基于Python的微服务架构，实现从多数据源收集信息并提供个性化推荐功能。

graph TD
    A[可视化界面] --> B[API网关]
    B --> C[数据收集服务]
    B --> D[推荐服务]
    B --> E[用户偏好服务]
    C --> F[(外部数据源)]
    E --> G[(用户数据库)]

1. 安装依赖

   cd api-gateway && pip install -r requirements.txt
   cd ../data-collector && pip install -r requirements.txt
   cd ../recommendation-service && pip install -r requirements.txt
   cd ../user-preference-service && pip install -r requirements.txt
   cd ../visualization && pip install -r requirements.txt

2. 启动服务 在每个服务目录下运行：

   python main.py

   或者使用脚本同时启动所有服务（需要安装tmux或类似工具）

3. 访问可视化界面

   cd visualization
   streamlit run main.py

   然后在浏览器中访问 http://localhost:8501

• Python 3.8+
• PostgreSQL (用户偏好服务)
• MongoDB (推荐数据存储，可选)
• 各数据源的访问凭证

根据需要设置以下环境变量：

• DATABASE_URL: PostgreSQL连接字符串
• MONGO_URI: MongoDB连接字符串
• 各数据源的API密钥等

## 开发指南

1. **代码结构**

recommendation-system/ ├── api-gateway/ # API网关服务 ├── data-collector/ # 数据收集服务 ├── recommendation-service/ # 推荐引擎服务 ├── user-preference-service/ # 用户偏好服务 └── visualization/ # 可视化Web界面

2. **测试**
各服务包含独立的测试模块，运行：
```bash
pytest

3. 部署 建议使用Docker容器化部署：

   docker-compose up --build