写一个根据价格推荐菜品的Python代码，菜品文件需要引入

好的，可以参考以下代码：

import pandas as pd

# 读入菜品文件
df = pd.read_csv('菜品.csv')

# 根据价格推荐菜品
def recommend_dish(price):
    # 筛选出价格在范围内的菜品
    dishes = df[(df['价格'] >= price-10) & (df['价格'] <= price+10)]
    
    # 如果有符合价格范围的菜品，则从中随机选择一道菜品
    if len(dishes) > 0:
        dish = dishes.sample()
        return dish['菜品名称'].values[0]
    else:
        return '没有符合价格范围的菜品'

# 测试
price = 50
recommendation = recommend_dish(price)
print(f'价格为{price}元时，推荐的菜品是{recommendation}')

需要注意的是，菜品文件需要按照以下格式进行保存：

| 菜品名称 | 价格 |
| :-----: | :--: |
| ... | ... |

其中，菜品名称和价格分别对应着两列数据。在实际使用时，需要将代码中的`菜品.csv`替换成自己的菜品文件名称。

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写一个根据价格推荐菜品的Python代码

这是一个简单的根据价格推荐菜品的 Python 代码：

menu = {
    "salad": 10,
    "soup": 15,
    "sandwich": 20,
    "pasta": 25,
    "steak": 30,
    "seafood": 35
}

budget = int(input("Enter your budget: "))
recommendations = []

for item in menu:
    if menu[item] <= budget:
        recommendations.append(item)

print("Recommended dishes within your budget:")
print(", ".join(recommendations))

这个代码将提示用户输入他们的预算，然后检查菜单中哪些菜品的价格低于或等于该预算。接着，程序会将这些菜品添加到一个推荐列表中，并将其输出给用户。请注意，此代码仅用于演示目的，实际应用中可能需要更复杂的算法和菜单。

写一个爬取京东预制菜商品评论的python代码

好的，以下是一个简单的爬取京东预制菜商品评论的 Python 代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://club.jd.com/comment/productPageComments.action?productId=100011082319&score=0&sortType=5&page=0&pageSize=10'

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

response = requests.get(url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
comments = soup.select('.comment-con')

for comment in comments:
    print(comment.get_text().strip())

请注意，这只是一个简单的示例代码，需要根据实际情况进行修改和优化。另外，如果您需要爬取大量数据，建议您先阅读相关网站的爬虫规则，并遵守法律法规。