python web美食

### Python Web开发美食应用教程

#### 使用Flask创建简单的美食推荐网站

为了构建一个基于Python的Web应用程序，特别是专注于美食的应用，可以选择轻量级框架Flask作为首选工具之一。下面是一个简单实例展示如何搭建这样的平台。

from flask import Flask, render_template, request
import random

app = Flask(__name__)

# 菜单列表模拟数据库中的菜品信息
menu_items = [
    {"id": 1, "name": "宫保鸡丁", "description": "经典川菜"},
    {"id": 2, "name": "麻婆豆腐", "description": "麻辣鲜香"}
]

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html', menu=menu_items)

@app.route('/recommend')
def recommend_food():
    recommended_item = random.choice(menu_items)
    return f'今天推荐您尝试：{recommended_item["name"]}'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

此代码片段展示了基本结构，包括启动服务器、定义路由以及渲染HTML页面[^1]。

#### Django框架下的高级功能实现

对于更复杂的需求，则建议考虑Django这一更为全面的企业级解决方案。它不仅提供了强大的ORM支持，还内置了许多实用的功能模块，比如用户认证系统等。以下是关于如何在Django中集成机器学习模型来进行个性化菜肴推荐的例子：

from django.shortcuts import render
from .models import DishModel
from sklearn.externals import joblib

model_path = 'path/to/trained_model.pkl'
loaded_model = joblib.load(model_path)


def predict_dish(request):
    if request.method == 'POST':
        form_data = request.POST.dict()
        prediction_result = loaded_model.predict([[form_data['input_features']]])
        suggested_dishes = DishModel.objects.filter(category=prediction_result[0])
        context = {'dishes': suggested_dishes}
        return render(request, 'results.html', context)
    else:
        return render(request, 'predict_form.html')

这段代码说明了怎样加载预训练好的ML模型并将其应用于实际业务逻辑之中[^5]。

---