湖南商務職業技術學院畢業設計

目錄

1引言...............................................................................................................................1

1.1畢業設計背景....................................................................................................1

1.2開發環境與工具................................................................................................2

1.2.1Python簡介............................................................................................2

1.2.2MySQL簡介..............................................................................................2

1.2.3Jupyternotebook簡介........................................................................3

1.2.4Python第三方庫簡介............................................................................4

2需求分析.......................................................................................................................4

2.1可行性需求分析................................................................................................4

2.2采集目標功能分析............................................................................................5

2.3關鍵技術分析....................................................................................................5

2.3.1網絡爬蟲技術.........................................................................................5

2.3.2文件存取技術.........................................................................................6

2.3.3可視化技術.............................................................................................7

3數據采集.......................................................................................................................7

3.1采集頁面分析....................................................................................................7

3.2字段分析............................................................................................................9

3.3編程實現............................................................................................................9

4數據清洗與處理.........................................................................................................11

4.1數據清洗..........................................................................................................12

4.2數據儲存..........................................................................................................13

4.3編程實現..........................................................................................................13

5數據統計與分析.........................................................................................................14

5.1數據準備..........................................................................................................14

5.2數據展示..........................................................................................................15

5.2.1依據菜譜工藝進行統計與分析...........................................................15

5.2.2依據菜譜難度進行統計與分析...........................................................16

I

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5.2.3依據菜譜收藏數進行統計與分析.......................................................17

5.3綜述..................................................................................................................17

6小結.............................................................................................................................18

參考資料.........................................................................................................................20

