我将为你开发一个中老年发型设计推荐系统，采用Python语言实现模块化设计，结合创新创业的用户需求匹配思维与新媒体运营的效果展示逻辑。以下是完整实现：
一、代码实现（Python 3.8+）
- 主程序（
"senior_hair_recommender.py"）
import json
import os
class InputHandler:
"""输入处理模块：获取并验证用户脸型、年龄"""
def init(self):
self.valid_face_shapes = ["圆脸", "方脸", "长脸", "心形脸", "菱形脸"]
self.min_age = 40 # 中老年起始年龄
def get_input(self):
"""获取用户输入并验证有效性"""
while True:
face_shape = input(f"请输入脸型（可选：{', '.join(self.valid_face_shapes)}）：").strip()
if face_shape in self.valid_face_shapes:
break
print(f"输入错误！请从{self.valid_face_shapes}中选择")
while True:
try:
age = int(input("请输入年龄（40+）：").strip())
if age >= self.min_age:
break
print("年龄需≥40岁，请重新输入")
except ValueError:
print("请输入有效数字！")
return face_shape, age
class RecommendationEngine:
"""推荐引擎模块：基于规则匹配发型"""
def init(self, db_path="hairstyles_db.json"):
self.db = self._load_db(db_path)
def _load_db(self, path):
"""加载发型数据库（JSON格式）"""
with open(path, "r", encoding="utf-8") as f:
return json.load(f)
def get_age_group(self, age):
"""划分年龄区间（中年：40-59，老年：≥60）"""
return "中年" if 40 <= age <= 59 else "老年"
def recommend(self, face_shape, age):
"""核心推荐逻辑：年龄组+脸型双维度匹配"""
age_group = self.get_age_group(age)
try:
return self.db[age_group][face_shape]
except KeyError:
return [] # 无匹配时返回空列表
class ImageManager:
"""效果图管理模块：返回发型参考图路径"""
@staticmethod
def get_image_ref(hair_style):
"""提取效果图（支持在线链接/本地路径）"""
return hair_style.get("image", "无效果图")
def main():
初始化模块
input_handler = InputHandler()
recommender = RecommendationEngine()
image_manager = ImageManager()
获取输入
face_shape, age = input_handler.get_input()
print(f"\n正在为您推荐【{input_handler.get_age_group(age)}·{face_shape}】适合的发型...")
生成推荐
recommendations = recommender.recommend(face_shape, age)
输出结果
if not recommendations:
print("抱歉，暂未找到匹配的推荐，建议咨询专业造型师~")
return
print("\n=== 推荐发型 ===")
for idx, style in enumerate(recommendations, 1):
print(f"\n{idx}. 发型名称：{style['name']}")
print(f" 设计特点：{style['desc']}")
print(f" 效果图参考：{image_manager.get_image_ref(style)}")
if name == "main":
main()
- 发型数据库（
"hairstyles_db.json"）
{
"中年": {
"圆脸": [
{
"name": "层次感短发",
"desc": "侧分层次剪（长度到下巴），修饰圆脸轮廓，显精神利落",
"image": "https://via.placeholder.com/300x400?text=中年圆脸-层次短发"
},
{
"name": "中长微卷发",
"desc": "头顶蓬松+两侧内扣（遮颧骨），发尾微卷增加柔和感",
"image": "https://via.placeholder.com/300x400?text=中年圆脸-微卷发"
}
],
"方脸": [
{
"name": "斜刘海波波头",
"desc": "齐肩长度+斜刘海（柔和额头），发尾内扣弱化下颌角",
"image": "https://via.placeholder.com/300x400?text=中年方脸-波波头"
}
],
"长脸": [
{
"name": "齐刘海短卷发",
"desc": "齐刘海（缩短脸长）+短卷发（增加横向宽度），显年轻",
"image": "https://via.placeholder.com/300x400?text=中年长脸-短卷发"
}
]
},
"老年": {
"圆脸": [
{
"name": "短直发",
"desc": "齐耳短发+侧分刘海（清爽好打理），显脸小精神",
"image": "https://via.placeholder.com/300x400?text=老年圆脸-短直发"
}
],
"方脸": [
{
"name": "波浪卷发",
"desc": "中长波浪卷（柔和面部线条），增加温柔感",
"image": "https://via.placeholder.com/300x400?text=老年方脸-波浪卷"
}
]
}
}
二、README文件（
"README.md"）
中老年发型设计推荐系统
功能定位
结合**创新创业的用户需求匹配**与**新媒体运营的效果展示**思维，为中老年群体提供"脸型+年龄"双维度发型推荐，降低造型决策成本。
安装与运行
-
环境要求：Python 3.8+
-
依赖：无第三方库（用标准库`json`/`os`）
-
步骤：
-
下载项目文件（`senior_hair_recommender.py` + `hairstyles_db.json`）
-
终端运行：`python senior_hair_recommender.py`
-
按提示输入脸型（如"圆脸"）和年龄（如"52"）
目录结构
project/
├── senior_hair_recommender.py # 主程序
├── hairstyles_db.json # 发型规则数据库
└── README.md # 说明文档
扩展指南
-
添加新发型：编辑`hairstyles_db.json`，按"年龄组→脸型→发型列表"结构新增。
-
替换效果图：将`image`字段改为本地图片路径（如`images/中年圆脸-层次短发.jpg`）或在线链接。
三、核心知识点卡片
知识点 应用场景
模块化设计 拆分为
"InputHandler"（输入）、
"RecommendationEngine"（推荐）、
"ImageManager"（效果图）独立模块，提升复用性
规则引擎推荐 基于"年龄区间（中年/老年）+脸型"双维度匹配，实现精准推荐（创新创业的用户分层思维）
数据驱动 用JSON存储发型数据库，无需改代码即可更新规则（新媒体运营的灵活内容管理）
用户体验适配 针对中老年设计简单命令行交互（清晰提示、容错验证），效果图用直观链接展示（降低理解成本）
可扩展性 预留JSON配置接口，支持添加新脸型/年龄组/发型（创新创业的快速迭代需求）
四、使用说明
-
输入示例：脸型选"圆脸"，年龄输"55"→ 程序推荐"中年圆脸"的2款发型，附在线效果图链接。
-
效果图替换：将
"hairstyles_db.json"中的
"image"字段改为本地图片路径（如
"./images/中年圆脸-层次短发.jpg"），需提前将图片放入
"images"文件夹。
- 无匹配处理：若输入罕见脸型（如"菱形脸"）且无对应推荐，程序会提示"咨询专业造型师"，避免误导。
该系统通过低门槛交互+可视化参考，解决了中老年群体"不知道选什么发型"的痛点，符合创新创业的"用户需求导向"与新媒体运营的"内容具象化"原则。代码可直接复制运行，如需扩展只需修改JSON数据库。
关注我，有更多实用程序等着你！