TestTubeYumYums

TestTubeyumyums

TestTubeyumyums ist eine Django-basierte Anwendung, die den Benutzern auf der Grundlage ihrer Blutuntersuchergebnisse benutzerdefinierte Lebensmittelempfehlungen bereitstellt. Die Anwendung verwendet React und Tailwind (beide CDN-basierte) für das Front-End und PostgreSQL für die Datenbank.

Tech Stack

• Django
• React (CDN-basierte)
• Rückenwind (CDN-basierte)
• PostgreSQL

Unterscheidungskraft und Komplexität

TestTubeyumyums zielt darauf ab, eine einzigartige Mischung aus den Bereichen Gesundheit, Pathologie und Ernährung zu erreichen, indem sie Benutzern anhand ihrer Blutuntersuchungsberichte Lebensmittelempfehlungen anbieten. Das Projekt verfolgt einen einzigartigen Ansatz, da es ungewöhnlich ist, Anwendungen zu finden, die Blutuntersuchergebnisse verwenden, um Lebensmittel zu empfehlen, die auf Ernährungsdefiziten und Überschüssen basieren. Tatsächlich bestand der ursprüngliche Plan darin, die App mit einer öffentlichen API zu integrieren, die auf einer Reihe von Nährstoffen diätetische Optionen bereitstellt. Da jedoch keine ähnliche API verfügbar ist, gibt eine selbst gemachte Lebensmitteldatenbank, die in das Programm integriert ist und als CSV-Datei zugänglich ist, Empfehlungen. Die Intrizität des Projekts findet sich in seinem Algorithmus, der die Blutuntersuchungsergebnisse gemäß den Variationen der Berichtsparameter und damit verbundenen Krankheiten untersucht, Nährstoffe extrahiert, diese Mängel mit den genauen Vitamin- und Mineralberichten des Benutzers vergleicht und die Lebensmittelempfehlungen aus den lokalen CSV -Datenbanken basierend auf den Nahrungsnahrungsanhalten der Elemente zurückbringen.

Ein mehrseitiges Registrierungsformular mit Reaktionsfähigkeit, validierten Einträgen, maßgeschneiderten Fehlermeldungen und unvollständigen Einreichungen ist ein weiteres Element des Projekts.

zusätzliche Dateien und deren Verwendung

food_data.csv

CSV -Datenbank mit Lebensmitteln, die den Namen Lebensmittel, ihre Beschreibung, Bildverbindlichkeit und alle Ernährungsinfos enthalten, einschließlich durchschnittlicher Portionen (empfohlener Teil).

tailwind.config

Hilft bei der Verwendung von Rückenwind -CSS über CDN

Lizenz, .Gitignore und Readme.md

Selbsteinklärungsnamen

test_tube_yum_yums> apps.py

Geändert, um die CSV -Datenbank zu laden, wenn die App initialisiert wird. Wenn die Tabellen zum ersten Mal in der Datenbank erstellt werden, werden CBC- und Vitmin -Tabellen mit hohen und niedrigen Reichwählungswerten von Dr. LalpathLab besiegt.

test_tube_yum_yums> Analysis_Messages.py

Enthält Pre-Wrote-Analysemeldungen für mögliche Kombinationen von CBC-Parametern.

test_tube_yum_yums> api_codes.py

Nicht mehr in Gebrauch.

test_tube_yum_yums> cbc_analyser.py

Enthält Helferfunktionen, um Nährstoffvariationen basierend auf niedrigen und hohen CBC -Parametern zurückzugeben

test_tube_yum_yums> food_codes.py

Enthält ein globales Wörterbuch, das jeden Nährstoff mit seinem Feldnamen in der Datenbank verbindet und wie viel von diesem Nährstoff in einem Lebensmittel ein hohes/niedriges Unterscheidungsmerkmal angesehen wird.

test_tube_yum_yums> helpers.py

Enthält Funktionen, die Berichte und Bereiche aufnehmen und das Wörterbuch der Berichtsanalyse und empfohlene Lebensmittel zurückgeben.