II

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基于Python的美食杰美食網數據采集與分析

1引言

時光如梭，隨著科技的不斷進步和發展，世界未有之大變局。在當前社會

背景下，我國的科技也正在不斷地發展，科技全球化是必然的趨勢，所以我們

年輕一代更應該抓住這次機會和時機。互聯網時代的到來讓人們的吃穿住行得

到了更多的信息來源渠道，而這些產生的數據也給我們這些技術工作者提供了

大量的數據渠道，讓我們獲得更便利的數據學習、開發、采集以及應用渠道。

在當前經濟蓬勃發展的背景下，隨著國民經濟水平的提高，人們對吃穿住

行的重視，從而產生的大量的數據，這些數據等待著被開發的大量價值。計算

機行業的發展，也使得許多新的語言的被推上熱門，首當其沖的就有python，

它通常被認為是最好的編程語言，因為它非常平易近人。它是一種快速、易于

使用且易于部署的編程語言，廣泛用于開發可擴展的Web應用程序。我們剛好

在新時代信息化的浪口，以及漫天信息化、大量IT行業的涌入，將計算機行業

推入浪潮，使得大量IT工作者的加入，利用便利的開發條件和大量信息里的價

值待開發，使得大數據技術與應用成為當前計算機信息領域的一個比較受歡迎

的行業分支，也正因如此，大數據技術與應用也會發展的越來越好。

1.1畢業設計背景

中華上下五千年，中華文化，博大精深，中國的美食數不盡數，不同的季

節有不同的美食，每個地域也有每個地域的美食，每個省的美食也各有特色，

美食文化各自都不盡相同。在我國，人口基數大，地域寬廣，美食愛好也是不

盡相同的。

國民經濟水平的提高，人們對吃得到了更多的重視。我們將菜系分為川菜、

粵菜、東北菜、湘菜、魯菜、浙菜、湖北菜和清真菜。

我的畢業設計是對美食杰網站菜系中的東北菜菜系數據進行爬取采集，將

采集下來的數據，進行數據的可視化，可以讓瀏覽者直觀的了解到這八大菜系

之—的東北菜系中的工藝、難度以及瀏覽者收藏量等等。當為了吃什么美食而

煩惱時，只要通過此數據分析，就可以很好的解決這個問題。

1

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1.2開發環境與工具

1.2.1Python簡介

Python，讀作['pa?θɑn]，翻譯成漢語是蟒蛇的意思，并且Python的logo

也是兩條纏繞在一起的蟒蛇的樣子，然而Python語言和蟒蛇實際上并沒有多大

的關系，1989年圣誕節期間，荷蘭的吉多*范羅蘇姆為了在阿姆斯特丹打發時間

創造了Python，作為ABC語言的一種繼承。在2002年，python出現了pthon2.x

系列，直至2008年python又發展成為了python3.x系列。

Python在1991年第一個版本公開問世后，并沒有掀起太大的波瀾,在21世

紀初Google在大量的項目業務上大規模的開始應用Python,Python也因此走

進大眾的視野,從而促使Python的發展。Python的應用方向包括：常規軟件開

發、科學計算、自動化運維、云計算、WEB開發、網絡爬蟲、數據分析以及人工

智能等。并且Python是一種非常有效的語言，比用Python編寫的許多其他語

言包含更少的代碼量。Python語法還可以幫助編程者創建干凈的代碼。它比用

Python以外的其他語言編寫的代碼更容易閱讀、調試、擴展。簡單易學的特點

也成為很多小白選擇編程語言的第一首選。

雖然python的優點有很多，但是任何編程語言都會有或多或少的缺點，

python也不會例外。Python發布于30多年前，但直到最近幾年，它才比除Java

和C之外的其他語言更受歡迎。不幸的是，這種流行暴露了Python的缺點。最

明顯和已知的缺點是計算能力、數據打包和可執行文件的創建以及項目。

在如今的技術潮流趨勢下Python是人工智能中非常流行的語言，雖然它仍

然有缺點，但這些特點無法阻止python這門編程語言快速發展。因為它的簡潔

性、易讀性、可擴展性和可維護性，一種多用途編程語言和大量的應用和涉及

領域等特點，所以python的未來前景十分樂觀。隨著人工智能、機器學習和大

數據分析技術的發展，python將會得到更多的應用，而且未來可能更加的廣泛。

1.2.2MySQL簡介

開放源代碼數據庫只是一個帶有源代碼的公共數據庫。用戶可以自由閱讀、

編輯和擴展軟件。對于大多數人來說，最有趣的特性是可以在任何地方、任何

時間使用任何硬件運行。源代碼是所有程序員都可以根據需要使用的公共資源。

隨著時間的推移，開源數據庫在低端應用程序中變得流行，并占據了相當大的

市場份額。開源數據庫具有使用免費、配置簡單、穩定性好、性能優異等特點。

2

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許多新的數據庫都是從開源項目開始的。數十家新公司發布了基于開源社

