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2020年食品营养成分数据（通过爬虫获取）。

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简介：
该数据集，即2020年食品营养成分爬虫数据，旨在为食物营养领域的开发人员以及科研机构提供支持。这些爬取的数据仅供参考，我们期盼能够对相关工作有所裨益。请大家多多包容，谢谢！

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  • 2020年食品营养成分数据（爬虫获取）.zip
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    本资料为2020年的食品营养成分数据集，通过网络爬虫技术收集整理而成。包含了各类食品详细的营养信息，方便研究和分析使用。 2020年食品营养成分的爬虫数据供食物营养程序员及科研单位参考使用。请注意，这些数据仅供参考，请合理利用，感谢大家的理解与支持。
     
  • 食品营养成分的数据集
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    本数据集汇集了各类食品详细的营养信息，涵盖多种维生素、矿物质及其它关键营养素含量，旨在为科学研究与健康分析提供精准依据。 食品营养成分数据涵盖了超过10万种食品的营养物质、有效成分及过敏原等详细信息，由来自全球150多个国家的志愿者共同协作贡献生成。
     
  • 最常见食品的营养成分数据集
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    本数据集包含了广泛常见的食品种类及其详细的营养成分信息，旨在为研究、教育和应用提供全面的数据支持。 数据集包含一个CSV文件，其中包含了300多种食物的信息。每种食物都标有卡路里、脂肪、蛋白质、饱和脂肪、碳水化合物以及纤维量等营养成分的数据，并且这些食物还被分类为甜点、蔬菜、水果等多种类别。该CSV文件名为nutrients_csvfile.csv。
     
  • 食品营养成分资料.zip
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    本资料集为《食品营养成分资料》，内含各类常见食品的详细营养信息，包括热量、蛋白质、脂肪、碳水化合物及维生素等数据，适合营养师、健康顾问和食品研发人员参考使用。 食品营养成分数据.zip
     
  • 各类食品的营养成分.csv
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    本数据集包含了各种常见食品的详细营养信息，包括热量、蛋白质、脂肪及维生素等成分含量，便于用户进行健康饮食规划和营养分析。 常见食品的营养成分数据集包含一个CSV文件，其中记录了300多种食物及其对应的卡路里、脂肪、蛋白质、饱和脂肪、碳水化合物和纤维含量等信息。此外，这些食物还被分类为甜点、蔬菜、水果等多种类别。“t”表示微量（微量）。
     
  • FoodWake: 使用Python爬取食物营养成分及科学食疗网站上的所有食材数据
    优质
    FoodWake是一款利用Python编写的应用程序，旨在从食物营养数据库和科学食疗网站抓取详尽的食物资料。该工具能高效提取并整理各类食材的数据信息。 使用Python爬取食物营养成分与科学食疗方案网站的所有食材的营养成分，并将数据格式化为：食材名称 食材别名 食材营养成分。最终，这些信息会被存入MySQL数据库中。 例如： - 名称: 蔓越莓（熟） - 详情: - 能量: 136千卡 - 蛋白质: 9.34克 - 脂肪: 0.46克 - 碳水化合物: 24.46克 - 粗纤维: 8.6克 - 单不饱和脂肪酸: 0.04克 - 多不饱和脂肪酸: 0.199克 - 多不饱和脂肪酸占总脂肪酸的比例: 55.6% - 反式脂肪酸: 克（无具体数值） - 反式脂肪酸占总脂肪酸的比例: 0% - 胆固醇: 毫克（无具体数值） - 植物固醇: 毫克（无具体数值） - 胡萝卜素: 微克 - 叶黄素和玉米黄质的总量：微克
     
