作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，"文末源码"。
系统展示
【2026最新】基于Python+Django+Vue+MySQL+k-means算法的校园美食推荐系统
- 开发语言：Python语言
- 数据库：MySQL数据库
- 技术：Django、Vue、ELementUI
- 工具：Pycharm、Navicat
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后台界面
前台界面
摘要
基于Python+Django+Vue+MySQL的校园美食推荐系统，旨在为高校师生提供个性化、便捷的美食探索体验。系统采用前后端分离架构，前端以Vue框架构建响应式界面，实现美食展示、搜索、评价等交互功能；后端基于Django框架搭建RESTful API，处理用户请求、数据存储与逻辑运算；MySQL数据库存储用户信息、菜品数据及评价记录。系统通过用户行为分析（如浏览历史、收藏偏好）结合基础推荐算法（如协同过滤），生成个性化美食推荐列表，同时支持按口味、价格、距离等条件筛选。此外，系统集成用户评价模块，允许师生分享用餐体验，形成动态更新的美食数据库。该系统不仅解决了传统校园餐饮信息分散、推荐单一的问题，还通过数据驱动的方式提升了美食发现的效率与趣味性，为校园数字化服务提供了新的实践范式。
研究意义
在高校餐饮服务场景中，师生常面临"选择困难"与"信息不对称"的双重挑战：食堂菜品更新滞后、周边商户宣传分散、个人口味偏好难以匹配等问题，导致用餐体验质量参差不齐。传统校园美食推荐方式多依赖人工整理或单一平台推广，缺乏个性化与动态性，难以满足多样化需求。本研究通过构建基于Python+Django+Vue+MySQL的校园美食推荐系统，具有三方面重要意义：其一，技术层面，整合前后端分离架构与关系型数据库，探索低成本、高可扩展的校园服务系统开发模式，为同类项目提供技术参考；其二，应用层面，通过用户行为分析与基础推荐算法，实现"千人千面"的美食推荐，提升信息匹配效率，帮助师生快速发现符合口味与需求的美食，优化用餐决策；其三，社会层面，系统支持用户评价与互动，形成开放的美食社区，既倒逼商户提升服务质量，又为校园餐饮管理提供数据支持（如热门菜品分析、消费趋势预测），助力构建"师生-商户-管理方"三方共赢的校园餐饮生态。此外，该系统作为校园数字化服务的重要组成部分，可延伸至其他生活服务领域（如购物、娱乐），推动高校智慧校园建设向更精细化、个性化方向发展，具有较高的实践价值与推广潜力。
研究目的
本研究旨在设计并实现一个基于Python+Django+Vue+MySQL的校园美食推荐系统，以解决高校师生在美食选择过程中面临的信息过载与个性化需求不足的问题。系统通过整合校园内及周边餐饮资源，构建统一的美食数据库，涵盖菜品信息、商户位置、价格区间等基础数据，并支持用户实时更新与评价。研究的核心目的包括：其一，开发一套用户友好的前端界面，通过Vue框架实现响应式设计与交互优化，确保师生在PC端与移动端均可便捷访问系统；其二，构建稳定的后端服务，利用Django框架的ORM模型与RESTful API设计，实现数据的高效存储与快速响应；其三，引入基础推荐算法（如基于用户行为的协同过滤），结合用户历史行为数据（如浏览、收藏、评价），生成个性化美食推荐列表，提升信息匹配精准度；其四，通过用户评价模块与社区功能，促进师生间的信息共享与互动，形成动态更新的美食推荐生态。最终，系统旨在为高校师生提供一站式、个性化的美食发现平台，优化校园餐饮服务体验，同时为校园数字化建设提供可复用的技术方案与实施路径。
文档目录
[1.1 研究背景](#1.1 研究背景)
[1.2 研究意义](#1.2 研究意义)
[1.3 研究现状](#1.3 研究现状)
[1.4 研究内容](#1.4 研究内容)
2.相关技术
[2.1 Python语言](#2.1 Python语言)
[2.2 B/S架构](#2.2 B/S架构)
[2.3 MySQL数据库](#2.3 MySQL数据库)
[2.4 Django框架](#2.4 Django框架)
[2.5 Vue框架](#2.5 Vue框架)
3.系统分析
[3.1 系统可行性分析](#3.1 系统可行性分析)
[3.1.1 技术可行性分析](#3.1.1 技术可行性分析)
[3.1.2 经济可行性分析](#3.1.2 经济可行性分析)
[3.1.3 操作可行性分析](#3.1.3 操作可行性分析)
[3.2 系统性能分析](#3.2 系统性能分析)
[3.2.1 易用性指标](#3.2.1 易用性指标)
[3.2.2 可扩展性指标](#3.2.2 可扩展性指标)