區許可證的新數據庫。他們中的大多數人還試圖通過銷售支持和其他獨家功能

獲得支持。其中一些開源項目基于以前的版本。MariaDB是MySQL的一個分支，

由MySQL的創始人之一MontyVidenius創建。MySQLOracle發布后，新版本開

始了。第一個版本從源代碼庫開始，但最新版本增加了一些功能，以加快處理

大型數據集。SQL語法的許多基本功能和基本部分是相同的，因此許多開發人員

可以在它們之間自由切換。這種差異在未來可能會擴大。例如，MariaDB增加了

與Cassandra、TokuDB和Sphinx等流行數據庫的集成。

MySQL數據庫是開源數據庫的代表。MySQL是目前最流行的開源數據庫。它

是一個完全基于Web的關系數據庫系統。瑞典MySQLAB開發的符號是一只名叫

Sakilla的海豚，代表MySQL數據庫和團隊的速度、容量、準確性和卓越性。MySQL

是開源代碼的數據庫、有著跨平臺性和價格優勢以及強大且方便的功能提供給

用戶使用的特點。

1.2.3Jupyternotebook簡介

什么是JupyterNotebook？按照Jupyter創始人FernandoPérez的說法，

他最初的夢想是做一個綜合Ju（Julia）、Py（Python）和R三種科學運算

語言的計算工具平臺，所以將其命名為Ju-Py-te-R。JupyterNotebook是一個

基于瀏覽器的交互式編程環境（REPL,readevalprintloop），它主要構建

在IPython等開源庫上，允許我們在瀏覽器上運行交互式python代碼。發展到

現在，Jupyter已經成為一個幾乎支持所有語言，能夠把軟件代碼、計算輸出、

解釋文檔、多媒體資源整合在一起的多功能科學運算平臺。

既然jupyter編輯器能夠被很多開發者喜愛，那它一定是有著一定的優點

可以去吸引用戶的。Jupyternotebook具有整合所有的資源、交互性編程體驗、

零成本重現結果的優點。

Jupyternotebook有兩種安裝方式，第一種：如果個人擅長使用python，

可以在安裝python后通過pip安裝，還可以根據自身要求安裝安裝所需要的開

源包；第二種：如果是一個python剛入門的新手，那么可以去安裝Anaconda，

非常適合初學者，它包含了大量的科學包，其中就包括Numpy、Pandas、

Matplotlib等大量的科學包，可以避免去單獨安裝，里面也有管理工具conda，

方便單獨安裝。

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1.2.4Python第三方庫簡介

requests:request請求是一個HTTP庫，它使用Apache2許可的開源協議。

requests使用和urlib使用對比，就會發現urlib在使用中非常不舒服。

requests請求變得比urlib更方便，這也可以節省我們大量的工作。

Re：正則表達式解析和處理功能庫,主要用于字符串匹配，調用方法import

re。

Lxml：lxml是Python的第三方解析庫，lxml庫提供了一個etree模塊，

該模塊專門用來解析HTML/XML文檔。

NumPy：Numpy庫是Python數據分析的基礎,是處理數組的Python

庫,NumPy庫的數據結構比Python自帶的更加高效。

pandas：將得到的數據分析并保存為CSV文件,python數據分析高層次應

用庫,還可以進行數據清洗。

matplotlib：繪圖庫,主要是偏向于二維繪圖包括折線圖、條形圖、扇形圖、

散點圖、直方圖等等。

Pyecharts：Pyecharts是一個用于生成Echart圖的類庫。它可以連接到

python，并直接使用數據從python生成圖像。Echarts是百度的開源數據可視

化JS庫。生成的圖像可視化效果非常好

wordcloud：生成中文詞云的。

2需求分析

2.1可行性需求分析

1、技術可行性

Python是一門簡單的面向對象編程語言。語法簡潔明了，使用方便，python

有著大量的內置類型和模塊，以及第三方模塊。可以很方便的調用強大的第三

方庫，比如Numpy、Matplotlib以及pandas。本畢業設計中通過使用Python語

言來編寫程序從而實現數據的獲取,通過python的第三方庫進行數據的分析和

數據可視化的展示。

在數據獲取的過程中發現有些菜肴的數據是空的，我們將其當做異常數據

處理掉。隨后將爬取出來的原始數據暫時以txt格式儲存起來,在后續的數據預

處理和可視化中再進行調用。

2、項目可行性

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互聯網發展，短視頻大量的出現，讓我們可以足不出戶就可以看到外面的

世界。手機、電腦、互聯網，當他們三個組合在一起，我們在家就能學到各種

各樣的東西。其中美食食譜的熱度也一直受大眾熱議。

本畢業設計通過采集美食杰網站內菜系的數據,分析我國東北菜的菜肴信

息。我們也將從工藝、口味、烹飪時間以及制作難度等方面對其進行深度剖析,

分析出有價值的信息,將其可視化最后根據結果得出結論。

2.2采集目標功能分析

本畢業設計的數據集的來源是美食杰網站,是通過python爬取美食杰網站

內東北菜所有菜肴的信息。數據清洗后共521條記錄,爬取完成后并檢查數據的

準確性,確定爬取出來的數據無誤。

分析美食杰網站網頁信息,明確我們需要爬取的美食參數有菜肴名稱、作者、

收藏、瀏覽、工藝、口味、制作時間、制作難度等數據,在對原始數據進行預處

理后我們會對其數據進行多個維度的分析。例如,從收藏的數量對其進行分析,

得到網友的鐘意美食排行榜。又或者想要得到東北菜各口味的喜愛程度，可以

對所采集的數據進行口味百分比分析。

2.3關鍵技術分析

2.3.1網絡爬蟲技術

你刷微博，你有一個特別喜歡的微博名人想摘抄他的評論制作語錄，你怎

么辦，是一個一個的手動復制粘貼嗎？這種方法的確是可以的，如果你發現了

一條爆炸性新聞，你想把新聞底下的評論全部都收集下來并且分析，那這個時

候你又怎么辦，是一個一個的手動復制粘貼嗎？拼手速？不太符合顯示，爆炸

性的新聞下評論肯定會有成千上萬條。再比如工作上需要獲取一個大量的數據

用來支撐實驗，難道到一條一條的去找嗎？

爬蟲可以解決這個問題，爬蟲技術主要可以幫助我們做兩類事情，一是數

據獲取需求，主要針對特定規則下大數據獲取；二是自動化需求，主要應用在

類似信息聚合、搜索等。大大提高了工作效率和質量。

簡而言之，爬蟲是一種檢測機器。其基本原則是模仿人類行為，瀏覽多個

網站，按下按鈕，研究數據或檢索這些信息。如果使用專業表達式，最簡單的

爬行動物是通過程序通過技術手段模擬人類的操作，在服務器上獲得大量數據，

首先解釋您需要的信息，然后決定程序應該做什么。我們可以接收在網站上標

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記的鏈接并繼續到下一頁。并且還可以將直接獲得的信息保存在場所或數據庫