  • 麦当劳食品营养数据分析与可视化探究
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    本研究聚焦于分析和展示麦当劳菜单中各类食品的营养价值，通过数据可视化技术揭示其营养构成，为消费者提供科学饮食建议。 麦当劳食品营养数据探索与可视化数据集是一个包含了麦当劳主要餐品的详细营养信息的数据集合。该数据集的目标是为消费者提供准确、全面的麦当劳食品营养信息，并通过图表等形式使这些数据更易于理解和分析。它涵盖了常规菜单中各种重要餐点的不同营养成分，包括能量、蛋白质、脂肪、碳水化合物、钠和钙等。 所有提供的营养数据均根据全球标准进行测定并汇总验证，具体依据的是由国家认证的实验室执行的麦当劳全球营养程序手册。此外，在考虑食品原料批次差异性、产地变化以及生产加工工艺等因素的影响下，确保了这些数据的真实性和准确性。 通过数据分析可以深入了解不同类别餐品中的主要营养成分及其分布情况。例如早餐系列和肉类制品通常含有较高的卡路里，而沙拉、小吃、甜点及饮料则相对较低。同时还可以发现各种食品之间的营养价值差异以及同一产品在大小或口味上的变化对营养素含量的影响。 该数据集还通过图表等形式将复杂的营养信息以直观易懂的方式呈现给用户，便于他们更好地理解和分析麦当劳餐品的健康价值和潜在影响。
     
  • Scrapy爬虫——抓取食品抽检信息
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    本项目利用Python Scrapy框架构建了一个网络爬虫，专注于收集和整理各大食品安全监督部门发布的食品抽检信息，以期为公众提供一个透明、实时的食物安全资讯平台。 运行爬虫命令为 scrapy crawl foodSpider，代码已在Linux平台测试并通过2017年12月9日的测试验证。
     
  • Java爬虫获取网页数据
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    本项目旨在利用Java编程语言开发网络爬虫程序，自动化抓取互联网上的网页数据，为数据分析、信息提取提供便捷高效的解决方案。 此工具可用于网页数据的爬取，代码中包含一个示例供参考使用。
     
  • 营养食谱
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    《营养食谱》是一本汇集了各类健康饮食方案与美味佳肴制作技巧的书籍，旨在帮助读者制定合理膳食计划，享受美食的同时保持身体健康。 在IT行业中，JavaScript是一种至关重要的编程语言，在前端开发领域尤其重要。尽管健康食谱这个主题初看起来与编程无关，但我们可以探讨如何使用JavaScript技术来创建一个相关的应用或网站。假设Healthy-Recipe-master是该项目的源代码仓库。 作为Web三大核心技术之一（HTML、CSS和JS），JavaScript能够为用户提供动态且交互式的网页体验。在开发健康食谱项目时，可以利用JavaScript实现以下功能： 1. **用户界面互动**：通过DOM操作，JavaScript可更新页面内容，如显示或隐藏食谱详情信息，使浏览更加便捷。 2. **数据异步加载**：使用Ajax技术从服务器获取最新健康食谱而无需刷新整个网页。这有助于提升用户体验和效率。 3. **表单验证功能**：实时检查用户输入的饮食偏好或其他搜索条件是否符合格式要求，并及时反馈错误信息，避免无效请求的发生。 4. **交互式计算工具**：例如自动根据食材量计算热量或基于个人健康目标推荐适合食谱的功能。 5. **可视化图表展示**：利用D3.js等JavaScript库创建数据图表来帮助用户理解食物的营养价值和成分比例。 6. **响应式网页设计**：借助React或者Vue.js框架实现自适应布局，确保应用在各种设备上都能正常显示且易于操作。 7. **本地存储支持**：通过浏览器的localStorage或sessionStorage保存用户的偏好设置及浏览记录，在下次打开时能够恢复先前的状态信息。 8. **动画效果增强体验**：结合CSS3和JavaScript添加过渡特效与动态元素，如滑动切换食谱、放大显示图片等，提升视觉吸引力并改善用户操作流程。 9. **API集成能力**：调用外部食品数据库的接口以获取额外的数据资源，并将其整合进应用中使用。 10. **移动优先策略实施**：采用PWA技术为健康食谱提供离线访问、推送通知等功能，使之具备接近原生App的表现力和用户体验水平。 在实际开发过程中，“Healthy-Recipe-master”项目可能包含了源代码文件、样式表以及图片资源等组成部分，并且可能会使用Git进行版本控制。通过研究这个项目的具体实现方法和技术栈可以进一步提高JavaScript编程能力。