[3.2.3 健壮性指标](#3.2.3 健壮性指标)
[3.2.4 安全性指标](#3.2.4 安全性指标)
[3.3 系统流程分析](#3.3 系统流程分析)
[3.3.1 操作流程分析](#3.3.1 操作流程分析)
[3.3.2 登录流程分析](#3.3.2 登录流程分析)
[3.3.3 信息添加流程分析](#3.3.3 信息添加流程分析)
[3.3.4 信息删除流程分析](#3.3.4 信息删除流程分析)
[3.4 系统功能分析](#3.4 系统功能分析)
4.系统设计
[4.1 系统概要设计](#4.1 系统概要设计)
[4.2 系统功能结构设计](#4.2 系统功能结构设计)
[4.3 数据库设计](#4.3 数据库设计)
[4.3.1 数据库E-R图设计](#4.3.1 数据库E-R图设计)
[4.3.2 数据库表结构设计](#4.3.2 数据库表结构设计)
5.系统实现
[5.1 前台功能实现](#5.1 前台功能实现)
[5.2 后台功能实现](#5.2 后台功能实现)
6.系统测试
[6.1 测试目的及方法](#6.1 测试目的及方法)
[6.2 系统功能测试](#6.2 系统功能测试)
[6.2.1 登录功能测试](#6.2.1 登录功能测试)
[6.2.2 添加功能测试](#6.2.2 添加功能测试)
[6.2.3 删除功能测试](#6.2.3 删除功能测试)
[6.3 测试结果分析](#6.3 测试结果分析)
代码
bash
from django.db import models
class User(models.Model):
username = models.CharField(max_length=50)
password = models.CharField(max_length=100)
class Dish(models.Model):
name = models.CharField(max_length=100)
restaurant = models.ForeignKey('Restaurant', on_delete=models.CASCADE)
price = models.DecimalField(max_digits=6, decimal_places=2)
class Restaurant(models.Model):
name = models.CharField(max_length=100)
location = models.CharField(max_length=200)
from django.http import JsonResponse
from .models import Dish
def get_dishes(request):
dishes = Dish.objects.all()[:10] # 模拟推荐逻辑
return JsonResponse({'data': [{'name': d.name, 'price': d.price} for d in dishes]})
<template>
<div>
<div v-for="dish in dishes" :key="dish.name">
{{ dish.name }} - ￥{{ dish.price }}
</div>
</div>
</template>
<script>
export default {
data() {
return { dishes: [] };
},
mounted() {
fetch('/api/dishes/').then(res => res.json()).then(data => {
this.dishes = data.data;
});
}
};
</script>总结
本研究基于Python+Django+Vue+MySQL技术栈，成功开发了一套校园美食推荐系统，实现了从数据存储、后端逻辑到前端展示的全流程功能。系统通过MySQL数据库整合校园餐饮资源，利用Django框架构建高效的后端服务，支持用户注册、登录、美食搜索、评价等核心功能；前端采用Vue框架实现响应式设计，提供流畅的用户交互体验。推荐模块结合用户行为数据与基础算法，生成个性化美食列表，有效解决了师生"选择困难"的问题。评价社区功能则促进了用户间的信息共享，形成了动态更新的美食数据库。测试结果表明，系统在功能完整性、响应速度与用户体验方面均达到预期目标，为校园餐饮服务数字化提供了可落地的解决方案。未来可进一步优化推荐算法精度，扩展至多校区场景，或集成外卖配送功能，提升系统实用性与商业价值。
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