中。當然，這些是傳統意義上的爬蟲，通過挖掘匿名社區和收集所謂的極端評

論，可以提高效率。但在當今的網絡爬蟲技術中，大師與大公司之間的游戲不

再局限于網絡方面，還涉及客戶端逆向和動態調試分析。真正的攻擊和防御場

景以及爬蟲攻擊帶來的巨大好處遠遠超出了人們的想象。

爬蟲最基本的功能是抓取。我們已經習慣于在HTTPS請求恢復數據并分析

我們需要的數據的過程，這一個過程也被稱為一次“抓取”。例如，在百度上

手動搜索“張三”，這是HTTPS發送到百度服務器的請求。爬蟲的“抓取”是

模仿人類的行為。然而，它是由機器或程序批量量啟動的，而不是手動發送請

求。而我們經常使用的百度，就是利用了這種爬蟲技術，每天向多個網站發送

無數爬蟲，獲取它們的信息，然后排隊等待檢索。

科技是復雜的，網絡爬蟲技術技術的使用需要注意法律邊界。眾所周知的

是爬取以下三類數據是違法的，第一種是有著作權的數據，這些數據是受著作

權法保護的；第二種是用戶的個人信息以及個人隱私數據；第三種是一些APP

上面的用于評價，這些數據雖然是用戶產生的，但是是APP應用的核心競爭力

主要來源，所以這些數據受不當競爭法的保護。爬蟲技術是一把雙刃劍,一個不

小心可能就會傷害到自己和他人,所以我們技術人員要懂法、守法。在法律允許

的范疇內去編寫自己的腳本程序,不要一不小心半只腳踏進犯罪的深淵。

有爬蟲技術,那也一定存在反爬取的技術了。因此，為什么要反爬，答案是

顯而易見的。跟蹤器流量可能會增加服務器的負載。爬蟲的過度爬取將影響服

務的正常運作，并造成收入損失。另一方面，一些基本數據的泄露可能會使數

據所有者缺乏競爭力。

2.3.2文件存取技術

Python內置txt模塊如圖2-1顯示：

圖2-1python內置txt模塊圖

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2.3.3可視化技術

可視化是指利用計算機圖形和圖像處理技術將數據轉化為圖形或圖像，在

屏幕上顯示，然后進行交互式處理的理論、方法和技術。我們當獲取到的數據

是一串串冗長的字符串,上面寫的一條條信息或許我們能夠看懂讀懂,但是當它

成千上萬的時候我們短時間內很得到我們想要的價值,我們需要進行深入的了

解和分析。對這一坨枯燥而乏味的數據集進行處理完畢后,我們就要導入需要的

第三方庫將數據合理的進行判斷,決定使用什么樣的方式繪畫圖形才能最好、并

且直觀的表達出數據集的信息，讓人一看就能提取到有用的價值。

多年來可視化的技術也逐漸發展成為了一下三類：科學可視化、信息可視

化、可視化分析。近些年來，這3個子領域出現了逐漸融合的趨勢。通常統稱

為“大數據可視化”。可視化技術在數據處理中扮演著重要角色，它們的作用

在于，將復雜的數據變得清晰直觀、易于分析，讓使用者能夠更加深入地理解

數據并做出精準的決策。

本項目的數據可視化用到了Matplotlib庫，Matplotlib是一個Python的

數據可視化庫，是Python中最流行的數據可視化庫之一，可以生成各種圖表，

包括折線圖、散點圖、直方圖、餅圖、詞云圖等等，有助于使用人員向其他人

展示他們的數據發現和分析結果，更加直觀地了解數據分布、趨勢。繪制漂亮

的圖表也可以提高數據分析結果被理解和接受的概率。Matplotlib在數據可視

化中是不可或缺的，使用它可以更加方便地進行數據分析和可視化。

3數據采集

3.1采集頁面分析

我們首先通過谷歌瀏覽器搜索美食杰網站的官方網頁,然后找到東北菜菜

肴目錄集頁面觀察圖3-1,其中URL為：/caixi/dongbeicai/

然后點擊頁面下方的分頁按鈕,同時觀察URL,發現URL有變化。

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圖3-1數據網址頁面圖

按F12調出開發者工具,刷新頁面,如圖3-2。

圖3-2開發者工具圖

利用全局搜索工具定位所需數據位置,點擊開發者工具上面的Headers字

段,分析這是個什么請求,發現這個是一個GET請求,那我們可以直接在添加請

求頭后直接爬取該網站。

通過觀察發現該網站提供了各菜肴的詳細地址，我們將所有地址采集下來

進行第二次爬取即可獲得所有菜肴的詳細信息，如圖3-3。

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圖3-3二級網址圖

3.2字段分析

打開網頁的選擇欄,然后將選擇欄目定位到菜肴信息集中的位置，也就是定

位到所需數據所在的位置,然后跳出開發者工具頁面刷新一下頁面再進入,點擊

開發者工具界面上方的網頁元素Elements按鈕,如圖3-4,可以看到我們需要的

所有的數據信息。并且通get方法來獲得響應的數據，并且將數據儲存為TXT

