网上厨房网站数据采集与分析

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景1

1.2开发环境与工具2

1.2.1Python简介2

1.2.2MySQL简介2

1.2.3JupyterNotebook简介3

1.2.4PyCharm简介4

2需求分析4

2.1可行性需求分析4

2.2采集目标功能分析5

2.3关键技术分析5

2.3.1网络爬虫技术5

2.3.2文件存取技术7

2.3.3可视化技术8

3数据采集8

3.1采集页面分析8

3.2字段分析11

3.3编程实现12

4数据清洗与处理13

4.1数据清洗13

4.2数据储存14

4.3编程实现16

5数据统计与分析18

5.1数据准备18

5.2数据展示18

5.2.1依据时令的评论收藏进行统计18

5.2.2依据时令的季节进行统计20

I

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5.2.3各个时令最火热的菜品进行统计和分析22

5.3综述23

6小结23

参考资料25

II

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1引言

美食是打开心灵的窗户，简单的美食，是生活中的必需，每一餐都承载着

期待和欢喜。就像碎银几两，虽不显眼，却能换来满满的幸福。用心品味，用

爱烹饪，原来生活就是最好的诗人。随着互联网的发展，不同地域的人吃着各

不相同的时令美食。而网上厨房网站是专门为美食爱好者提供菜谱分享、厨艺

交流的美食平台。在网上厨房网站这个平台，大家可以分享家乡的特色美食，

时令美食。

通过对网上厨房网站的数据采集与分析，可以了解时令美食里面哪些深受

用户的喜好，这不仅有助于美食平台的运营管理，为美食创作和推广提供参考，

同时也为美食产业的研究提供数据支持。因此，对网上厨房网站的数据和分析

具有重要的意义。

1.1项目背景

随着科技的发展和社会的变迁，网上厨房网站应运而生，它不仅仅是个简

单的在线菜谱分享平台，更是现代数字化生活方式和社交互动需求的综合体现。

如互联网普及的推动、烹饪爱好者增多、线上线下融合趋势等。

1.互联网普及的推动：

近年来,互联网在全球范围内普及显著提升，为人们提供了获取信息的便捷

途径。传统的烹饪方式逐渐被数字化的在线指导所取代,越来越多的家庭开始使

用智能手机或平板电脑搜索菜谱、学习烹饪技巧。

2.烹饪爱好者增多：

随着社会压力的增大，人们越来越重视家庭烹饪的生活品质,作为一种生活

乐趣和技能，受到越来越多人的青睐。烹饪爱好者数量的增加，为网上厨房网

站提供了庞大的用户基础。

3.线上线下融合趋势：

在线上到线下模式的推动下,线上线下融合成为趋势。网上厨房网站不仅提

供线上菜谱教学,还结合线下实体活动,如烹饪课程，为用户提供更丰富和多样

的体验等。

涉及到网上厨房网站的信息有很多,需要对网页进行解析。然后通过Python

爬虫的手段批量获取想要的资料。

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因此，利用大数据爬虫技术和数据分析的方法来自动化地采集和分析网上

