作者：计算机学姐
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系统展示
【2025最新】基于协同过滤+python+django+vue+MySQL的外卖点餐系统，前后端分离。
- 开发语言：python
- 数据库：MySQL
- 技术：python、django、vue
- 工具：pycharm、Navicat
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摘要
随着互联网技术的快速发展，外卖点餐系统已成为现代餐饮行业的重要组成部分。本文介绍了一种基于协同过滤算法、Python编程语言、Django框架、Vue前端技术和MySQL数据库的外卖点餐系统。该系统实现了前后端分离，提升了系统的可维护性和扩展性。协同过滤算法的应用，使得系统能够根据用户的点餐历史和偏好，提供个性化的菜品推荐，极大地提升了用户体验。Python作为后端开发语言，凭借其简洁的语法和强大的功能，实现了高效的业务逻辑处理。Django框架的引入，为系统的快速开发提供了有力支持。Vue前端框架的使用，使得页面渲染更加流畅，用户交互更加友好。MySQL数据库作为数据存储的核心，保证了数据的可靠性和安全性。本文将从系统架构、功能实现、算法优化等方面进行详细阐述，旨在为外卖点餐系统的设计和开发提供参考。
研究意义
本研究对于外卖点餐系统的发展具有重要意义。首先，协同过滤算法的应用，打破了传统点餐系统的局限性，实现了个性化推荐，提高了用户的满意度和忠诚度。其次，Python+Django+Vue+MySQL的技术组合，为系统的开发提供了高效、稳定、可扩展的解决方案，降低了开发成本，提高了开发效率。此外，前后端分离的设计，使得系统结构更加清晰，易于维护和升级。本研究不仅推动了外卖点餐系统的技术创新，也为餐饮行业的数字化转型提供了有力支持。通过本研究，餐饮企业可以更加精准地把握用户需求，提升服务质量，实现可持续发展。
研究目的
本研究的主要目的是设计并实现一个基于协同过滤算法的外卖点餐系统，以解决传统点餐系统在个性化推荐方面的不足。具体而言，本研究旨在通过以下方面实现研究目标：首先，利用Python编程语言和Django框架，构建一个高效、稳定、可扩展的后端服务，实现用户管理、菜品展示、订单处理等功能。其次，采用Vue前端框架，实现页面的动态渲染和用户交互，提升用户体验。同时，引入MySQL数据库，实现数据的持久化存储和高效查询。最后，应用协同过滤算法，对用户的点餐历史进行分析，提供个性化的菜品推荐。通过本研究，我们期望能够为餐饮行业提供一个更加智能化、个性化的点餐解决方案，推动餐饮行业的数字化转型和升级。
文档目录
1.绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
2.相关技术
2.1 Python语言
2.2 B/S架构
2.3 MySQL数据库
2.4 Django框架
2.5 Vue框架
3.系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 操作可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.3.4 信息删除流程分析
3.4 系统功能分析
4.系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
5.1 前台功能实现
5.2 后台功能实现
6.系统测试
6.1 测试目的及方法
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.2.2 添加功能测试
6.2.3 删除功能测试
6.3 测试结果分析
代码
# Django views.py
from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
from .models import Dish, Order@csrf_exempt
def get_dishes(request):dishes = Dish.objects.all()dish_list = [{'id': dish.id, 'name': dish.name, 'price': dish.price} for dish in dishes]return JsonResponse({'dishes': dish_list})@csrf_exempt
def create_order(request):# 处理订单创建逻辑pass
总结
本文介绍了一种基于协同过滤算法、Python编程语言、Django框架、Vue前端技术和MySQL数据库的外卖点餐系统。该系统实现了前后端分离，提供了个性化的菜品推荐，提升了用户体验。通过研究和实践，我们证明了该系统的可行性和有效性。未来，我们将继续优化算法，提高推荐的准确性和用户的满意度。同时，我们也将探索更多的技术组合和应用场景，为餐饮行业的数字化转型提供更加全面、高效的解决方案。
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