Maison interface Web uni-app Comment mettre en œuvre des services de recommandation et de commande alimentaires dans Uniapp

Comment mettre en œuvre des services de recommandation et de commande alimentaires dans Uniapp

Oct 21, 2023 pm 12:39 PM
数据分析 支付接口 个性化推荐 Recommandation alimentaire : algorithme de recommandation Service de commande de nourriture : fonction de commande

Comment mettre en œuvre des services de recommandation et de commande alimentaires dans Uniapp

Titre : Guide détaillé pour mettre en œuvre des services de recommandation et de commande d'aliments dans Uniapp

Introduction :
Avec la popularité de l'Internet mobile, les services de recommandation et de commande d'aliments sont devenus un élément indispensable de la vie des gens. Dans Uniapp, nous pouvons profiter de ses fonctionnalités multiplateformes pour mettre en œuvre facilement des services de recommandation et de commande alimentaires. Cet article présentera comment utiliser Uniapp pour implémenter ces deux fonctions, avec des exemples de code.

1. Mise en œuvre de la fonction de recommandation alimentaire
1. Acquisition et stockage des données :
Tout d'abord, nous devons obtenir des données de recommandation alimentaire et les stocker dans le serveur back-end ou la base de données cloud. Vous pouvez utiliser des outils de requête front-end tels qu'Ajax et axios pour envoyer des requêtes au back-end afin d'obtenir des données et de stocker les données dans l'instance Vue.

Exemple de code :

// 在Vue实例中存储美食推荐数据
data() {
  return {
    recommendFoodList: [] // 美食推荐数据
  }
},
mounted() {
  // 发送GET请求获取美食推荐数据
  this.$http.get('/api/food/recommend').then(response => {
    this.recommendFoodList = response.data;
  }).catch(error => {
    console.log(error);
  });
}
Copier après la connexion

2. Affichage de la page :
Utilisez les instructions Vue sur la page pour afficher les données de recommandation alimentaire. Les données peuvent être affichées à l'aide de listes, de carrousels, etc. selon les besoins.

Exemple de code :

<template>
  <view>
    <swiper autoplay indicator-dots indicator-color="#ffffff">
      <swiper-item v-for="(food, index) in recommendFoodList" :key="index">
        <image :src="food.imageUrl"></image>
      </swiper-item>
    </swiper>
  </view>
</template>
Copier après la connexion

2. Mise en œuvre de la fonction de service de commande de nourriture
1. Acquisition et stockage de données :
Semblable à la fonction de recommandation alimentaire, nous devons obtenir les données du service de commande de nourriture et les stocker en arrière-plan. serveur final ou base de données cloud. Les données peuvent être récupérées et stockées de la même manière.

Exemple de code :

// 在Vue实例中存储订餐服务数据
data() {
  return {
    restaurantList: [] // 餐厅列表数据
  }
},
mounted() {
  // 发送GET请求获取餐厅列表数据
  this.$http.get('/api/restaurant/list').then(response => {
    this.restaurantList = response.data;
  }).catch(error => {
    console.log(error);
  });
}
Copier après la connexion

2. Affichage de la page :
Utilisez les instructions Vue sur la page pour afficher les données de la liste des restaurants. Les données peuvent être affichées à l'aide de listes, de cartes, etc., et la fonction de commande correspondante peut être appelée dans des événements de clic.

Exemple de code :

<template>
  <view>
    <view v-for="(restaurant, index) in restaurantList" :key="index" @click="order(restaurant)">
      <image :src="restaurant.imageUrl"></image>
      <text>{{ restaurant.name }}</text>
    </view>
  </view>
</template>
Copier après la connexion

3. Fonction de commande :
Selon des besoins spécifiques, nous pouvons appeler la fonction de commande en cliquant sur l'élément du restaurant, par exemple en passant à la page de sélection du menu ou en faisant apparaître la fenêtre contextuelle de commande.

