Python与食物

Python语言以其简单易学、广泛应用和丰富多样的库而著名，然而它与食物之间是否有关系呢？当然有！

Python能为食物做什么？

数据分析和可视化

Python拥有许多数据分析和可视化库，例如NumPy、Pandas、Matplotlib等。这些库能够让食品科学家和营养学家更好地了解食品的成分和性质，帮助他们分析食品实验数据，提出有意义的健康饮食建议。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 导入餐厅菜单数据
menu = pd.read_csv('restaurant_menu.csv')

# 根据食材种类分组，计算平均价格
avg_price = menu.groupby('category')['price'].mean()

# 绘制柱状图
plt.bar(avg_price.index, avg_price.values)
plt.title('Average menu item price by category')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Price (USD)')
plt.show()

食谱生成

Python还可以根据不同偏好生成不同的食谱。一个简单的方法就是使用开源的Edamam API，该API提供了各种各样的食品配方和菜谱。我们可以使用requests和json库从API获取数据，并根据用户设定的偏好进行过滤和排序。

import requests
import json

# 定义API和应用程序密钥
app_id = 'YOUR_APP_ID'
app_key = 'YOUR_APP_KEY'
api_url = 'https://api.edamam.com/search'

# 根据用户输入的食品，从API获取食谱
def search_recipes(food):
    query = {'q': food, 'app_id': app_id, 'app_key': app_key}
    response = requests.get(api_url, params=query)
    data = json.loads(response.text)
    return data['hits']

# 过滤和排序食谱
def filter_recipes(hits, dietary_restrictions, cuisine):
    filtered_hits = []
    for hit in hits:
        recipe = hit['recipe']
        if all(i in recipe['healthLabels'] for i in dietary_restrictions) and recipe['cuisineType'] == cuisine:
            filtered_hits.append({'name': recipe['label'], 'url': recipe['url']})
    sorted_hits = sorted(filtered_hits, key=lambda k: k['name'])
    return sorted_hits

# 根据用户的饮食偏好生成食谱
hits = search_recipes('chicken')
filtered_hits = filter_recipes(hits, ['Gluten-Free'], 'Mexican')
for hit in filtered_hits:
    print(f"{hit['name']}: {hit['url']}")

总结

Python可以帮助食品科学家分析食品成分和性质，生成全新的食谱，食物企业的生产线优化等等。Python与食品之间的关系是多方面的，探究它们的其他联系更加有趣并有待发掘。