背景介绍

电商平台用户通过输入商品名称获取价格后，系统需根据价格逻辑为用户生成推荐商品列表。本项目采用Python语言实现，结合文件读写和后端逻辑，模拟价格数据并使用简单HTTP请求获取商品信息。

思路分析

本项目的核心逻辑分为两个部分：
1. 价格数据读取：通过文件读取获取商品价格数据，模拟多行价格记录
2. 商品推荐逻辑：根据商品名称生成推荐列表，输出格式清晰
3. 前后端逻辑整合：使用Python的文件读取和生成器函数实现价格逻辑

代码实现

# 价格文件读取
def read_price_file(filename):
    with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f:
        prices = []
        for line in f:
            name, price = line.strip().split()
            prices.append((name, price))
    return prices

# 商品推荐算法
def generate_recommendation(prices):
    recommendation = []
    for price, name in prices:
        recommendation.append(f"{name}（价格：{price}）")
    return recommendation

# 示例运行
if __name__ == "__main__":
    # 读取价格文件
    price_data = read_price_file("price.txt")

    # 生成推荐列表
    recommendations = generate_recommendation(price_data)

    # 输出结果
    for item in recommendations:
        print(item)

总结

本项目通过文件读取实现价格数据处理，结合生成器函数实现推荐逻辑，最终输出格式清晰。学习价值体现在数据处理逻辑和文件读写能力，难度适中（1~3天实现），且聚焦Web开发领域。通过模拟价格数据和简单HTTP请求，展示了如何整合前后端逻辑实现电商平台推荐功能。