🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于Django的连锁火锅智慧餐饮管理系统-功能介绍
本系统《基于Django的连锁火锅智慧餐饮管理系统》是一个专为现代连锁火锅品牌打造的一体化数字解决方案，旨在通过技术手段全面提升运营效率与顾客用餐体验。系统采用前后端分离的B/S架构，后端依托Python语言和Django框架的强大生态，负责处理所有核心业务逻辑、数据交互与API接口；前端则采用Vue.js结合ElementUI组件库，构建出响应式、交互流畅的用户界面，确保在PC及平板设备上均有出色表现。系统功能覆盖了从顾客端自助扫码点餐、菜单智能推荐、订单实时跟踪，到后厨的订单接单、出品管理，再到门店管理员的桌台状态监控、会员管理、促销活动配置，乃至总部管理层面的多门店数据看板、跨门店库存调拨、菜品销售数据分析与利润报表等关键环节。通过MySQL数据库对所有数据进行集中存储与管理，实现了信息流在顾客、前厅、后厨、门店及总部之间的无缝流转，真正做到了“智慧”化管控，帮助连锁火锅企业降低人力成本、优化库存结构、提升决策水平
基于Django的连锁火锅智慧餐饮管理系统-选题背景意义
选题背景 如今，餐饮行业的竞争越来越激烈，尤其是火锅这种热门品类，连锁化经营已经成为主流趋势。但很多连锁火锅店在快速扩张的同时，管理方式却没跟上，常常会遇到一些头疼的问题。比如，各家门店的库存都是各管各的，这家店某种肉品卖断货了，那家店却可能还积压着不少，导致资源浪费和顾客体验下降。再比如，顾客点餐还是依赖服务员，高峰期忙不过来，点错、漏单的情况时有发生。老板想看看整体的经营数据，还得等各家店把报表发过来再手动汇总，信息滞后严重，根本没法快速做出调整。面对这些现实困境，开发一套能够打通所有环节、实现数据实时同步和智能分析的集中式管理系统，就成了一个非常迫切的需求，这也是本课题想要着手解决的核心问题。
选题意义 这个项目对我来说，意义还是挺实在的。从实际应用角度看，它虽然只是一个毕业设计，但它的设计思路和实现功能，确实能为中小型连锁餐饮企业提供一套低成本的数字化转型参考。通过这个系统，门店管理者能更直观地掌握经营状况，比如哪些菜品是爆款，哪些需要促销，从而让备货和营销更有针对性，减少浪费。对顾客来说，扫码点餐和智能推荐也能让整个用餐过程更方便、更有趣。从我个人成长的角度看，完成这个项目让我把大学里学的Django后端开发、Vue前端构建、MySQL数据库设计等零散的知识点，系统地串联了起来，完整地走了一遍从需求分析到系统实现的全过程。这不仅是技术能力的一次综合演练，更让我对软件工程的规范和项目管理有了更深的体会，为以后从事相关工作打下了不错的基础。
基于Django的连锁火锅智慧餐饮管理系统-技术选型
开发语言：Java+Python（两个版本都支持） 后端框架：Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)+Django（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+HTML 数据库：MySQL 系统架构：B/S 开发工具：IDEA（Java的）或者PyCharm（Python的）
基于Django的连锁火锅智慧餐饮管理系统-视频展示
基于Django的连锁火锅智慧餐饮管理系统-图片展示
基于Django的连锁火锅智慧餐饮管理系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
# 初始化Spark会话，用于处理大规模日志或历史数据，例如分析全年的用户行为
spark = SparkSession.builder.appName("HotPotSystemAnalysis").getOrCreate()
def generate_smart_recommendations(user_id):
# 根据用户ID生成智能菜品推荐，这是智慧餐饮的核心体现
user_order_history = Order.objects.filter(user_id=user_id).values_list('item_id', flat=True).distinct()
# 查询与当前用户点过相同菜品的其他用户
similar_users = Order.objects.filter(item_id__in=user_order_history).exclude(user_id=user_id).values_list('user_id', flat=True).distinct()
# 找出这些相似用户点过，但当前用户没点过的热门菜品
recommended_items = Order.objects.filter(user_id__in=similar_users).exclude(item_id__in=user_order_history).values('item_id').annotate(order_count=models.Count('item_id')).order_by('-order_count')[:5]
# 从推荐结果中获取菜品详情
item_ids = [item['item_id'] for item in recommended_items]
recommended_menu_items = MenuItem.objects.filter(id__in=item_ids)
# 将推荐结果存入缓存，提高下次访问速度
cache_key = f"user_rec_{user_id}"
cache.set(cache_key, recommended_menu_items, timeout=3600)
return recommended_menu_items
def manage_cross_store_inventory(requesting_store_id, item_id, quantity_needed):
# 跨门店库存调拨功能，解决连锁店库存不均的问题
requesting_store = Store.objects.get(id=requesting_store_id)
requesting_inventory = Inventory.objects.get(store=requesting_store, item_id=item_id)
if requesting_inventory.quantity >= quantity_needed:
return {"status": "success", "message": "本店库存充足，无需调拨。"}
# 寻找同一区域内有富余库存的门店
deficit = quantity_needed - requesting_inventory.quantity
region_stores = Store.objects.filter(region=requesting_store.region).exclude(id=requesting_store_id)
for donor_store in region_stores:
donor_inventory = Inventory.objects.get(store=donor_store, item_id=item_id)
if donor_inventory.quantity > donor_inventory.safety_stock:
# 计算可调拨数量
transfer_amount = min(deficit, donor_inventory.quantity - donor_inventory.safety_stock)
# 创建库存调拨记录并更新两边库存
InventoryTransfer.objects.create(from_store=donor_store, to_store=requesting_store, item_id=item_id, quantity=transfer_amount)
requesting_inventory.quantity += transfer_amount
requesting_inventory.save()
donor_inventory.quantity -= transfer_amount
donor_inventory.save()
deficit -= transfer_amount
if deficit <= 0:
break
if deficit > 0:
return {"status": "partial", "message": f"已尽力调拨，但仍缺{deficit}件。"}
else:
return {"status": "success", "message": "跨门店调拨成功。"}
def analyze_daily_sales_and_update_menu(target_date):
# 分析每日销售数据并据此动态调整菜单策略，例如自动设置促销
daily_orders = Order.objects.filter(create_time__date=target_date)
total_revenue = daily_orders.aggregate(total=models.Sum('total_price'))['total'] or 0
# 统计每个菜品的销售数量和销售额
sales_data = daily_orders.values('item_id__name').annotate(sold_quantity=models.Sum('quantity'), revenue=models.Sum('price')).order_by('-sold_quantity')
# 找出销量垫底的10%的菜品
total_items = MenuItem.objects.count()
bottom_10_percent_count = max(1, int(total_items * 0.1))
least_sold_items = sales_data.order_by('sold_quantity')[:bottom_10_percent_count]
# 将这些滞销品自动设置为促销状态
for item_data in least_sold_items:
item_name = item_data['item_id__name']
menu_item = MenuItem.objects.get(name=item_name)
if menu_item.is_promotional is False:
menu_item.is_promotional = True
menu_item.promotional_price = menu_item.price * 0.8 # 设置8折优惠
menu_item.save()
# 将分析结果存入数据表供报表调用
DailySalesReport.objects.update_or_create(date=target_date, defaults={'total_revenue': total_revenue, 'details': sales_data})
return f"已完成{target_date}的销售分析，并更新了{len(least_sold_items)}个菜品为促销状态。"
基于Django的连锁火锅智慧餐饮管理系统-结语
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