厨房网站的数据，对于美食行业的专业人士和爱好者来说具有重要的实际意义。

本次项目就是对网上厨房网站冬季时令、春季时令、夏季时令、秋季时令

进行数据采集与分析，运用大数据技术，分析消费者行为模式和需求趋势，为

精准营销和个性化服务提供依据。

传承和弘扬中国饮食文化、满足市场需求与提高消费者洞察是网上厨房网

站发展的重要使命。通过深入挖掘和整理传统菜谱、推广健康饮食理念、创新

菜品与烹饪技艺等方式，可以传承和弘扬中国饮食文化；通过分析消费者行为

与偏好、利用大数据技术等手段，可以提高消费者洞察。只有在这样的基础上，

网上厨房网站才能在激烈的市场竞争中脱颖而出，为中国饮食文化的传承与发

展做出积极贡献。

1.2开发环境与工具

1.2.1Python简介

Python是一门功能强大的解释型编程语言，具有面向对象和动态类型等高

级特性。

Python的核心优势在于其提供了丰富且高效的高级数据结构，并支持直观、

简单的面向对象编程范式。此外，Python语法简洁清晰，通过使用空格和换行

符进行语句缩进，使得代码结构清晰易懂，极大地提高了代码的可读性。

Python的另一个显著特点是其强大的标准库，这个库为各种主流系统平台

提供了丰富的源码和机器码，这意味着开发者可以使用Python轻松地构建各种

应用程序，从简单的脚本到复杂的系统软件。这种易用性和通用性使得Python

成为一种深受喜爱的编程语言。

Python也是一款真正的自由软件，其源代码和核心解释器CPython都遵循

了GPL（GNUGeneralPublicLicense）协议，这意味着任何人都可以自由地

使用、修改和分发Python。此外，Python的扩展性极佳，开发者可以使用C、

C++或其他可以通过C接口调用的语言来扩展Python的功能和数据类型，这使

得Python成为定制软件和扩展程序开发的理想选择。

1.2.2MySQL简介

MySQL是一个广受欢迎的开源关系型数据库管理系统，广泛应用于Web应

用程序的后端数据存储。由于其支持多种操作系统和编程语言，并具备高性能、

2

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可靠性和扩展性等特点，MySQL已成为众多开发者的首选数据库解决方案。

