技术架构设计
后端框架选择：对比 Django 与 Flask 的适用性，Django 适合全栈开发（内置 ORM、Admin），Flask 更轻量适合微服务。 数据库设计：使用 PostgreSQL 或 MySQL 存储食品检测数据，设计多表关联（食品分类、检测报告、企业信息）。 RESTful API：Flask-RESTful 或 Django REST framework 构建接口，支持数据增删改查和 JSON 响应。
核心功能实现
数据爬取与清洗：Scrapy 或 BeautifulSoup 爬取政府公开数据（如 FDA 数据库），Pandas 清洗异常值。 关键词检索优化：Elasticsearch 实现食品名称、企业名称的高效搜索，支持模糊匹配。 可视化图表：集成 Matplotlib 或 ECharts，生成污染物含量趋势图、地域分布热力图。
安全与性能
认证授权：JWT 或 OAuth2.0 实现用户登录，Django 中间件限制 API 访问频率。 数据缓存：Redis 缓存热点查询结果（如近期超标食品列表），降低数据库压力。 HTTPS 与 SQL 防护：Nginx 配置 SSL 证书，ORM 参数化查询防止注入。
部署与扩展
容器化部署：Docker Compose 编排 Nginx、Gunicorn、Celery（异步任务）。 监控告警：Prometheus+Grafana 监控服务状态，日志集中管理（ELK Stack）。 横向扩展：Kubernetes 动态扩容后端实例，应对突发流量（如食品安全事件曝光期）。
代码示例（Flask）
# 食品安全 API 端点示例
from flask_restful import Resource
class FoodSafetyAPI(Resource):
def get(self, food_id):
# 使用参数化查询防止 SQL 注入
data = db.query("SELECT * FROM food_reports WHERE id = ?", [food_id])
return jsonify(data)
测试与优化
单元测试：Pytest 覆盖核心逻辑（如数据清洗算法）。 压力测试：Locust 模拟高并发请求，优化数据库索引。 A/B 测试：对比不同推荐算法（如基于历史数据 vs 实时舆情）的用户点击率。
数据开发流程
开发语言：Python 框架：Flask/Django 数据库：MySQL/PostgreSQL 前端开发框架：Vue.js
（1）数据获取板块
数据获取板块功能主要是依据分析目的及要达到的目标，确定获取的数据种类，并使用直接获取数据文件方式或爬虫方式获取原始数据。
（2）数据预处理板块
数据预处理板块功能是对获取到的数据进行预处理操作：将重复的字段筛选，将过短并且没有实际意义的数据进行过滤，选择重要字段，标准化处理，异常值处理等预处理操作。