格式的文件。

圖3-4分析數據類型頁面圖

3.3編程實現

導入所需庫

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圖3-5導入所需庫頁面圖

設置請求頭,偽裝成瀏覽器訪問服務器。

圖3-6請求頭內容頁面圖

代碼實現如下：

importrequests

fromlxmlimportetree

importre

headers={

'User-Agent':'User-Agent:Mozilla/5.0(WindowsNT6.1)AppleWebKit/537.36(KHTML,

likeGecko)Chrome/63.0.3239.132Safari/537.36'

}

#東北菜網頁

dongbeicai_urls=['/caixi/dongbeicai/{}'.format(i)foriinrange(1,26)]

#獲取所有菜譜地址

defget_caipu_urls(url):

data=requests.get(url,headers=headers).text

urls=re.findall(r'<ahref="(.*?)"class="list_s2_item_img"style=.*?</a>',data)

returnurls

#獲取菜譜信息

defget_info():

foruincaipu_urls:

try:

data=requests.get(u,headers=headers).text

html=etree.HTML(data)

caiming=html.xpath('//*[@id="app"]/div[1]/div/div[2]/h1/text()')[0]

zuozhe=html.xpath('//*[@id="app"]/div[1]/div/div[2]/span/a/text()')[0]

shoucang=re.search(r'</a>·(.*?)收藏',data,re.DOTALL).group(1)

liulan=re.search(r'收藏·(.*?)瀏覽</span>',data,re.DOTALL).group(1)

gongyi=

html.xpath('//*[@id="app"]/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[1]/strong/text()')[0]

kouwei=

html.xpath('//*[@id="app"]/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[2]/strong/text()')[0]

haoshi=

html.xpath('//*[@id="app"]/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[3]/strong/text()')[0]

nandu=

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html.xpath('//*[@id="app"]/div[1]/div/div[2]/div[1]/div[4]/strong/text()')[0]

#將所有數據保存到列表中

caipu_info.append([caiming,zuozhe,shoucang,liulan,gongyi,

kouwei,haoshi,nandu])

except:

print('菜譜網址{}數據缺失'.format(u))

#break

#將獲取到的數據添加到文件中

defsave_txt(txt_name):

withopen(txt_name,'w+',encoding='utf-8')asf1:

foriincaipu_info:

forjini:

ifj==i[-1]:

f1.write(j+'\n')

else:

f1.write(j+'\t')

if__name__=='__main__':

caipu_urls=[]

caipu_info=[['caiming','zuozhe','shoucang','liulan','gongyi','kouwei','haoshi','nandu']]

foriinrange(len(dongbeicai_urls)):

caipu_urls+=get_caipu_urls(dongbeicai_urls[i])

#break

#print(caipu_urls)

get_info()

save_txt('dongbeicai_data.txt')