关系型数据库的核心优势在于其数据组织方式：数据被存储在多个相关联

的表中，而非集中存储。这种设计不仅提高了数据访问速度，还增强了数据的

灵活性和管理性。MySQL使用标准的SQL（StructuredQueryLanguage）语言

进行数据操作，使得数据的查询、插入、更新和删除变得简单直观。

MySQL优化了SQL算法，从而显著提高了查询速度。对于大型数据集和高

并发的应用场景，MySQL都能提供稳定的性能表现。同时，由于其活跃的社区

和用户群体，遇到问题时可以迅速获得帮助和解决方案。

总的来说，MySQL是一个功能强大、性能稳定的关系型数据库管理系统，

适用于从小型项目到大型企业级应用的各种规模的应用程序开发。无论是初学

者还是经验丰富的开发者，MySQL都是一个值得信赖的数据库管理选择。

1.2.3JupyterNotebook简介

JupyterNotebook是一个强大的开源Web应用程序，它改变了数据科学家、

研究人员、开发人员和学生创建、分享和交互代码的方式。作为一个交互式笔

记本，JupyterNotebook不仅支持实时代码执行，还允许用户在文档中嵌入数

学方程、可视化和Markdown文本，从而创建出丰富、动态和可读性强的文档。

JupyterNotebook起源于2014年的IPython项目，随着时间的发展，它

扩展了对多种编程语言的支持，目前可以运行超过40种编程语言，包括但不限

于Python、R、Julia、Scala等。这一特性使得JupyterNotebook成为一个非

常灵活的平台，可以满足不同领域和项目的需求。

在JupyterNotebook中，用户可以创建新的代码单元格，编写代码，并通

过点击运行按钮来立即看到代码执行的结果。这种即时反馈机制使得数据分析

和科学计算变得更加直观和高效。同时，JupyterNotebook还支持将代码、文

本和可视化结果组合在一起，创建出类似于报告的文档，便于分享和交流。

除了基本的代码执行和文档创建功能外，JupyterNotebook还提供了许多

其他强大的特性。

总之，JupyterNotebook是一个功能强大、易于使用且高度灵活的开源Web

应用程序，它已经成为数据科学、机器学习和科学研究等领域中不可或缺的工

具之一。无论是初学者还是经验丰富的专业人士，都可以通过JupyterNotebook

来更高效地创建、分享和交互代码和文档。

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1.2.4PyCharm简介

PyCharm确实是一个出色的Python集成开发环境（IDE），它凭借丰富的

功能和高效的工作流程，极大地提升了Python开发者的生产力。这款IDE由

JetBrains公司精心打造，为Python开发者提供了一站式的解决方案，无论是

初学者还是资深开发者，都能从中受益。

首先，PyCharm的调试器功能非常强大，它允许开发者逐步执行代码，查

看变量值，设置断点等，从而轻松定位和解决代码中的错误和问题。这一功能

对于提升代码质量和用户体验至关重要。

其次，PyCharm提供了全面的项目管理工具，可以帮助开发者组织、分析

和测试代码。代码跳转、智能提示和自动完成等功能则大大加快了编码速度，

减少了输入错误。

此外，PyCharm还集成了版本控制系统（如Git），使得代码的版本管理和

协作变得更加方便。它还支持单元测试，帮助开发者编写和维护高质量的代码。

值得一提的是，PyCharm还具备多语言支持能力，除了Python外，还支持

HTML、CSS、JavaScript等其他语言。这意味着开发者可以在同一个IDE中处

理多种语言的开发工作，进一步提高了开发效率。

总的来说，PyCharm凭借其强大的功能、优秀的用户体验和广泛的适用性，

已经成为了Python开发领域中最受欢迎的集成开发环境之一。无论是进行小型

项目还是大型项目的开发，PyCharm都能为开发者提供极大的帮助。

2需求分析

2.1可行性需求分析

1、技术可行性

Python是一种功能强大的编程语言。Python的设计注重代码的可读性，并

允许程序员用少量代码表达想法。Python是一种非常流行的编程语言，它在许

多领域都得到了广泛应用。Python提供了数据类型相关的标准库，可以帮助人

们更方便地处理数据；Python提供了网络通信相关的标准库，可以帮助人们更

方便地实现网络通信；Python提供了并发编程相关的标准库，可以帮助人们更

方便地实现并发编程等。

使用Python可以得到各种库，如requests库、selenium库、beautifulsoup

库、scrapy库等。应用这些库可以爬取网上厨房中的时令美食数据，首先通过

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谷歌浏览器搜索并打开网上厨房网站，然后右击选择检查，可以查看到请求方

法为GET，状态代码为200，就可以爬取源数据。把爬取完的源数据保存到Excel

文件里面即可进行数据清洗与分析了。

综上所述，Python爬取网上厨房网站的数据在技术上是可行的。

2、项目可行性

随着生活节奏的加快，越来越多的人倾向于在家中烹饪美食，享受家庭聚

餐的乐趣。因此，网上厨房网站应运而生，为用户提供丰富的菜谱、食材购买

渠道、烹饪技巧分享等服务。市场调研显示，这一领域存在巨大的市场需求，

特别是在年轻用户群体中，网上厨房网站具有极高的吸引力。通过分析数据，

可以深入了解用户对美食的偏爱，从而更加满足用户的需求，优化推荐算法，

提升用户体验。

本次项目通过网上厨房网站的时令美食来分析国家时令美食的信息。当然

也将从评论量、收藏量、菜名等方面对其进行深度挖掘，分析出有价值的信息，

将其可视化，最后根据结果得出结论。

2.2采集目标功能分析

本次项目的数据集的来源是网上厨房网站,是通过python爬取网上厨房网

站时令美食的信息。数据清洗后共3630条记录,爬取完成后尽可能的检查数据

的准确性,确定爬取出来的数据无误并且是属于网上厨房网站时令美食存在的

信息。

分析网上厨房网站网页信息,明确需要爬取时令美食的参数有菜名、作者、

收藏量、评论量、季节等数据,在对原始数据进行预处理后会对其数据进行多个

维度的分析。例如,从哪些菜品最受人们喜爱哪些菜品最小众。并提供数据可视

化功能，将各项统计数据以图表等形式展示，方便用户进行数据分析和比较。

2.3关键技术分析

2.3.1网络爬虫技术

网络爬虫技术，也被称为网络蜘蛛或网络机器人，是一种自动化程序，它

能够按照一定的规则和算法，自动抓取互联网上的信息。网络爬虫是搜索引擎

的重要组成部分，通过抓取和解析网页内容，为搜索引擎提供索引和数据支持。

网络爬虫的工作原理可以概括为以下三个步骤：

1.数据采集：爬虫从一组初始网页的URL开始，通过发送HTTP请求获取网

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页内容。在获取网页的过程中，爬虫会不断从当前页面上提取新的URL，并将

