食物數據分析系統vue+flask

食物數據分析系統

項目概述

食物數據分析系統是一個集食物營養成分查詢、對比分析和數據可視化于一體的Web應用。系統采用前后端分離架構，為用戶提供食物營養信息檢索、食物對比和營養分析等功能，幫助用戶了解食物的營養成分，做出更健康的飲食選擇。

系統架構

總體架構

系統采用前后端分離的架構設計：

  • 前端：基于Vue.js框架，使用Element UI組件庫，Echarts圖表庫實現數據可視化
  • 后端：基于Flask框架，提供RESTful API服務
  • 數據庫：MySQL數據庫存儲食物和營養成分數據
  • 數據處理：Python腳本實現數據清洗和轉換

技術棧

前端技術棧
  • Vue.js 2.x：前端MVVM框架
  • Vue Router：前端路由管理
  • Axios：HTTP客戶端
  • Element UI：UI組件庫
  • Echarts：數據可視化圖表庫
后端技術棧
  • Flask：Python Web框架
  • PyMySQL：MySQL數據庫連接
  • SQLAlchemy：ORM框架
  • Pandas：數據分析和處理

數據流程

數據獲取與處理

系統使用的食物數據經過以下流程處理：

  1. 數據抓取：通過foodSpider目錄下的爬蟲采集食物數據
  2. 數據轉換：使用data_conversion.py將JSON格式數據轉換為CSV格式
  3. 數據清洗：使用data_cleaning.py進行數據清洗，包括：
    • 刪除空格和多余字符
    • 重命名屬性（列）
    • 刪除不需要的屬性（列）和行
    • 去除重復項
    • 處理缺失值（填充為0）
  4. 數據導入：將處理后的CSV數據導入MySQL數據庫

功能模塊

前端模塊

前端系統主要包含以下視圖和功能：

  1. 食物搜索 (search_food.vue)

    • 根據食物名稱搜索
    • 顯示搜索結果列表
    • 查看詳細營養信息

  2. 食物對比 (food_contrast.vue)

    • 選擇兩種食物進行對比
    • 以圖表形式展示營養成分對比
    • 對比結果分析

  3. 營養分析 (food_power.vue)

    • 食物營養價值分析
    • 主要營養素含量查看
    • 營養素詳情分析

  4. 營養詳情 (nutrition_details.vue)

    • 展示特定營養素含量排名靠前的食物
    • 詳細營養素數據展示

后端API接口

后端提供多個API接口，主要包括：

  1. 食物查詢接口

    • /api/food/food_list：根據名稱查詢食物列表
    • /api/food/food_detailed：獲取食物詳細信息

  2. 營養成分接口

    • /api/food/nutrition_list：獲取營養成分名稱列表
    • /api/food/nutrition_style_list：獲取營養類別列表
    • /api/food/nutrition_details：獲取特定營養成分詳情

  3. 分析接口

    • /api/food/main_nutrition：獲取主要營養素信息
    • /api/food/nutrition_analysis：獲取食物營養分析
    • /api/food/similar_foods：查找相似食物
    • /api/food/top_foods：獲取某營養成分含量最高的食物

數據庫設計

系統使用MySQL數據庫，主要包含以下表：

  1. foodinfo表：存儲食物基本信息和營養成分

    • id：食物ID
    • 食物名稱：食物名稱
    • 其他字段：各種營養成分含量

  2. nutritions_name表：存儲營養素名稱和分類信息

    • id：營養素ID
    • nurition_name：營養素名稱
    • nurition_style_id：營養素分類ID

  3. style表：存儲營養素分類

    • nurition_style_id：分類ID
    • nurition_style_name：分類名稱

部署指南

環境要求

Mac系統環境
  • Python 3.6+
  • Node.js 10+
  • MySQL 5.7+
  • pip包管理工具
  • npm包管理工具
Windows系統環境
  • Python 3.6+
  • Node.js 10+
  • MySQL 5.7+
  • pip包管理工具
  • npm包管理工具

后端部署

  1. 數據庫設置

    CREATE DATABASE food_analysis;
USE food_analysis;-- 根據food.sql導入數據
SOURCE /path/to/food.sql;

  2. 后端環境設置

    # 進入后端目錄
cd back_end# 安裝依賴
pip install -r requirements.txt# 修改配置
# 編輯config.py文件，配置數據庫連接信息# 啟動服務器
python run.py

前端部署

  1. 前端環境設置

    # 進入前端目錄
cd front_end# 安裝依賴
npm install# 開發模式啟動
npm run serve# 生產環境構建
npm run build

  2. 配置后端API地址

    • 在front_end/src/config.ts中設置API基礎URL

完整啟動流程

  1. 啟動MySQL數據庫服務
  2. 運行后端Flask應用 python back_end/run.py
  3. 運行前端Vue應用 cd front_end && npm run serve
  4. 訪問 http://localhost:8080 打開應用

開發指南

添加新的食物數據

  1. 準備CSV格式的食物數據
  2. 使用data_cleaning.py進行數據清洗
  3. 導入MySQL數據庫

添加新的API接口

  1. 在back_end/api/food.py中定義新的路由和處理函數
  2. 在back_end/app.py中登記新的路由端點

添加新的前端頁面

  1. 在front_end/src/views目錄下創建新的Vue組件
  2. 在front_end/src/router.js中添加新的路由配置
  3. 更新相關導航鏈接

常見問題與解決方案

數據編碼問題

  • 確保CSV文件使用UTF-8或GBK編碼
  • 在讀取CSV文件時指定正確的編碼格式
  • 數據庫表使用utf8mb4字符集

數據庫連接問題

  • 檢查數據庫服務是否啟動
  • 驗證用戶名密碼是否正確
  • 確認數據庫名稱是否正確
  • 檢查防火墻設置

前端API調用問題

  • 確認后端服務是否正常運行
  • 檢查API地址配置是否正確
  • 查看瀏覽器控制臺的網絡請求錯誤信息

聯系方式

咸魚：萬能程序員
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