test_tube_yum_yums> nutrient_imbalance.py

Enthält Informationen darüber, welche Art von Parameterabweichung darauf hinweisen kann, auf welches Nährstoffungleichgewicht.

test_tube_yum_yums> signals.py

Verwendet Djangos eingebaute Post-Migration-Signale, um die ersten beiden Zeilen des CBC-Modells und des Vitmin-Modells zu bevölkern, wenn die Migrationen zum ersten Mal vorgenommen werden.

yum_yums> models.py

Enthält Schema für Lebensmittel, die in der Datenbank gespeichert sind

Installation

1. Klonen Sie dieses Repository:

   git clone https://github.com/jijivishu/TestTubeYumYums.git

2. Wechseln Sie zum Projektverzeichnis und erstellen Sie eine virtuelle Python -Umgebung:

    cd TestTubeYumYums
   python -m venv env

3. Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung:

   • Fenster:

   env S cripts a ctivate

   • macOS/Linux:

    source env/bin/activate

   • Windows (mit Bash):

    source env/Scripts/activate

4. Installieren Sie die erforderlichen Pakete:

   pip install -r requirements.txt

5. Erstellen Sie eine .env -Datei im Stammverzeichnis mit dem folgenden Inhalt:

   DB_NAME=test_tube_yum_yums_db
   DB_USER=postgres
   DB_PASSWORD=postgres
   DB_HOST=localhost
   DB_PORT=5432

   HINWEIS : Stellen Sie für den nächsten Schritt sicher, dass PostgreSQL auf Port 5432 auf LocalHost mit dem auf Postgres gesetzten Benutzernamen und Kennwort und dem auf test_tube_yum_yums_db festgelegten Datenbanknamen ausgeführt wird. Ändern Sie die .Env -Datei, die bei Bedarf in vorheriger Schritt erstellt wurde, für die Datenbankanpassung.
   

6. Migrationen erstellen:

   python manage.py makemigrations
   python manage.py migrate

7. Laden Sie Lebensmitteldaten von der CSV -Datei in die Datenbank:

   python manage.py load_food_data food_data.csv

8. Führen Sie die Anwendung aus:

   python manage.py runserver

   Greifen Sie auf die Anwendung unter http://127.0.0.1:8000/ zu. Stellen Sie eine Internetverbindung sicher.

Anmeldung

Der Registrierungsprozess besteht aus drei Schritten, wobei der erste Schritt obligatorisch ist. Benutzer geben im ersten Schritt ihren Namen, ihre E -Mail (eindeutige Kennung), ihren Geburtsdatum und das Passwort an. Nachfolgende Schritte sammeln zusätzliche Informationen wie Land, Gewicht, Größe, Blutdruck und Diabetes.

Arbeiten

Lebensmittelempfehlungen werden basierend auf den früheren Testberichten der Benutzer bereitgestellt. Wenn ein Benutzer keine Testberichte hochgeladen hat, werden er dazu aufgefordert. Benutzer können Testberichte über die Route '/add' hochladen und die mit einem Testbericht zum Zeitpunkt des Uploads zugeordneten Bereiche anpassen.

Bei der Einreichung werden Benutzer auf die Startseite umgeleitet, auf der sie empfohlene Lebensmittel anhand ihrer Testergebnisse und Analyseberichts anzeigen können.

Zukünftige Erwartungen

Unerheblich:

• Zeigen Sie Nährwertwerte einzelner Lebensmittel auf Klick an.
• Ermöglichen Sie die Teilmeldung der Teilseite im Registrierungsformular.

Wesentlich:

• Migrieren Sie, um zu reagieren, anstatt CDN zu verwenden.
• Installieren Sie Rückenwind anstatt CDN zu verwenden.
• Passen Sie Lebensmittelempfehlungen anhand von BMI, Standort, Diabetikinformationen und Blutdruckinformationen an.
• Berücksichtigen Sie frühere Testberichte bei der Analyse des aktuellen Testberichts.

Beitragen

Bitte lesen Sie unsere Beitragsrichtlinien, bevor Sie zum Projekt beitragen.

Vielen Dank, dass Sie TestTubeyumyums verwendet haben!