Exemple de code :

methods: {
  order(restaurant) {
    // 跳转到选择菜品页面或弹出点餐弹窗
    uni.navigateTo({
      url: '/pages/order/index?restaurantId=' + restaurant.id
    });
  }
}
Copier après la connexion

Conclusion :
Cet article présente comment implémenter les fonctions des services de recommandation et de commande alimentaires dans Uniapp, et donne des exemples de code correspondants. En utilisant les fonctionnalités multiplateformes d'Uniapp, nous pouvons facilement implémenter ces deux fonctions sur plusieurs terminaux pour offrir aux utilisateurs une meilleure expérience. J'espère que cet article pourra être utile aux développeurs Uniapp.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

Déclaration de ce site Web
Le contenu de cet article est volontairement contribué par les internautes et les droits d'auteur appartiennent à l'auteur original. Ce site n'assume aucune responsabilité légale correspondante. Si vous trouvez un contenu suspecté de plagiat ou de contrefaçon, veuillez contacter admin@php.cn

Outils d'IA chauds

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Images de déshabillage gratuites

Clothoff.io

Clothoff.io

Dissolvant de vêtements AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Générez AI Hentai gratuitement.

Article chaud

R.E.P.O. Crystals d'énergie expliqués et ce qu'ils font (cristal jaune)
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Meilleurs paramètres graphiques
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Comment réparer l'audio si vous n'entendez personne
3 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Comment déverrouiller tout dans Myrise
4 Il y a quelques semaines By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Outils chauds

Bloc-notes++7.3.1

Bloc-notes++7.3.1

Éditeur de code facile à utiliser et gratuit

SublimeText3 version chinoise

SublimeText3 version chinoise

Version chinoise, très simple à utiliser

Envoyer Studio 13.0.1

Envoyer Studio 13.0.1

Puissant environnement de développement intégré PHP

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Outils de développement Web visuel

SublimeText3 version Mac

SublimeText3 version Mac

Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)

Lisez des fichiers CSV et effectuez une analyse de données à l'aide de pandas Lisez des fichiers CSV et effectuez une analyse de données à l'aide de pandas Jan 09, 2024 am 09:26 AM

Pandas est un puissant outil d'analyse de données qui peut facilement lire et traiter différents types de fichiers de données. Parmi eux, les fichiers CSV sont l’un des formats de fichiers de données les plus courants et les plus utilisés. Cet article expliquera comment utiliser Pandas pour lire des fichiers CSV et effectuer une analyse de données, et fournira des exemples de code spécifiques. 1. Importez les bibliothèques nécessaires Tout d'abord, nous devons importer la bibliothèque Pandas et les autres bibliothèques associées qui peuvent être nécessaires, comme indiqué ci-dessous : importpandasaspd 2. Lisez le fichier CSV à l'aide de Pan

Introduction aux méthodes d'analyse des données Introduction aux méthodes d'analyse des données Jan 08, 2024 am 10:22 AM

Méthodes courantes d'analyse des données : 1. Méthode d'analyse comparative ; 2. Méthode d'analyse structurelle ; 3. Méthode d'analyse croisée ; 5. Méthode d'analyse des causes et des effets ; , Méthode d'analyse en composantes principales ; 9. Méthode d'analyse de dispersion ; 10. Méthode d'analyse matricielle. Introduction détaillée : 1. Méthode d'analyse comparative : Analyse comparative de deux ou plusieurs données pour trouver les différences et les modèles ; 2. Méthode d'analyse structurelle : Une méthode d'analyse comparative entre chaque partie de l'ensemble et l'ensemble. , etc.

11 distributions de base que les data scientists utilisent 95 % du temps 11 distributions de base que les data scientists utilisent 95 % du temps Dec 15, 2023 am 08:21 AM

Suite au dernier inventaire des « 11 graphiques de base que les data scientists utilisent 95 % du temps », nous vous présenterons aujourd'hui 11 distributions de base que les data scientists utilisent 95 % du temps. La maîtrise de ces distributions nous aide à comprendre plus profondément la nature des données et à faire des inférences et des prédictions plus précises lors de l'analyse des données et de la prise de décision. 1. Distribution normale La distribution normale, également connue sous le nom de distribution gaussienne, est une distribution de probabilité continue. Il présente une courbe symétrique en forme de cloche avec la moyenne (μ) comme centre et l'écart type (σ) comme largeur. La distribution normale a une valeur d'application importante dans de nombreux domaines tels que les statistiques, la théorie des probabilités et l'ingénierie.

