开题报告：Python上海美食餐厅餐馆商家爬虫数据可视化分析和推荐查询系统

一、研究背景

随着互联网的发展，消费者在选择餐饮时越来越依赖网络上的评价与推荐。尤其是在大城市如上海，美食餐厅种类繁多，消费者需要一种有效的方式来获取餐厅信息，并可以通过数据分析来帮助决策。因此，构建一个基于爬虫技术的美食餐厅推荐查询系统，将能够为用户提供更便捷的选择。

二、目标

本项目旨在通过网络爬虫技术，抓取上海地区的美食餐厅数据，并对数据进行可视化分析，最终提供一种推荐系统，帮助用户快速找到符合其需求的餐馆。

三、技术路线

1. 数据爬取： 使用Python中的爬虫库，如requests和BeautifulSoup，从美食点评网站爬取餐厅的基本信息（如名称、地址、评分、评论等）。

2. 数据存储： 将爬取的数据存储到数据库中（如SQLite或MySQL），方便后续的分析和查询。

3. 数据分析： 使用Pandas和NumPy进行数据清洗和处理，分析餐馆的评价分布、热门菜品等信息。

4. 数据可视化： 使用Matplotlib和Seaborn等库将分析结果进行可视化，生成图表，便于用户理解和决策。

5. 推荐系统： 基于用户的输入（如评分、类型偏好等），使用简单的推荐算法（如协同过滤）为用户推荐合适的餐馆。

四、实施步骤

1. 数据爬取示例

安装必要的库：

pip install requests beautifulsoup4 sqlalchemy pandas matplotlib seaborn

爬取数据的基本代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_restaurant_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    restaurants = []
    for item in soup.find_all('div', class_='restaurant-item'):
        name = item.find('h2', class_='restaurant-name').text.strip()
        address = item.find('p', class_='restaurant-address').text.strip()
        rating = item.find('span', class_='restaurant-rating').text.strip()
        restaurants.append({'name': name, 'address': address, 'rating': rating})

    return restaurants

url = "https://example.com/shanghai-restaurants"
data = fetch_restaurant_data(url)

2. 数据存储

使用SQLAlchemy将数据存储到数据库中：

from sqlalchemy import create_engine, Column, String, Float
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base
from sqlalchemy.orm import sessionmaker

Base = declarative_base()

class Restaurant(Base):
    __tablename__ = 'restaurants'
    name = Column(String, primary_key=True)
    address = Column(String)
    rating = Column(Float)

engine = create_engine('sqlite:///restaurants.db')
Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

for restaurant in data:
    session.add(Restaurant(name=restaurant['name'], address=restaurant['address'], rating=float(restaurant['rating'])))
session.commit()

3. 数据分析与可视化

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 从数据库读取数据
df = pd.read_sql("SELECT * FROM restaurants", engine)

# 数据可视化：评分分布图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(df['rating'], bins=20, kde=True)
plt.title('上海餐馆评分分布')
plt.xlabel('评分')
plt.ylabel('数量')
plt.show()

五、预期结果

通过本项目，用户能够方便地查询和推荐上海的美食餐厅，系统能够提供各类餐馆的数据分析和可视化，以及针对用户需求的餐馆推荐，提升用户的餐饮选择体验。

六、总结

本项目将结合爬虫技术、数据存储、数据分析与可视化、推荐算法等多项技术，为用户提供一个全面、便捷的餐馆查询系统。这不仅能够帮助用户更好地了解上海餐饮市场，同时也能为相关餐饮商家提供市场分析的参考依据。