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完整输出一个可运行的 Python 项目示例，用于收集每日早餐花费、统计每周平均早餐费用、输出最经济的早餐搭配建议。

1. 实际应用场景描述

在快节奏的生活中，很多人习惯在外购买早餐，但往往对每天的花费缺乏记录，导致月底发现餐饮支出过高。

此外，面对众多早餐选择，人们常常纠结于性价比——既想吃得健康，又不想花费太多。

本程序基于大数据与智能管理课程中的数据采集、统计分析与推荐系统方法，帮助用户记录每日早餐花费与搭配、自动统计每周平均早餐费用、分析最经济的早餐组合并给出建议，从而实现理性消费与健康饮食的平衡。

2. 痛点分析

- 花费模糊：每天吃早餐花多少钱没有精确记录，难以控制预算。

- 选择盲目：面对多种早餐搭配，不知道哪种既便宜又营养。

- 缺乏统计：无法直观看到一周早餐的平均花费趋势。

- 决策无依据：仅凭感觉选择早餐，容易造成浪费或营养不均衡。

3. 核心逻辑讲解

1. 数据采集：用户输入每日早餐的花费和搭配名称（如“豆浆+油条”）。

2. 数据存储：用 CSV 文件存储日期、花费、搭配名称。

3. 周统计：按自然周（周一至周日）分组，计算每周平均早餐费用。

4. 经济搭配分析：统计每种搭配的平均花费，找出最便宜的几种。

5. 建议生成：基于最便宜的搭配，结合简单营养规则（如包含蛋白质、碳水）给出推荐。

4. 代码模块化

项目结构

breakfast_tracker/

├── main.py

├── breakfast_data.py

├── analyzer.py

├── advisor.py

└── README.md

"breakfast_data.py"

# 早餐数据模块

import csv

from datetime import datetime

DATA_FILE = "breakfast_log.csv"

def init_data_file():

"""初始化 CSV 文件"""

try:

with open(DATA_FILE, 'x', newline='', encoding='utf-8') as f:

writer = csv.writer(f)

writer.writerow(["date", "cost", "meal"])

except FileExistsError:

pass

def add_record(date_str, cost, meal):

"""添加一条早餐记录"""

with open(DATA_FILE, 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:

writer = csv.writer(f)

writer.writerow([date_str, cost, meal])

def load_records():

"""加载所有早餐记录"""

records = []

try:

with open(DATA_FILE, 'r', encoding='utf-8') as f:

reader = csv.DictReader(f)

for row in reader:

records.append({

"date": datetime.strptime(row["date"], "%Y-%m-%d"),

"cost": float(row["cost"]),

"meal": row["meal"]

})

except FileNotFoundError:

pass

return records

"analyzer.py"

# 分析模块

from collections import defaultdict

from datetime import datetime, timedelta

def get_week_start(date):

"""获取给定日期所在周的周一"""

return date - timedelta(days=date.weekday())

def analyze_weekly_average(records):

"""按周统计平均早餐费用"""

weekly_cost = defaultdict(list)

for rec in records:

week_start = get_week_start(rec["date"]).strftime("%Y-%m-%d")

weekly_cost[week_start].append(rec["cost"])

weekly_avg = {}

for week, costs in weekly_cost.items():

weekly_avg[week] = sum(costs) / len(costs)

return weekly_avg

def analyze_meal_cost(records):

"""统计每种早餐搭配的平均花费"""

meal_costs = defaultdict(list)

for rec in records:

meal_costs[rec["meal"]].append(rec["cost"])

meal_avg = {}

for meal, costs in meal_costs.items():

meal_avg[meal] = sum(costs) / len(costs)

return meal_avg

"advisor.py"

# 建议模块

def generate_advice(meal_avg):

"""

