# 智能菜谱

**Repository Path**: liangrenchi/smart_menu

## Basic Information

- **Project Name**: 智能菜谱
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Java
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2020-04-12
- **Last Updated**: 2020-12-16

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 智能菜谱

#### 项目概述
智能菜谱项目总体架构是使用Django、spring boot + spring框架（包括spring mvc和其他组件） + hibernate来实现后台接口的开发的，Django是一个开放源代码的Web应用框架，由Python写成，采用了MTV的框架模式，因为项目爬虫部分是使用Python来实现的，而Django具有简便、快速的开发数据库驱动、强调代码复用，多个组件可以很方便的以“插件”形式服务于整个框架，Django有许多功能强大的第三方[插件](https://baike.baidu.com/item/插件)的作用。Springboot使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置，提供了软件质量，比如hibernate提高了可迁移性，便于在不同数据库中迁移，我用此开发用户操作，后台管理等接囗。

​	项目前台部分使用微信小程序作展示，在用户安全方面用微信官方获取用户信息接口作登录。页面大部分都是可以浏览的，但在一些隐私的页面需要登录后才可以操作，例如：菜谱的收藏，评论等。页面还使用了wux weapp和color ui两款在github上较热门的UI框架开发，增加了用户体验、可靠性、运行效率等。

​	在图像识别方面，我们采用的是百度人工智能菜品识别接口，该接口实现了菜品识别。即对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），输出图片的菜品名称、卡路里信息、置信度。

​	网络爬虫方面，我们用Python作为开发语言，利第三方库BeautifulSoup解析网络数据，进行获取我们需要的菜谱信息。

#### 软件架构
###### 1、后台部分

​	后台使用的技术栈有包括Django、Bs4、Springboot、hibernate、springMvc、mysql。其中Django+bs4是作为网络爬虫接口的开发，Springboot+hibernate+springMvc+mysql是作为用户登录、收藏、留言等接口的开发。

###### 2、前台部分

​	前台使用微信小程序开发，利用了Wux weapp和Color UI这两款开源的UI框架开发，节约了开发的时间，添加用户体验、可靠性、运行效率等