Apprentissage automatique et analyse de données à l'aide du langage Go Apprentissage automatique et analyse de données à l'aide du langage Go Nov 30, 2023 am 08:44 AM

Dans la société intelligente d’aujourd’hui, l’apprentissage automatique et l’analyse des données sont des outils indispensables qui peuvent aider les individus à mieux comprendre et utiliser de grandes quantités de données. Dans ces domaines, le langage Go est également devenu un langage de programmation qui a beaucoup retenu l'attention. Sa rapidité et son efficacité en font le choix de nombreux programmeurs. Cet article explique comment utiliser le langage Go pour l'apprentissage automatique et l'analyse de données. 1. L'écosystème du langage Go d'apprentissage automatique n'est pas aussi riche que Python et R. Cependant, à mesure que de plus en plus de personnes commencent à l'utiliser, certaines bibliothèques et frameworks d'apprentissage automatique

11 visualisations avancées pour l'analyse des données et l'apprentissage automatique 11 visualisations avancées pour l'analyse des données et l'apprentissage automatique Oct 25, 2023 am 08:13 AM

La visualisation est un outil puissant pour communiquer des modèles et des relations de données complexes de manière intuitive et compréhensible. Ils jouent un rôle essentiel dans l’analyse des données, fournissant des informations souvent difficiles à discerner à partir de données brutes ou de représentations numériques traditionnelles. La visualisation est cruciale pour comprendre les modèles et les relations de données complexes, et nous présenterons les 11 graphiques les plus importants et incontournables qui aident à révéler les informations contenues dans les données et à rendre les données complexes plus compréhensibles et significatives. 1. KSPlotKSPlot est utilisé pour évaluer les différences de distribution. L'idée principale est de mesurer la distance maximale entre les fonctions de distribution cumulatives (CDF) de deux distributions. Plus la distance maximale est petite, plus ils appartiennent probablement à la même distribution. Par conséquent, il est principalement interprété comme un « système » permettant de déterminer les différences de distribution.

Comment utiliser les interfaces ECharts et PHP pour mettre en œuvre l'analyse des données et la prédiction de graphiques statistiques Comment utiliser les interfaces ECharts et PHP pour mettre en œuvre l'analyse des données et la prédiction de graphiques statistiques Dec 17, 2023 am 10:26 AM

Comment utiliser les interfaces ECharts et PHP pour mettre en œuvre l'analyse des données et la prédiction des graphiques statistiques. L'analyse et la prédiction des données jouent un rôle important dans divers domaines. Elles peuvent nous aider à comprendre les tendances et les modèles de données et fournir des références pour les décisions futures. ECharts est une bibliothèque de visualisation de données open source qui fournit des composants graphiques riches et flexibles capables de charger et de traiter dynamiquement des données à l'aide de l'interface PHP. Cet article présentera la méthode de mise en œuvre de l'analyse et de la prédiction des données de graphiques statistiques basée sur ECharts et l'interface PHP, et fournira

Analyse de données Excel intégrée Analyse de données Excel intégrée Mar 21, 2024 am 08:21 AM

1. Dans cette leçon, nous expliquerons l'analyse intégrée des données Excel. Nous la compléterons à travers un cas. Ouvrez le support de cours et cliquez sur la cellule E2 pour saisir la formule. 2. Nous sélectionnons ensuite la cellule E53 pour calculer toutes les données suivantes. 3. Ensuite, nous cliquons sur la cellule F2, puis nous entrons la formule pour la calculer. De même, en faisant glisser vers le bas, nous pouvons calculer la valeur souhaitée. 4. Nous sélectionnons la cellule G2, cliquons sur l'onglet Données, cliquez sur Validation des données, sélectionnons et confirmons. 5. Utilisons la même méthode pour remplir automatiquement les cellules ci-dessous qui doivent être calculées. 6. Ensuite, nous calculons le salaire réel et sélectionnons la cellule H2 pour saisir la formule. 7. Ensuite, nous cliquons sur le menu déroulant des valeurs pour cliquer sur d'autres nombres.

Quels sont les sites Web d'analyse de données recommandés ? Quels sont les sites Web d'analyse de données recommandés ? Mar 13, 2024 pm 05:44 PM

Recommandé : 1. Forum d'analyse des données commerciales ; 2. Forum économique de l'Assemblée populaire nationale – Domaine de l'économétrie et des statistiques ; 4. Forum d'apprentissage et d'échange sur l'exploration de données ; . Analyse des données ; 8. Institut de recherche sur l'exploration de données ; 9. S-PLUS, R Statistics Forum.

See all articles