本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。

系统程序文件列表

开题报告内容

研究背景

随着互联网技术的飞速发展和智能设备的普及，人们的生活方式正经历着前所未有的变革。在快节奏的现代都市生活中，外卖服务以其便捷性、多样性和即时性成为了广大消费者的首选。然而，市场上的外卖平台虽然众多，但在用户体验、订单处理效率、商家管理以及外卖员调度等方面仍存在诸多不足。因此，设计并实现一款高效、智能、用户友好的外卖程序显得尤为重要。本毕业设计旨在通过技术创新，优化外卖服务的各个环节，提升用户体验，促进外卖行业的健康发展。

研究意义

本研究的意义在于，通过对外卖程序的设计与实现，不仅能够为用户提供更加便捷、高效、个性化的订餐体验，还能帮助商家更好地管理菜品、订单及顾客反馈，从而提升服务质量与经营效率。同时，对于外卖员而言，优化配送系统能有效减少配送时间，提高工作效率，增强职业满意度。此外，该程序的实现还将为外卖行业的技术创新提供新的思路和实践经验，推动整个行业的智能化、信息化进程。

研究目的

本毕业设计的核心目的在于设计并实现一款集菜品展示、订单管理、用户评价、配送跟踪、商家运营、外卖员调度及新菜推荐等功能于一体的外卖程序。具体而言，旨在通过构建合理的系统架构，实现各功能模块的有效集成与协同工作，确保用户能够轻松浏览菜品、快速下单、实时跟踪订单状态，并能对服务进行评价与反馈。同时，为商家提供一套高效的管理工具，帮助他们精准营销、优化库存、提升顾客满意度。此外，通过智能算法优化配送路线，提高外卖员的配送效率，降低运营成本。

研究内容

本研究将围绕外卖程序的核心功能展开，具体包括：

菜品类型与热门菜品管理：设计灵活的菜品分类体系，支持商家上传、编辑、下架菜品信息，同时根据用户购买历史和评分数据，智能推荐热门菜品，提升用户点餐体验。

订单信息管理：构建完善的订单处理系统，支持用户下单、支付、取消订单等操作，并实时更新订单状态，让用户随时掌握订单进度。

用户与商家交互：提供用户评价功能，让用户对菜品、服务进行评价与反馈，商家可根据评价调整经营策略，提升服务质量。

订单配送系统：利用GIS技术和智能算法规划最优配送路线，减少配送时间，提高配送效率，同时支持配送员实时上报配送状态，让用户了解订单配送进度。

商家与外卖员管理：为商家提供订单管理、库存管理、财务管理等功能，为外卖员提供任务接收、路线规划、收入统计等功能，确保整个外卖服务流程的顺畅运行。

新菜推荐与个性化服务：基于用户历史行为数据，运用机器学习算法进行个性化推荐，为用户推送可能感兴趣的菜品，增强用户粘性。

员工管理与订单投诉处理：设立专门的员工管理系统，用于管理内部员工信息，同时建立高效的订单投诉处理机制，及时解决用户问题，维护良好的用户关系。

进度安排：

2023年12月: 查看相关资料、技术，准备技术文档，做好需求分析；下发任务书；

2024年01月: 撰写开题报告，并制定软件开发计划，初步设计软件功能架构；

2024年02月: 根据需求分析，进行详细设计；初步设计软件部分功能，完成开题报告；

2024年03月: 对软件前,后台系统功能进行开发，完成软件各个功能模块，撰写论文初稿；

2024年04月：进行系统测试、论文初稿完成、和指导教师沟通，上交初稿，查重，中期检查；

2024年05月：修改论文，完成定稿，软件功能全部实现、测试、界面美化，上交论文资料，参加答辩。

参考文献：

[1] Hamed Tahmooresi, A. Heydarnoori et al. "An Analysis of Python's Topics, Trends, and Technologies Through Mining Stack Overflow Discussions." arXiv.org (2020).

[2] 韩文煜. "基于python数据分析技术的数据整理与分析研究"[J]. 科技创新与应用, 2020, No.296(04): 157-158.

[3] Sebastian Bassi. "A Primer on Python for Life Science Researchers." PLoS Comput. Biol. (2007).

[4] Roseline Bilina and S. Lawford. "Python for Unified Research in Econometrics and Statistics." (2009). 558 591.

[5] 程俊英. "基于Python语言的数据分析处理研究"[J]. 电子技术与软件工程, 2022, No.233(15): 236-239.

[6] 曾浩. "基于Python的Web开发框架研究"[J]. 广西轻工业, 2011, 27(08): 124-125+176.

[7] Fabian Pedregosa, G. Varoquaux et al. "Scikit-learn: Machine Learning in Python." Journal of machine learning research(2011).

[8] 陈佳佳, 邱晓荣, 熊宇昊, 段莉华. "基于Python的人脸识别技术研究"[J]. 电脑知识与技术, 2023, 19 (08): 34-36+39.

[9] 阿不都艾尼·阿不都肉素力. "Python的计算机软件应用技术分析"[J]. 电脑编程技巧与维护, 2021, No.435(09): 29-30+58.

[10] 张楠. "Python语言及其应用领域研究"[J]. 科技创新导报, 2019, 16(17): 122-123.

[11] 王雄伟, 侯海珍. "大数据专业Python程序设计课程建设探究"[J]. 知识窗(教师版), 2023, (10): 117-119.

[12] 朱向阳. "高中信息技术python项目式教学路径分析"[J]. 高考, 2023, (24): 126-128.

以上是开题是根据本选题撰写，是项目程序开发之前开题报告内容，后期程序可能存在大改动。最终成品以下面运行环境+技术栈+界面为准，可以酌情参考使用开题的内容。要源码请在文末进行获取！！

系统技术栈：

前端：Vue.js、HTML、CSS、JavaScript后端技术栈

后端：Python 3.7.7、Django 、MySQL5.7

开发工具：PyCharm社区版、Navicat 11以上版本

系统开发流程：

• 使用HTML、CSS和JavaScript结合Vue.js构建前端界面。

• 使用Python语言结合Django框架开发RESTful API。

• 利用MySQL数据库进行数据存储和查询。

• 通过PyCharm IDE进行代码编写、调试和项目管理。

毕设使用者指南

系统概览

本系统是一个基于现代Web技术构建的应用程序，旨在为用户提供一个交互性强、响应快速的用户体验。系统前端采用Vue.js框架，后端使用Python语言结合Django框架，并以MySQL作为数据存储解决方案。

前端使用指南

1.界面导航

主页：展示系统的主要功能和概览信息。功能页面：根据需要，用户可以访问不同的功能页面，如用户管理、数据分析等。

2. 交互操作

使用HTML和CSS构建的界面元素，如按钮、链接、表单等，用户可以点击或输入信息进行操作。利用JavaScript和Vue.js实现的动态功能，如实时数据更新、表单验证等，增强用户交互体验。

后端服务指南

1. API使用

系统后端提供RESTful API，用户可以通过HTTP请求与系统进行数据交互。常见的API操作包括GET（获取数据）、POST（提交数据）、PUT（更新数据）和DELETE（删除数据）。

2. 数据管理

利用MySQL数据库，系统能够安全、高效地存储和管理用户数据。用户可以通过系统界面或API访问数据库中的数据。

程序界面：

源码、数据库获取↓↓↓↓