Informationen zum Lebensmittelgeschäft zu erhalten. Als ausgereiftes und stabiles Webentwicklungs-Framework kann das Django-Framework effizient ein Datenvisualisierungssystem aufbauen und den Benutzern die gecrawlten Daten in einer intuitiven und leicht verständlichen Form anzeigen. Daher zielt diese Forschung darauf ab, ein Datenvisualisierungssystem für Lebensmittelhändler in Dongguan, Guangdong zu entwerfen und zu implementieren, das auf einem Python-Crawler und einem Django-Framework basiert, um das Lebensmittelerlebnis der Benutzer und die Effizienz der Informationsbeschaffung zu verbessern.
Bedeutung
- Förderung der Vererbung und Entwicklung der Esskultur : Durch das Datenvisualisierungssystem kann die Vielfalt und Einzigartigkeit der Esskultur in Dongguan intuitiver dargestellt werden, was dazu beiträgt, die Vererbung und Entwicklung der lokalen Esskultur zu fördern.
- Verbessern Sie den Informatisierungsgrad der Gastronomie : Dieses System kann die Informationen von Lebensmittelhändlern, einschließlich Gerichten, Preisen, Ruf usw., in Echtzeit aktualisieren, umfassende und genaue Datenunterstützung für die Gastronomie bieten und den Informatisierungsprozess der Gastronomiebranche fördern Industrie.
- Optimieren Sie den Entscheidungsprozess der Verbraucher : Durch visuell dargestellte Daten von Lebensmittelhändlern können Verbraucher einfacher die benötigten Informationen erhalten, vergleichen und auswählen, wodurch der Entscheidungsprozess optimiert und das Verbrauchererlebnis verbessert wird.
- Erforschung neuer Modelle für intelligentes Catering : Diese Forschung stellt nicht nur eine Innovation auf dem traditionellen Weg zur Beschaffung von Catering-Informationen dar, sondern ist auch eine nützliche Untersuchung neuer Modelle für intelligentes Catering und liefert neue Ideen und Richtungen für die zukünftige Entwicklung der Gastronomiebranche.
2. Aktueller Forschungsstand im In- und Ausland basierend auf dem Python-Crawler Guangdong Dongguan Datenvisualisierungssystem für Lebensmittelhändler
Forschungsstaat in China
In China hat sich die Erfassung und Anzeige von Lebensmittelinformationen mit der rasanten Entwicklung der Internettechnologie und dem kontinuierlichen Wachstum der Gastronomiebranche allmählich zu einem Forschungsschwerpunkt entwickelt. Aufgrund ihrer hohen Effizienz und Flexibilität wird die Python-Crawler-Technologie häufig bei der Erfassung und Verarbeitung von Lebensmitteldaten eingesetzt. Einige Wissenschaftler verwendeten beispielsweise einen Python-Crawler, um Restaurantinformationen auf einer Website für Lebensmittelbewertungen zu crawlen, und führten Data Mining und Analysen durch, um den Ruf und den Einfluss des Restaurants zu bewerten. Gleichzeitig hat die Popularität von Web-Frameworks wie Django auch leistungsstarke technische Unterstützung für die Online-Anzeige von Lebensmitteldaten bereitgestellt.
Auch im Hinblick auf die Datenvisualisierung hat die heimische Forschung erhebliche Fortschritte gemacht. Forscher verwenden verschiedene Visualisierungsmethoden wie Diagramme, Karten und Heatmaps, um komplexe Lebensmitteldaten in intuitive und leicht verständliche Grafiken und Bilder umzuwandeln und Benutzern eine bequemere Möglichkeit zu bieten, Informationen zu erhalten. Es gibt jedoch relativ wenige Studien zu Datenvisualisierungssystemen, die sich speziell an Gourmet-Lebensmittelhändler in Dongguan, Guangdong, richten, was viel Raum und Möglichkeiten für diese Forschung bietet.
Aktueller Stand der Auslandsforschung
Im Ausland begann die Forschung zum Einsatz der Crawler-Technologie zur Erfassung von Lebensmitteldaten und zur Durchführung visueller Analysen schon früh und hat ein relativ ausgereiftes theoretisches System und einen relativ ausgereiften technischen Weg gebildet. Einige Wissenschaftler analysierten beispielsweise die Geschmackspräferenzen und das Konsumverhalten der Benutzer, indem sie lebensmittelbezogene Daten in sozialen Medien durchsuchten. Gleichzeitig verfügt das Ausland auch über eine Fülle von Auswahlmöglichkeiten und fortschrittlichen technischen Support in Bezug auf Webentwicklungs-Frameworks und Datenvisualisierungstools.
Aufgrund der Unterschiede in den Gastronomiemärkten und kulturellen Hintergründen im In- und Ausland können ausländische Forschungsergebnisse jedoch nicht vollständig auf die tatsächliche Situation im Inland übertragen werden. Daher ist es neben dem Lernen aus fortgeschrittenen ausländischen Erfahrungen und Technologien auch notwendig, lokale Innovationen und Entwicklungen auf der Grundlage der spezifischen Bedürfnisse und Merkmale der inländischen Gastronomiebranche durchzuführen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Entwurf und die Implementierung des auf Python-Crawlern basierenden Datenvisualisierungssystems für Lebensmittelhändler in Dongguan, Guangdong, eine wichtige praktische Bedeutung und einen hohen Anwendungswert haben. Durch die Entwicklung dieser Forschung wird erwartet, dass sie der Entwicklung der Gastronomiebranche in Dongguan, Guangdong und sogar der gesamten Region neue Impulse und Unterstützung verleiht. Gleichzeitig steht diese Forschung auch im Einklang mit den aktuellen Entwicklungstrends von Smart Catering und Informatisierung im In- und Ausland und hat einen wichtigen akademischen Wert und praktische Bedeutung.