一、食材、菜谱数据库整理
在组员爬取的生鲜商品信息和菜谱数据存在字段冗余、数值缺失、内容重复等问题，无法直接用于我们的项目。因此，我主要负责对这些原始数据进行系统化整理与清洗。
具体工作包括：
1.字段规范化处理
对不同来源的数据字段进行统一命名，例如保留商品名关键字，去除多余的修饰词，使我们页面上的品名更加直观。
2.数据去重与筛选
针对重复爬取的生鲜商品和菜谱信息，利用主键字段和内容比对方式进行去重，保留信息完整、质量较高的数据记录，提高数据库整体可靠性。
3.缺失值与异常值处理
对价格、简介等缺失的的数据进行补充或删除。
4.数据格式统一
将不同格式的数据统一为项目所需的数据库格式，为后续页面展示、查询和功能实现打下基础。
清洗前
清洗后
通过以上整理与清洗工作，使原本杂乱的原始数据转变为可直接使用的数据库。
二、页面前端逻辑调整与优化
我调整了首页“水果”部分的展示逻辑，将前面的图片换成了拥有菜谱的食材。
三、综合实践报告的撰写与整合
最后，我承担了综合实践报告的撰写与整合工作。对项目过程进行整体的复盘和总结，也对技术路线、分工情况和成果进行系统梳理。
四、心得体会
在数据清洗中，我更深刻认识到数据清洗在实际项目中的重要性。在实际爬虫的过程中，可能由于页面反爬、具体字段匹配有差错等种种问题，导致爬取下来的原始数据无法直接为数据库所用，这是就需要对数据进行清洗和处理。一开始我用了pandas库对里面的数据进行提炼，但是发现提取关键词的功能很鸡肋，总是还有特别多冗余的信息，于是我再多次清洗以后再自己检查补全了。
能和大家一起完成这样一个项目，非常感谢同组大家的付出，不厌其烦地帮助我解决一些我工作上出现的问题，我也学习到了更多的前后端、数据库、数据采集等等方面的知识。