利用Go语言开发上门做菜系统的菜品推广功能有哪些创新之处？
随着网络和移动互联网的发展，上门做菜已经成为了越来越多人的选择。为了满足这一市场需求，许多企业开发了自己的上门做菜系统，其中菜品推广功能是至关重要的一环。本文将介绍利用Go语言开发上门做菜系统的菜品推广功能的创新点，并呈现相关的代码示例。
创新之处：
- 基于用户评价的菜品推荐
用户评价是评估菜品做得好不好的重要标准之一。所以，在我们的上门做菜系统中，我们可以根据用户的评价为其推荐相似口味或相同口味的其他菜品。
立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”；
首先，我们需要利用Go语言搭建一个ORM（对象关系映射）框架来处理数据库操作，我们使用GORM。GORM是一个非常强大的ORM框架，支持MySQL，PostgreSQL和SQLite等多种常用数据库。然后，我们可以在数据库中创建一个名为“evaluation”的表来存储用户对菜品的评价。 所有评价都会被存储在一个名为“comments”的字段中。当用户通过上门做菜系统下单时，我们将评价写入数据库。最后，我们可以通过以下代码实现菜品推荐：
// 返回类型为[]Dish的函数
func RecommendDishes(evaluation string) []Dish {
// 从数据库中获取评论数据
rows, _ := db.Query("SELECT * FROM evaluation WHERE comments LIKE '%" + evaluation + "%'")
var dishes []Dish
for rows.Next() {
// 获取菜品id
var dishId int
rows.Scan(&dishId, _, _)
// 根据菜品id获取菜品
dish := GetDishById(dishId)
// 将菜品添加到结果数组
dishes = append(dishes, dish)
}
return dishes}
- 基于用户收藏的菜品推荐
用户收藏的菜品是反映用户口味和需求的信息之一。所以我们也可以基于用户的收藏记录为其推荐其喜欢的菜品。
我们可以在用户登录上门做菜系统时，建立一个名为“collection”的表，来存储其所收藏的菜品id。当用户下单后，我们将其收藏列表存储在用户的订单中。最后，我们可以通过以下代码推荐菜品：
// 返回类型为[]Dish的函数
func RecommendDishesByCollection(userId int) []Dish {
// 从数据库中获取收藏列表
rows, _ := db.Query("SELECT collection FROM user WHERE user_id = ?", userId)
var dishes []Dish
for rows.Next() {
// 获取菜品id
var dishId int
rows.Scan(&dishId)
// 根据菜品id获取菜品
dish := GetDishById(dishId)
// 将菜品添加到结果数组
dishes = append(dishes, dish)
}
return dishes}
- 基于平台运营的热门推荐
平台运营是调动用户积极性和提高曝光率的关键。在上门做菜系统中，我们可以在菜品界面添加“热门推荐”标签，并根据用户下单量、评价量等信息，将热门菜品列为推荐菜品排在前面。我们可以通过以下代码实现热门推荐：
// 返回类型为[]Dish的函数
func RecommendDishesByHot() []Dish {
// 从数据库中获取菜品下单量
rows, _ := db.Query("SELECT dish_id, count(*) as nums FROM orders GROUP BY dish_id")
var dishes []Dish
for rows.Next() {
// 获取菜品id和下单量
var dishId int
var nums int
rows.Scan(&dishId, &nums)
// 根据菜品id获取菜品
dish := GetDishById(dishId)
// 将菜品附加一个下单量的标签
dish.Tag = "下单量：" + strconv.Itoa(nums)
// 将菜品添加到结果数组
dishes = append(dishes, dish)
}
// 按下单量排序
sort.Slice(dishes, func(i, j int) bool {
return dishes[i].Orders > dishes[j].Orders
})
return dishes}
结论
本文介绍了利用Go语言开发上门做菜系统的菜品推广功能的创新点，并附上了相关的代码示例。基于用户评价、基于用户收藏、基于平台运营等多种推荐方式，可以帮助用户更好地挖掘、选择自己喜欢的菜品。
