随着移动互联网的普及和大众健康意识的增强，基于特定场景的轻量化、便捷化应用需求日益增长。本毕业设计以“食疗坊”为主题，旨在开发一款基于微信小程序的食疗养生软件，为用户提供便捷、科学、个性化的食疗方案查询与推荐服务。项目融合了Java后端技术与Vue.js前端框架，是计算机软件开发的典型实践。

一、 项目背景与意义
在快节奏的现代生活中，亚健康问题普遍存在，食疗作为一种传统且健康的调理方式，受到广泛关注。传统食疗信息获取渠道分散，专业性参差不齐。微信小程序凭借其无需下载安装、即用即走的特性，成为连接用户与专业服务的理想平台。开发“食疗坊”小程序，能够有效整合食疗资源，降低用户获取专业信息的门槛，具有积极的社会意义和良好的应用前景。

二、 系统设计与技术选型
本项目采用前后端分离的架构模式，保证了系统的可维护性和可扩展性。

1. 后端技术栈：采用Java语言，搭配Spring Boot框架进行快速开发。Spring Boot简化了配置，内置Tomcat服务器，能高效构建RESTful API接口，处理业务逻辑、用户认证、数据交互等。数据库选用关系型数据库MySQL，用于存储用户信息、食材库、食谱详情、用户收藏与历史记录等结构化数据。
2. 前端技术栈：微信小程序原生框架结合Vue.js的设计思想进行开发。虽然小程序并非直接使用Vue，但其组件化、数据驱动的开发模式与Vue高度契合。利用小程序的WXML（模板）、WXSS（样式）和JavaScript（逻辑）实现页面构建，并通过wx.request API与后端服务器进行异步通信，获取和提交数据。
3. 系统架构：前端微信小程序负责UI渲染和用户交互，通过HTTPS协议调用后端Spring Boot提供的API。后端处理请求，访问数据库，并将处理结果以JSON格式返回给前端，完成数据闭环。

三、 核心功能模块
“食疗坊”小程序主要包含以下功能模块：

1. 用户系统：支持微信一键登录，管理个人资料。
2. 智能查询与推荐：

• 食材/食谱查询：用户可通过搜索或分类浏览海量食疗食材与食谱，查看其功效、禁忌、详细做法。

• 体质辨识与推荐：提供简易的体质测试问卷（如中医九种体质），根据测试结果，智能推荐匹配的食材与食谱。

• 症状导向推荐：用户输入或选择特定症状（如失眠、便秘），系统推荐相应的食疗方案。

1. 个性化收藏与记录：用户可收藏喜爱的食谱，记录自己的食疗尝试与效果反馈，形成个人养生档案。
2. 知识科普：提供食疗常识、季节养生、饮食禁忌等文章，增强用户健康认知。
3. 管理员后台（Web端）：基于Vue+Element UI开发独立的管理后台，方便管理员对食材库、食谱、文章、用户数据进行增删改查管理。

四、 开发难点与解决方案

1. 食谱智能推荐算法：实现个性化推荐是核心难点。初期可采用基于规则（如体质、症状标签匹配）的推荐，后期可引入协同过滤或内容推荐算法模型，通过用户行为数据持续优化。
2. 微信小程序性能优化：小程序的包大小和渲染性能受限。解决方案包括：图片资源使用CDN加速并适当压缩，采用分包加载机制，优化数据请求频率，使用小程序提供的性能分析工具进行监控与调优。
3. 前后端数据安全：确保API接口安全和用户数据隐私。采用HTTPS传输，对敏感信息进行加密，后端接口实施身份验证（如利用微信登录获得的openid/session_key生成token），并对输入参数进行严格校验，防止SQL注入等攻击。

五、 与展望
本毕业设计通过结合Java与Vue（微信小程序）技术栈，完成了“食疗坊”微信小程序的从需求分析、系统设计到编码实现的全过程。项目不仅锻炼了全栈开发能力，更将计算机技术应用于健康领域，体现了软件工程解决实际问题的价值。可考虑引入人工智能图像识别技术（识别食材），增加社区交流功能，并基于用户反馈数据不断迭代优化推荐系统，使“食疗坊”成为一个更加智能、互动的健康管理平台。