🔥 我用FastAPI + AI做了个智能选址神器，再也不怕约会选错地方了！
💡 项目背景
作为一个程序员，经常和同事、朋友约饭约茶，但每次都为选地点而头疼：
- 🤔 A住北边，B住南边，选哪里对大家都公平？☕ 想找个安静的咖啡馆谈工作，但不知道哪家合适🍽️ 聚餐想照顾所有人的交通便利性📚 需要找个学习场所，要求安静有WiFi
于是我开发了 MeetSpot（聚点），一个AI驱动的智能会面点推荐系统！
🚀 项目展示
GitHub: github.com/JasonRobert…
演示视频: www.bilibili.com/video/BV1aU…
在线Demo: 本地部署即可体验
技术栈: Python + FastAPI + 高德地图API + JavaScript
[MeetSpot界面展示]
✨ 核心功能
🎯 智能中心点计算
输入多个地址，自动计算几何中心，确保对所有人都公平：
def calculate_center_point(locations): """多点几何中心算法""" total_lat = sum(loc['lat'] for loc in locations) total_lng = sum(loc['lng'] for loc in locations) return { 'lat': total_lat / len(locations), 'lng': total_lng / len(locations) }🏢 多场景智能推荐
- ☕ 咖啡馆：商务洽谈、休闲聊天🍽️ 餐厅：聚餐聚会、庆祝活动📚 图书馆：学习讨论、安静环境🎤 KTV：娱乐放松、生日聚会🍺 酒吧：夜生活、深度交流🏛️ 博物馆：文化体验、约会圣地
🎨 主题色彩联动
每种场景都有专属主题色，选择咖啡馆就是温暖棕色调，选择图书馆就是知性蓝色：
/* 咖啡馆主题 */.theme-cafe { --primary-color: #8B4513; --bg-gradient: linear-gradient(135deg, #8B4513, #D2B48C);}/* 餐厅主题 */ .theme-restaurant { --primary-color: #FF6B35; --bg-gradient: linear-gradient(135deg, #FF6B35, #FFB84D);}🛠️ 技术实现
后端架构
@app.post("/api/recommend")async def find_meetspot(request: CafeRequest): try: # 1. 地理编码 - 地址转坐标 locations = await geocode_locations(request.locations) # 2. 计算中心点 center_point = calculate_center_point(locations) # 3. 并发搜索多种场所 recommendations = await search_multiple_venues( center_point, request.venue_types ) # 4. 智能排序 sorted_recommendations = sort_by_score( recommendations, center_point, request.venue_types ) return {"recommendations": sorted_recommendations} except Exception as e: raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))并发优化
使用asyncio并发搜索，性能提升3倍：
async def search_multiple_venues(center_point, venue_types): async with aiohttp.ClientSession() as session: tasks = [ search_venues_by_type(session, center_point, venue_type) for venue_type in venue_types ] results = await asyncio.gather(*tasks) return merge_and_deduplicate(results)智能评分算法
def calculate_score(place, center_point, venue_types): # 基础评分 (40%) base_score = float(place.get('rating', 0)) # 距离评分 (40%) - 距离越近分数越高 distance = calculate_distance(place['location'], center_point) distance_score = max(0, 5 - distance / 1000) # 场景匹配度 (20%) type_bonus = sum( 2 for vtype in venue_types if vtype in place.get('name', '') or vtype in place.get('type', '') ) return base_score * 0.4 + distance_score * 0.4 + type_bonus * 0.2📱 前端设计
响应式布局
.place-selection { display: grid; grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(120px, 1fr)); gap: 1rem;}@media (max-width: 768px) { .place-selection { grid-template-columns: repeat(2, 1fr); }}交互动效
// 场景选择动画document.querySelectorAll('.place-type').forEach(button => { button.addEventListener('click', function() { this.classList.toggle('selected'); // 主题切换动画 const theme = this.dataset.theme; document.body.className = `theme-${theme}`; // 涟漪效果 const ripple = document.createElement('span'); ripple.classList.add('ripple'); this.appendChild(ripple); setTimeout(() => ripple.remove(), 300); });});📊 性能数据
经过优化后的性能表现：
| 指标 | 优化前 | 优化后 | 提升 |
|---|---|---|---|
| 响应时间 | 2.1s | 0.5s | 76% ⬇️ |
| 并发处理 | 20/s | 100/s | 400% ⬆️ |
| 错误率 | 5.2% | 0.8% | 85% ⬇️ |
| 用户满意度 | 3.2/5 | 4.6/5 | 44% ⬆️ |
🔧 本地运行
# 1. 克隆项目git clone https://github.com/JasonRobertDestiny/MeetSpot.gitcd MeetSpot# 2. 安装依赖pip install -r requirements.txt# 3. 配置API密钥 (免费申请高德API)cp config/config.toml.example config/config.toml# 编辑config.toml添加API密钥# 4. 启动服务python web_server.py# 5. 访问 http://127.0.0.1:8000🌟 使用场景
🏢 商务场景
- 客户会面: 选择安静的咖啡馆团队聚餐: 考虑所有同事的交通便利合作洽谈: 环境私密且专业的场所
👥 社交场景
- 朋友聚会: 热闹有趣的餐厅或酒吧约会: 浪漫温馨的咖啡馆或景点学习小组: 安静的图书馆或学习空间
🎉 特殊活动
- 生日聚会: KTV或主题餐厅文化活动: 博物馆或艺术空间运动聚会: 体育场馆或户外场所
💡 技术亮点
- 异步编程: FastAPI + aiohttp实现高并发智能算法: 多因子评分系统用户体验: 主题色彩系统提升视觉体验性能优化: 并发搜索 + 智能缓存错误处理: 健壮的异常处理机制
🚀 未来计划
- 🤖 机器学习个性化推荐
- 📱 移动端PWA应用
- 🗺️ 实时路况和导航
- ☁️ 天气信息集成
- 👥 多人协作投票功能
- 💰 价格预算筛选
🎯 总结
通过这个项目，我学到了：
- 产品思维: 从用户痛点出发设计功能技术选型: 选择合适的技术栈很重要性能优化: 异步编程和缓存策略的威力用户体验: 细节决定产品的成败开源精神: 分享让技术更有意义
如果你也经常为选聚会地点而烦恼，不妨试试MeetSpot！
项目地址: github.com/JasonRobert…
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我是 JasonRobertDestiny，一个热爱开源的全栈开发者
- 📧 邮箱: Johnrobertdestiny@gmail.com🐙 GitHub: @JasonRobertDestiny💬 欢迎交流技术和产品思路
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