python版本怎么看(python看吃啥)

Python是一门广受欢迎的编程语言，对于许多程序员和数据分析师来说都是一种强大的工具。在餐饮行业中，Python也有用武之地，特别是在食谱和营养成分的查询和管理方面。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_recipe(query):
url = f'https://www.xiachufang.com/search/?keyword={query}'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
recipe_list = soup.find_all('div', class_='normal-recipe-list')
if recipe_list:
title = recipe_list[0].find('a', class_='recipe-title').get('title')
author = recipe_list[0].find('span', class_='author-name').text.strip()
return f'{title} by {author}'
else:
return 'No recipe found.'
print(get_recipe('红烧肉'))

上面的Python代码使用了requests和BeautifulSoup库，通过向下厨房网站发送请求来获取查询结果。然后，它使用BeautifulSoup解析HTML并提取需要的信息，如标题和作者。

除了食谱信息外，Python还可以用于计算营养成分，特别是在需要处理大量数据时。例如，可以使用pandas库读取和处理数据，然后使用numpy和matplotlib库进行可视化。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
nutrients_df = pd.read_csv('nutrients.csv')
nutrients_df = nutrients_df.groupby('food').sum().reset_index()
nutrients_df['calories_per_gram'] = nutrients_df['calories'] / nutrients_df['weight']
plt.bar(nutrients_df['food'], nutrients_df['calories_per_gram'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('Food')
plt.ylabel('Calories per gram')
plt.show()

上面的示例代码读取了一个CSV文件，该文件包含了各种食物的营养成分数据。然后，它对数据进行了分组和求和，以计算每种食物的每克卡路里数。最后，它使用matplotlib库绘制了一个条形图来可视化结果。

总的来说，Python在餐饮行业中有着广泛的应用，能够帮助人们处理和管理各种食谱和营养成分数据。