它们添加到待抓取的URL队列中。这个过程会一直进行，直到满足系统设定的

停止条件，如达到设定的抓取数量、抓取时间等。

2.数据处理：爬虫对抓取到的网页内容进行处理和分析。这个过程包括去

除HTML标签、提取文本内容、识别并过滤广告等无关信息、提取关键词等。处

理后的数据会被存储到本地或数据库中，以供后续使用。

3.数据存储：爬虫将处理后的数据存储到本地或数据库中。存储的数据可

以包括网页文本、图片、链接等。为了方便后续的查询和检索，这些数据通常

会按照一定的结构进行组织，如建立索引、分类存储等。

根据功能和应用场景的不同，网络爬虫可以分为多种类型，如通用爬虫、

聚焦爬虫等。通用爬虫旨在抓取尽可能多的网页信息，而聚焦爬虫则专注于抓

取与特定主题或需求相关的网页信息。此外，还有一些特殊的爬虫，它们针对

不同的数据来源和特点进行设计和优化。

需要注意的是，网络爬虫的使用需要遵守法律法规和道德规范，不得侵犯

他人的合法权益。同时，由于网络爬虫会对目标网站造成一定的访问压力，因

此在使用时需要考虑到网站的承受能力和访问限制。此外，为了避免对目标网

站造成不必要的损害，爬虫通常会设置合理的抓取频率和并发数等参数。

有爬虫技术,那也一定存在反爬取的技术了，常见的反爬验证码、登录验证、

动态加载等。这些手段会加大爬虫工程师的工作量,也会加大网站的开发成本。

当然也会有解决反爬虫的方法：

1.设置合理的请求间隔和并发数：爬虫在发送请求时应该设置合理的间隔

和并发数，以避免对目标网站造成过大的访问压力。这可以通过在爬虫中添加

延时或使用线程池等方式实现。

2.使用代理IP：使用代理IP可以避免爬虫IP被封禁，因为每次请求都会

通过不同的IP地址发送。同时，代理IP也可以模拟不同的用户访问来源，增

加爬虫的隐蔽性。

3.修改请求头：修改请求头中的User-Agent、Referer等字段，可以伪装

成正常的浏览器请求，减少被识别为爬虫的可能性。同时，也可以根据需要设

置其他请求头字段，如Accept-Language、Accept-Encoding等。

4.处理验证码：当遇到验证码时，可以使用OCR技术（光学字符识别）进

行自动识别，或者通过手动输入验证码的方式来解决。对于一些复杂的验证码，

可能需要结合机器学习等技术进行识别。

5.使用动态爬虫技术：对于使用JavaScript等技术动态生成页面内容的网

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站，可以使用Selenium等动态爬虫技术来模拟浏览器行为，获取动态生成的内