4數據清洗與處理

數據清洗與處理是大數據下的產物。顧名思義，數據清洗，也稱為數據清

理，一般來說，數據清理是指識別和替換不完整、不準確、不相關或有問題的

數據和記錄。我們通過網絡爬蟲技術下獲取大量的數據，在這些數據中我們會

得到一些缺失值、不準確、不完整和不相關等有問題的數據和記錄。為了讓數

據變得更加完整和有價值，我們通常會使用數據清洗將有問題的數據去除掉或

者糾正，將符合我們要求的數據保留。

本畢業設計中我們需要將爬下來的數據和網頁原數據進行比對,并且檢查

是否出現空值、錯值,還有數據的位置是否正確。根據不同的需求我們要對數據

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進行不同的處理。

4.1數據清洗

圖4-1數據清洗準備頁面圖

經過比對和檢查,發現數據不存在缺失,錯位還有空值,那么我們根據需求

將有效數據統一規劃去掉不要的行列數據,防止數據冗余。因此我們只需保留需

要的數據,然后整理為原網頁格式存入txt文件中,留存后續作為統計分析、可

視化使用。

圖4-2數據清洗完成界面圖

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4.2數據儲存

為了防止數據的丟失，我們都會將數據進行儲存備份，讓數據以某種格式

記錄在計算機內部或者外部儲存介質上。數據儲存的方法有很多種,常見得可以

直接用記事本格式儲存（txt）,或者直接用其他文件的形式儲存csv、excel、

json，以及比較特殊的數據庫，本畢業設計數據儲存我們用到的是txt、MySQL。

如圖4-3和圖4-4所示：

圖4-3數據存儲為csv頁面圖

圖4-4數據存儲MySQL頁面圖

4.3編程實現

創建數據庫。

圖4-5創建數據庫MySQL頁面圖

創建數據表。

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圖4-6創建數據表MySQL頁面圖

導入本地txt文件數據。

圖4-7導入本地文件MySQL頁面圖

驗證存入數據是否正確。

圖4-4驗證存入數據是否正確MySQL頁面圖

5數據統計與分析

5.1數據準備

導入相關庫,使用pandas加載源數據,如圖5-1、5-2。

圖5-1數據準備頁面圖

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圖5-2數據加載頁面圖

5.2數據展示

5.2.1依據菜譜工藝進行統計與分析

圖5-3數據展示頁面圖

從圖5-3中可以得知在烹飪技術方面，發布者更青睞于燉、炒和煮以及燒

這樣子的工藝做法，用戶更多的關于原始加工和其他加工方法的作品，這些作

品現在可能與人們日益提高的健康意識有關。相反腌、拌、泡這樣讓食物溫度

較低的工藝做法受少數人群喜愛。普通生食和水加工食品比用油加工食品更健

康。選擇水處理和油處理將降低美食食譜發布者成為非常受歡迎的視頻作者的

可能性。眾所周知，用油加工的東西的烹飪方法并不特別健康，對于烹飪初學

者來說，烘焙和烘焙操作也有一定的風險。簡單易學的生菜烹飪方法，將更好

地滿足需求人群對食品生產的期望。

美食網站的發布者據此可以調整自己發布作品的烹飪方式從而提高自身關

注度，同時樹立公司健康形象，在快速的經濟增長的形式下，對于美食公司而

言，公司的品牌知名度和形象至關重要。

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5.2.2依據菜譜難度進行統計與分析

圖5-4數據展示頁面圖

從圖5-4中可以得知在菜譜難度方面，大部分的的視頻制作者更喜歡發布

難度較低的食譜，而大神級別的作者更喜歡發布中高難度的食譜。菜肴的難度

在一定程度上反映了發布者的烹飪技能，這表明烹飪技能高的發布者更有可能

吸引粉絲。為了擴大公司的業務規模，提高銷售業績，美食公司將充分利用現

代網絡技術突破地理空間的限制，讓任何想吃東北菜的人都能及時吃到東北菜。

讓視頻作者通過這種方式吸引更多全國各地粉絲，可以促使該公司的業務范圍

擴大到全國各地，而不僅僅是一些城市。

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5.2.3依據菜譜收藏數進行統計與分析

圖5-5數據展示頁面圖

從圖5-5可以得知東北菜系中前十的收藏量中有兩個烤冷面，分別是收藏量

第一的東北烤冷面和收藏量第十的自制烤冷面，作品的熱度在一定程度上能夠

代表人們對作品的認可程度，可以很大程度的促進視頻發布者的信心，以及更

多食譜創作發布，增加該網站的瀏覽量擴大知名度。

收藏量更多標志著更受大眾的喜歡，如今都是短視頻時代，也許會轉發給

親朋好友，然后增加了該網站的到訪量和忠實受眾。

5.3綜述

綜上,隨著互聯網的發展食品制作等領域的價值得到了充分的探索。告別了

過去簡單的圖形顯示模式，將食譜與短片相結合的應用已成為當前發展的新熱

點。隨著人們健康意識的提高，人們越來越關注自己的健康飲食，