Python是一門廣受歡迎的編程語言，對于許多程序員和數據分析師來說都是一種強大的工具。在餐飲行業中，Python也有用武之地，特別是在食譜和營養成分的查詢和管理方面。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_recipe(query):
url = f'https://www.xiachufang.com/search/?keyword={query}'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
recipe_list = soup.find_all('div', class_='normal-recipe-list')
if recipe_list:
title = recipe_list[0].find('a', class_='recipe-title').get('title')
author = recipe_list[0].find('span', class_='author-name').text.strip()
return f'{title} by {author}'
else:
return 'No recipe found.'
print(get_recipe('紅燒肉'))

上面的Python代碼使用了requests和BeautifulSoup庫，通過向下廚房網站發送請求來獲取查詢結果。然后，它使用BeautifulSoup解析HTML并提取需要的信息，如標題和作者。

除了食譜信息外，Python還可以用于計算營養成分，特別是在需要處理大量數據時。例如，可以使用pandas庫讀取和處理數據，然后使用numpy和matplotlib庫進行可視化。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
nutrients_df = pd.read_csv('nutrients.csv')
nutrients_df = nutrients_df.groupby('food').sum().reset_index()
nutrients_df['calories_per_gram'] = nutrients_df['calories'] / nutrients_df['weight']
plt.bar(nutrients_df['food'], nutrients_df['calories_per_gram'])
plt.xticks(rotation=90)
plt.xlabel('Food')
plt.ylabel('Calories per gram')
plt.show()

上面的示例代碼讀取了一個CSV文件，該文件包含了各種食物的營養成分數據。然后，它對數據進行了分組和求和，以計算每種食物的每克卡路里數。最后，它使用matplotlib庫繪制了一個條形圖來可視化結果。

總的來說，Python在餐飲行業中有著廣泛的應用，能夠幫助人們處理和管理各種食譜和營養成分數據。