容。

6.分布式爬虫：将爬虫部署在多个机器上，通过分布式的方式抓取数据。

这样可以提高爬虫的抓取效率，同时降低对单个机器的负载压力。

7.遵守网站规则：在抓取数据之前，仔细阅读网站的使用协议和爬虫政策，

确保爬虫遵守网站规则。如果网站提供了API接口，则优先考虑使用API进行

数据抓取等。

总的来说，网络爬虫是一种强大的技术工具，它能够帮助更加高效地从互

联网上获取信息，但同时也需要在使用过程中注意遵守相关法规和道德规范，

尊重他人的权益。

2.3.2文件存取技术

文件存取技术的基本作用是存储信息。文件存取法，也可以称之为文件的

存取方法，是指读写文件存储器上的一个物理块的方法。在Python中，可以使

用内置的函数和模块来存取文件。这包括读取打开文件、读取文件内容、写入

文件、修改文件以及文件路径操作，如open()、read()、write()、close()等。

下面是文件存取技术的一些常用操作函数和方法概述：

打开文件的函数是open()函数，在Python中open()函数用于打开一个文

件，并返回一个文件对象。它需要一个文件路径和一个模式作为参数（例如：

'r'代表只读，'w'代表写入，'a'代表追加，'r+'代表读写等）。

读取文件内容的函数是read()函数，在Python中read()函数用于读取文

件中的内容。如果没有指定参数，它会读取整个文件。如果指定了参数，它会

读取指定数量的字节。

写入文件的函数是write()函数，在Python中write()函数用于向文件写

入内容。它接受一个字符串作为参数，并将该字符串写入到文件中；修改文件

是指通常涉及到读取文件的全部或部分内容，对其进行修改，然后重新写入到

文件中；文件路径操作是指在Python中，可以使用“os”模块来进行文件路径

操作，如拼接路径、获取当前工作目录等。

关闭文件的函数是close()函数，在Python中close()函数是指一旦完成

了文件的读写操作，就应该使用“close()”方法来关闭文件。这可以确保所有

的数据都被正确地写入文件，并释放系统资源。

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2.3.3可视化技术

可视化技术是一种将数据、信息和知识转化为直观、易理解的视觉形式的

技术。利用计算机图形学、图像处理、人机交互等技术，将大量、复杂的数据

进行可视化处理，从而帮助用户更好地理解和分析数据，发现数据中的规律和

趋势，提高决策效率和准确性。

可视化技术可以分为多个类型，包括二维可视化、三维可视化、动态可视

化等。二维可视化主要利用图形、图表等形式展示数据，如柱状图、折线图、

饼图等。三维可视化则通过三维模型、动画等形式展示数据，更加直观、生动

地呈现数据的空间结构和变化过程。动态可视化则结合了时间和空间的概念，

通过动态展示数据的变化过程，帮助用户更好地理解数据的动态特征。

可视化技术的应用范围非常广泛，涵盖了科学、工程、医学、金融、社会

科学等多个领域。在科学研究中，可视化技术可以帮助科研人员更好地理解实

验数据，发现新的科学规律。在工程领域，可视化技术可以用于模拟和优化工

程设计，提高产品的质量和性能。在医学领域，可视化技术可以用于医学图像

的处理和分析，帮助医生更好地诊断疾病。在金融领域，可视化技术可以帮助

投资者更好地理解市场动态，做出更明智的投资决策。

总之，可视化技术是一种强大的数据分析和决策支持工具。它能够将复杂

的数据转化为直观、易理解的视觉形式，帮助用户更好地理解和分析数据，提

高决策效率和准确性。随着信息技术的不断发展和应用领域的不断扩大，可视

化技术将在未来发挥更加重要的作用。

3数据采集

3.1采集页面分析

首先通过谷歌浏览器搜索网上厨房的官方网页,然后找到时令美食目录中

的冬季时令页面，如图3-1所示,其中URL为：/caipu/

fenlei257353370/?page=1，打开冬季时令页面的第二页，如图3-2所示，其中

URL为：/caipu/fenlei257353370/?page=2。打开春季

时令页面。如图3-3所示，其中URL为：/caipu/

fenlei257353357/?page=1，打开春季时令页面的第二页。如图3-4所示，其中

的URL为：/caipu/fenlei257353357/?page=2。

在图3-1、图3-2的网址中，可以发现第一页为1，第二页为？page=2，由

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此类推，页码的改变就是从1增加到2。把fenlei257353370/网址改成

