技术架构设计
后端框架选择
- 采用 Python 的 Flask 或 Django 框架作为后端服务，处理数据逻辑与 API 接口。
- 使用 RESTful API 设计规范，确保前后端分离架构的可扩展性。
数据库设计
- MySQL 或 PostgreSQL 存储用户信息、菜谱数据及评论内容。
- 设计 ER 图明确用户、菜谱、食材、收藏夹等实体关系。
小程序前端开发
- 微信小程序原生开发或 Taro 框架实现跨平台兼容。
- WXML/WXSS 构建 UI 组件，JavaScript 处理交互逻辑。
核心功能实现
用户系统
- 微信开放平台登录集成，获取用户 openID 及基本信息。
- JWT（JSON Web Token）实现无状态身份验证。
菜谱管理模块
- 多条件筛选（如热量、烹饪时间、食材类别）的数据库查询优化。
- 富文本编辑器支持菜谱步骤图文混排，使用 Markdown 或自定义组件。
健康数据分析
- 对接第三方营养计算 API（如 Nutritionix）解析食材热量。
- 用户饮食记录与健康目标的关联分析，生成可视化图表（ECharts 集成）。
性能与安全优化
缓存策略
- Redis 缓存热门菜谱数据，减少数据库查询压力。
- CDN 加速静态资源（如图片、CSS 文件）的加载。
安全防护
- SQL 注入防护：使用 ORM（如 SQLAlchemy）或参数化查询。
- 敏感数据加密：AES 算法加密用户隐私信息。
部署与运维
容器化部署
- Docker 容器打包应用，Kubernetes 管理集群（如需高可用）。
- Nginx 反向代理配置负载均衡与 HTTPS 证书。
监控与日志
- Prometheus+Grafana 监控服务状态，ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）分析日志。
- 微信小程序错误上报机制，实时捕获前端异常。
扩展功能展望
AI 推荐系统
- 基于用户历史行为（收藏、评分）的协同过滤算法推荐菜谱。
- TensorFlow Lite 端侧模型实现食材识别（拍照上传功能）。
社交化运营
- 用户间私信、菜谱分享至朋友圈的微信生态整合。
- UGC（用户生成内容）激励体系，如积分兑换健康课程。
注：实际开发需结合微信小程序官方文档（如 wx.request 接口调用规范）及 Python 相关库的版本特性进行调整。
系统设计与实现的思路
- 需求分析：收集用户需求，明确功能模块和性能指标，为系统设计提供基础。
- 功能设计：依据需求分析，设计小程序端和电脑 PC 端功能，确定模块交互流程。
- 数据库设计：规划数据库表结构，涵盖本系统信息。
- 前端开发：利用微信小程序技术开发前端界面。
- 后端开发：基于 Python（Flask/Django）或 Java（Spring Boot）等框架实现后端服务，处理业务逻辑和数据库交互。
