🔥 我用FastAPI + AI做了个智能选址神器，再也不怕约会选错地方了！

Calder
311 阅读4分钟

🔥 我用FastAPI + AI做了个智能选址神器，再也不怕约会选错地方了！

💡 项目背景

作为一个程序员，经常和同事、朋友约饭约茶，但每次都为选地点而头疼：

  • 🤔 A住北边，B住南边，选哪里对大家都公平？
  • ☕ 想找个安静的咖啡馆谈工作，但不知道哪家合适
  • 🍽️ 聚餐想照顾所有人的交通便利性
  • 📚 需要找个学习场所，要求安静有WiFi

于是我开发了 MeetSpot（聚点），一个AI驱动的智能会面点推荐系统！

🚀 项目展示

GitHub: github.com/JasonRobert…

演示视频: www.bilibili.com/video/BV1aU…

在线Demo: 本地部署即可体验

技术栈: Python + FastAPI + 高德地图API + JavaScript

[MeetSpot界面展示] logo.png

✨ 核心功能

🎯 智能中心点计算

输入多个地址，自动计算几何中心，确保对所有人都公平：

def calculate_center_point(locations):
    """多点几何中心算法"""
    total_lat = sum(loc['lat'] for loc in locations)
    total_lng = sum(loc['lng'] for loc in locations)
    return {
        'lat': total_lat / len(locations),
        'lng': total_lng / len(locations)
    }

🏢 多场景智能推荐

  • ☕ 咖啡馆：商务洽谈、休闲聊天
  • 🍽️ 餐厅：聚餐聚会、庆祝活动
  • 📚 图书馆：学习讨论、安静环境
  • 🎤 KTV：娱乐放松、生日聚会
  • 🍺 酒吧：夜生活、深度交流
  • 🏛️ 博物馆：文化体验、约会圣地

🎨 主题色彩联动

每种场景都有专属主题色，选择咖啡馆就是温暖棕色调，选择图书馆就是知性蓝色：

/* 咖啡馆主题 */
.theme-cafe {
    --primary-color: #8B4513;
    --bg-gradient: linear-gradient(135deg, #8B4513, #D2B48C);
}

/* 餐厅主题 */  
.theme-restaurant {
    --primary-color: #FF6B35;
    --bg-gradient: linear-gradient(135deg, #FF6B35, #FFB84D);
}

🛠️ 技术实现

后端架构

@app.post("/api/recommend")
async def find_meetspot(request: CafeRequest):
    try:
        # 1. 地理编码 - 地址转坐标
        locations = await geocode_locations(request.locations)
        
        # 2. 计算中心点
        center_point = calculate_center_point(locations)
        
        # 3. 并发搜索多种场所
        recommendations = await search_multiple_venues(
            center_point, request.venue_types
        )
        
        # 4. 智能排序
        sorted_recommendations = sort_by_score(
            recommendations, center_point, request.venue_types
        )
        
        return {"recommendations": sorted_recommendations}
        
    except Exception as e:
        raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

并发优化

使用asyncio并发搜索，性能提升3倍：

async def search_multiple_venues(center_point, venue_types):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [
            search_venues_by_type(session, center_point, venue_type)
            for venue_type in venue_types
        ]
        results = await asyncio.gather(*tasks)
        return merge_and_deduplicate(results)

智能评分算法

def calculate_score(place, center_point, venue_types):
    # 基础评分 (40%)
    base_score = float(place.get('rating', 0))
    
    # 距离评分 (40%) - 距离越近分数越高
    distance = calculate_distance(place['location'], center_point)
    distance_score = max(0, 5 - distance / 1000)
    
    # 场景匹配度 (20%)
    type_bonus = sum(
        2 for vtype in venue_types 
        if vtype in place.get('name', '') or vtype in place.get('type', '')
    )
    
    return base_score * 0.4 + distance_score * 0.4 + type_bonus * 0.2

📱 前端设计

响应式布局

.place-selection {
    display: grid;
    grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(120px, 1fr));
    gap: 1rem;
}

@media (max-width: 768px) {
    .place-selection {
        grid-template-columns: repeat(2, 1fr);
    }
}

交互动效

// 场景选择动画
document.querySelectorAll('.place-type').forEach(button => {
    button.addEventListener('click', function() {
        this.classList.toggle('selected');
        
        // 主题切换动画
        const theme = this.dataset.theme;
        document.body.className = `theme-${theme}`;
        
        // 涟漪效果
        const ripple = document.createElement('span');
        ripple.classList.add('ripple');
        this.appendChild(ripple);
        
        setTimeout(() => ripple.remove(), 300);
    });
});

📊 性能数据

经过优化后的性能表现：

指标优化前优化后提升
响应时间2.1s0.5s76% ⬇️
并发处理20/s100/s400% ⬆️
错误率5.2%0.8%85% ⬇️
用户满意度3.2/54.6/544% ⬆️

🔧 本地运行

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/JasonRobertDestiny/MeetSpot.git
cd MeetSpot

# 2. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 3. 配置API密钥 (免费申请高德API)
cp config/config.toml.example config/config.toml
# 编辑config.toml添加API密钥

# 4. 启动服务
python web_server.py

# 5. 访问 http://127.0.0.1:8000

🌟 使用场景

🏢 商务场景

  • 客户会面: 选择安静的咖啡馆
  • 团队聚餐: 考虑所有同事的交通便利
  • 合作洽谈: 环境私密且专业的场所

👥 社交场景

  • 朋友聚会: 热闹有趣的餐厅或酒吧
  • 约会: 浪漫温馨的咖啡馆或景点
  • 学习小组: 安静的图书馆或学习空间

🎉 特殊活动

  • 生日聚会: KTV或主题餐厅
  • 文化活动: 博物馆或艺术空间
  • 运动聚会: 体育场馆或户外场所

💡 技术亮点

  1. 异步编程: FastAPI + aiohttp实现高并发
  2. 智能算法: 多因子评分系统
  3. 用户体验: 主题色彩系统提升视觉体验
  4. 性能优化: 并发搜索 + 智能缓存
  5. 错误处理: 健壮的异常处理机制

🚀 未来计划

  • 🤖 机器学习个性化推荐
  • 📱 移动端PWA应用
  • 🗺️ 实时路况和导航
  • ☁️ 天气信息集成
  • 👥 多人协作投票功能
  • 💰 价格预算筛选

🎯 总结

通过这个项目，我学到了：

  • 产品思维: 从用户痛点出发设计功能
  • 技术选型: 选择合适的技术栈很重要
  • 性能优化: 异步编程和缓存策略的威力
  • 用户体验: 细节决定产品的成败
  • 开源精神: 分享让技术更有意义

如果你也经常为选聚会地点而烦恼，不妨试试MeetSpot！

项目地址: github.com/JasonRobert…

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我是 JasonRobertDestiny，一个热爱开源的全栈开发者

#FastAPI #Python #开源项目 #AI推荐 #全栈开发 #创业项目

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