/fenlei257353357/网址，就可以让冬季时令改成春季时令了，然后就知道了更

改数据就能够打开不同菜系的页面了。

图3-1冬季时令数据网址第一页面

图3-2冬季时令数据网址第二页面

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图3-3春季时令数据网址第一页面

图3-4春季时令数据网址第二页面

右击选择检查按调出开发者工具,刷新页面,如图3-5所示。

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图3-5开发者工具

利用全局搜索工具定位所需数据位置,点击开发者工具上面的Headers字

段,分析这个请求,发现这个是一个GET请求,然后就可以使用Python中的

request库里面的get函数爬取数据。

3.2字段分析

首先来到网上厨房网站的冬季时令页面，右击选择检查按调出开发者工具，

然后单击元素选择器，找到需要爬取数据的位置，如图3-6所示，使用Requests

方法中的GET方法来获得响应的数据,最原始的数据格式是呈现HTML网页格式，

所以需要使用lxml库里的xpath爬取数据，然后把爬取的数据存储到Excel格

式的文件当中。

图3-6分析数据类型页面

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3.3编程实现

下载并导入所需库

importos#导入所需要的库

importpandasaspd

importrequests

fromtqdmimporttqdm

fromlxmlimportetree

importcsv

设置请求头,伪装成浏览器访问服务，如图3-7所示：

图3-7请求头内容页面

代码实现如下：

importos#导入所需要的库

importpandasaspd

importrequests

fromtqdmimporttqdm

fromlxmlimportetree

importcsv

#爬取网页，获取数据

defparse_page(base_url,num=101):

headers={'cookies':'cookie:Hm_lvt_575268041258432c3d6f1947dc1fe1ff=1711453250;

Hm_lpvt_575268041258432c3d6f1947dc1fe1ff=1711456936',

'user-agent':'user-agent:Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;WOW64)

AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/86.0.4240.198Safari/537.36'}

response=requests.get(base_url)

html=etree.HTML(response.text)

page_nums=html.xpath("//div[@class='all_article_header_message']/span[2]/text()")[0]

page_nums=int(page_nums)//10

data=[]

#爬取时令美食的菜名、作者、收藏量、浏览量

fornintqdm(range(0,min([num,page_nums])+1)):

url=os.path.join(base_url,'?page={}'.format(n))

response=requests.get(url,headers=headers)

html=etree.HTML(response.text)

title=html.xpath("//ul[@class='menu_list']//h4/text()")#菜名

writer=html.xpath("//div[@class='writer']/a/text()")#作者

praise=html.xpath("//div[@class='praise']/span/text()")#评论

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collect=html.xpath("//div[@class='list_collect']/span/text()")#收藏

df=pd.DataFrame({'title':title,'writer':writer,'praise':praise,'collect':collect})

data.append(df)

data=pd.concat(data,ignore_index=True)

returndata

#时令，冬春夏秋

winner=parse_page('/caipu/fenlei257353370/')

spring=parse_page('/caipu/fenlei257353357/')

summer=parse_page('/caipu/fenlei257353359/')

autumn=parse_page('/caipu/fenlei257353364/')

##数据处理

winner['season']='winner'

spring['season']='sprint'

summer['season']='summer'

autumn['season']='autumn'

data=pd.concat([winner,spring,summer,autumn],ignore_index=True)

data.to_excel('C:/Users/86199/Desktop/caipu.excel',index=False)

4数据清洗与处理

数据清洗与处理是数据分析的重要步骤，其主要目标是确保数据的准确性

和可靠性，为后续的数据分析和建模提供良好的数据基础。

数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括

检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。

原始数据中往往存在一些错误、缺失、重复或异常值,这些问题会影响后续

分析结果的准确性。数据预处理可以清洗这些问题数据,提高数据的质量和可靠

性。

数据清洗与处理，可以大大提高数据的质量和可靠性，为后续的数据分析

和建模提供坚实的数据基础。同时，这也是确保数据驱动的决策和准确的模型

建立的重要前提。

本次项目中需要将爬下来的数据和网页源数据进行比对,并且检查是否出

现空值，还有数据的位置是否正确。根据不同的需求还要对数据进行不同的处

理。

4.1数据清洗

通过网页原数据和爬下来的数据对比，发现数据存在错误、缺失、重复

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或异常值。然后根据需求对数据进行清洗，把清洗好的数据存储为CSV文档，