根据平均花费生成最经济早餐建议

"""

if not meal_avg:

return "暂无早餐记录，请先添加数据。"

sorted_meals = sorted(meal_avg.items(), key=lambda x: x[1])

cheapest = sorted_meals[0]

advice = f"最经济的早餐是【{cheapest[0]}】，平均花费 ¥{cheapest[1]:.2f}。\n"

advice += "建议：\n"

advice += "- 优先选择该搭配以节省开支。\n"

advice += "- 注意营养均衡，可搭配鸡蛋或牛奶补充蛋白质。\n"

advice += "- 若预算允许，可偶尔更换其他搭配丰富口味。\n"

return advice

"main.py"

# 主程序入口

from breakfast_data import init_data_file, add_record, load_records

from analyzer import analyze_weekly_average, analyze_meal_cost

from advisor import generate_advice

def main():

init_data_file()

# 示例数据录入（实际应用中可改为用户输入或APP导入）

sample_data = [

("2026-01-12", 8.0, "豆浆+油条"),

("2026-01-13", 12.0, "包子+粥+鸡蛋"),

("2026-01-14", 6.5, "馒头+豆浆"),

("2026-01-15", 10.0, "三明治+牛奶"),

("2026-01-16", 7.0, "豆浆+油条"),

("2026-01-17", 9.0, "包子+粥"),

("2026-01-18", 11.0, "三明治+咖啡")

]

for date_str, cost, meal in sample_data:

add_record(date_str, cost, meal)

records = load_records()

weekly_avg = analyze_weekly_average(records)

print("=== 每周平均早餐费用 ===")

for week, avg_cost in weekly_avg.items():

print(f"周开始于 {week}, 平均费用: ¥{avg_cost:.2f}")

meal_avg = analyze_meal_cost(records)

print("\n=== 最经济早餐建议 ===")

print(generate_advice(meal_avg))

if __name__ == "__main__":

main()

5. README.md

# Breakfast Cost Tracker

一个基于 Python 的早餐花费分析工具，可统计每周平均早餐费用并推荐最经济的早餐搭配。

## 功能

- 记录每日早餐花费与搭配

- 按周统计平均早餐费用

- 分析最便宜的早餐组合

- 给出经济实惠的早餐建议

## 使用方法

1. 克隆或下载本项目

2. 确保已安装 Python 3.x

3. 运行：

bash

python main.py

## 项目结构

- `main.py`：主程序入口

- `breakfast_data.py`：数据读写

- `analyzer.py`：统计分析

- `advisor.py`：建议生成

## 扩展方向

- 接入移动支付账单自动导入数据

- 增加营养成分分析（蛋白质、碳水、脂肪）

- 使用 Matplotlib 绘制每周早餐费用趋势图

6. 使用说明

1. 运行

"main.py" 会自动创建

"breakfast_log.csv" 并写入示例数据。

2. 可修改

"sample_data" 为真实早餐记录。

3. 程序会输出每周平均早餐费用和最经济早餐建议。

4. 后续可扩展为交互式输入或图形界面。

7. 核心知识点卡片

知识点 说明

CSV 文件操作 用

"csv" 模块实现数据持久化

日期处理 使用

"datetime" 和

"timedelta" 计算周起始日

分组统计 用

"defaultdict" 按周和搭配分组计算平均值

排序与推荐 按平均花费排序找出最经济选项

模块化设计 数据、分析、建议分离，便于维护

大数据思维 从日常小数据中发现消费规律，指导优化

8. 总结

本项目将大数据与智能管理课程中的数据采集、统计分析、推荐系统方法应用于个人早餐消费管理，解决了花费模糊、选择盲目、缺乏统计的痛点。

通过模块化设计和清晰的分析逻辑，用户可以快速了解每周早餐花费趋势并获得最经济搭配建议。未来可结合营养成分数据与机器学习推荐算法，打造更智能的健康饮食助手。

如果你愿意，可以加上 Matplotlib 可视化每周早餐费用趋势图 或 词云展示早餐搭配分布，让结果更直观。

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