在后续作为统计分析、数据可视化使用。

图4-1数据清洗准备页面

经过比对和检查,发现数据不存在缺失,错位还有空值,那么只根据需求将

有效数据统一规划去掉不要的行列数据,防止数据冗余。因此只需保留需要的数

据,然后整理为原网页格式存入caipu.csv文件中,留存后续作为统计分析、可

视化使用。

图4-2数据清洗完成界面

4.2数据储存

数据储存有许多的存储方法,比如：csv存储方法、excel存储方法、json

存储方法等。随着大数据技术的慢慢发展，新型的数据存储逐渐露头了，比如：

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云计算、分布式存储、固态硬盘等。大数据技术的发展，数据存储提升了更高

的要求。本次项目用到的是CSV与MySQL。

CSV文件具有简单、通用和易于处理的特点，在数据存储、数据分析等方

面得到了广泛应用。CSV文件的灵活性和易用性使得数据的处理和共享变得更

加简单和高效。

而MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，也是最流行的数据库系统。

优点有许多，比如：易用性、稳定性、灵活性、可扩展性等。易用性为MySQL

提供了简单而强大的SQL语言来管理数据，同时也提供了多种图形化工具，帮

助开发者更方便地管理数据库。

稳定性：MySQL在高负载下表现出良好的稳定性，适用于各种生产环境。

灵活性：支持多种操作系统，包括Linux、Windows、MacOS等。

可扩展性：MySQL支持大型数据库，并且可以通过复制、分区和集群等技

术来扩展其容量和性能。

如图4-3、4-4所示：

图4-3数据存储为csv页面

图4-4数据存储为MySQL页面

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4.3编程实现

创建一个数据库，数据库在这里命名为网上厨房（wangshangchufang），

设置编码格式为utf-8，不然中文会显示不出来。如图4-5所示：

图4-5创建数据库

创建一个数据表，数据表在这里命名为wangshang，设置编码格式为utf-8，

不然中文会显示不出来。在这里设置字段和字符，字段字符为：菜名（varchar）、

作者（varchar）、评论量（int）、收藏量（int）、时令（varchar）等，要

使用刚刚创建的库名，不然表会创建不成功。如图4-6所示：

图4-6使用数据库与创建数据表

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在刚刚的wangshang数据表中右击打开导入向导，把caipu.csv文件的数

据都导入到wangshang中。如图4-7所示：

图4-7导入数据表

最后，验证数据是否在wangshang表中，输入查询的语句，如下图所示：

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5数据统计与分析

5.1数据准备

导入需要的库,使用pandas库加载数据，“pd.read_csv”语句查询文件，

并显示前10条的数据，如图5-1所示。

图5-1数据准备页面

5.2数据展示

5.2.1依据时令的评论收藏进行统计

导入所需要的相关库，按照时令季节分组，收集评论，用统计好的数据绘

制散点图，然后对散点图进行参数设置，代码如下：

importpandasaspd#导入所需要的库

importmatplotlib.pyplotasplt

plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#显示中文

plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#正常显示负号

data=

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pd.read_csv(r'C:\Users\86199\Desktop\caipu.csv',encoding='utf-8')

print(data.head(10))

#可视化,散点图：

importplotly.expressaspx

data.head()

data[['praise','collect']]=data[['praise','collect']].astype(int)

#px.scatter(data,x='praise',y='collect',color='season')

fig=px.scatter(data,#设置散点图的参数

y="praise",

x="collect",

color="season",

facet_col='season',

facet_col_wrap=2,

log_x=True,

log_y=True,

width=700,

#trendline='ols',

color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.D3,

template='seaborn',

opacity=0.3,

)

fig.update_traces(mode='markers',marker_line_width=1,marker_size=5)

fig.update_layout(title='不同时令的观看与收藏',yaxis_zeroline=False,

xaxis_zeroline=False)

fig.show()

然后就得到了一张由时令评论收藏统计后的可视化散点图，在这张图中大

家可以看到许多的信息，这些信息可以在评论量里面得到大众客户的口味，如

图5-2所示：

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图5-2散点图数据展示页面

在图5-2中的数据可以看出来，不同时令季节的评论量和收藏量。通过进

一步分析这些散点图的趋势和模式，可以洞察大众群体的口味偏好和变化，

sprint（春季）时令和autumn（秋季）时令菜系数据的评论量10条以下的很

多，收藏量也比较低。summer（夏季）时令和winnter（冬季）时令菜系数据

较为稳定。散点图位置或密度发生的变化，这反映了大众口味或流行趋势的变

化。

散点图是一个强大的图，帮助大众直观的理解不同时令季节的评论量和收

藏量之间的关系，以及关系如何反映大众群体的口味爱好和需求。这些信息对

于餐饮从业者、市场分析师和消费者来说都是非常宝贵的。

5.2.2依据时令的季节进行统计

导入所需要的相关库，收集各个时令季节的菜品，对菜名进行一个统计，

然后用统计好的数据绘制饼图，对饼图进行参数设置，代码如下：

#绘制饼图：

frompyecharts.chartsimportPie

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湖南商务职业技术学院毕业设计

pie=data.groupby('season')['collect'].sum()#季节（season）

pie=pie/pie.sum()

pie=pie.reset_index()

fig=px.pie(pie,values='collect',names='season',title='时令季节的

占比')

fig.show()

然后就得到了一张由时令季节统计后的可视化饼图，如图5-3所示：

图5-3饼图数据展示页面

在图5-3中的数据可以看出来，时令季节的占比情况。其中summer（夏季）

时令占比为37.9%，winner（冬季）时令占比为30.4%，autumn（秋季）时令占

比为21.2%，sprint（春季）时令占比为10.6%。summer（夏季）时令菜系数量

最多，这主要得益于夏季气温高，光照充足，适宜各种蔬菜和水果的生长。除

了各种蔬菜和水果，还有干货可供选择，富含各种营养成分，可以满足人们在

夏季对营养的需求。summer（夏季）时令是生产各种美食的好季节。

除summer（夏季）时令外，winner（冬季）时令菜系数量位居第二。winner

（冬季）时令菜系数量虽然不如summer（夏季）时令菜系丰富，但仍然可以根

据口味和喜好来选择各种新鲜的食材，注意合理的搭配和烹饪方法，就可以制

作各种美味的冬季菜肴。

autumn（秋季）时令菜系数量位于第三。秋季虽然是一个收获的季节，但

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湖南商务职业技术学院毕业设计

菜系数量不如夏季和冬季那么丰富。sprint（春季）时令菜系数量较少，因为

春季是一个大自然复苏的季节，是一个新的开始。

5.2.3各个时令最火热的菜品进行统计和分析

导入所需要的相关库，收集各个时令季节的菜品，对每个时令最火热的菜

式进行一个统计，然后用统计好的数据绘制条形图，代码如下：

#绘制条形图

frompyecharts.chartsimportBar

popular=data.groupby('season').apply(lambda

df:df[df['collect']==df['collect'].max()])

fig=px.bar(popular,

y="title",x=['praise','collect'],

color="season",

text_auto='.3s',

#height=1000,

#width=2000,

color_discrete_sequence=px.colors.qualitative.D3,

template='seaborn'

)

fig.update_layout(

title_text="不同时令的最火热菜式",#标题

title_x=0.5,#将标题居中

title_font=dict(size=30)

)

fig.show(