TestTubeYumYums

Testtubeyumyums

TestTubeyumyums est une application basée sur Django conçue pour fournir des recommandations alimentaires personnalisées aux utilisateurs en fonction de leurs résultats de test sanguin. L'application utilise React et Tailwind (toutes deux basées sur CDN) pour le front-end et PostgreSQL pour la base de données.

Pile technologique

• Django
• React (basé sur CDN)
• Tailwind (basé sur CDN)
• Postgresql

Distinction et complexité

TestTubeyumyums vise à cibler un mélange unique des secteurs de la santé, de la pathologie et de la nutrition en offrant aux utilisateurs des recommandations alimentaires en fonction de leurs rapports de test sanguin. Le projet adopte une approche unique car il est rare de trouver des applications qui utilisent les résultats des tests sanguins pour recommander des aliments basés sur des déficits nutritionnels et un excès. En fait, le plan d'origine était d'intégrer l'application avec une API publique qui offrirait des options alimentaires basées sur une gamme de nutriments. Cependant, comme il n'y a pas une API similaire disponible, une base de données alimentaire auto-fabriquée qui est intégrée au programme et accessible en tant que fichier CSV fait des recommandations. La complexité du projet se trouve dans son algorithme, qui examine les résultats des tests sanguins en fonction des variations des paramètres de rapport et des maladies connexes, extrait les nutriments qui manquent, compare les carences à la vitamine précise de l'utilisateur et les rapports minéraux et récupèrent les recommandations alimentaires de la base de données CSV locale basée sur le contenu nutritionnel des éléments.

Un formulaire d'enregistrement de plusieurs pages avec réactivité, des entrées validées, des messages d'erreur sur mesure et des soumissions incomplètes est un autre élément du projet.

Fichiers supplémentaires et leur utilisation

food_data.csv

Base de données CSV des aliments qui contient le nom de la nourriture, leur description, la liaison d'image et toutes les infos nutritionnels, y compris la portion moyenne (nommée portion recommandée).

tailwind.config

Aide à l'utilisation de CSS de vent arrière via CDN

Licence, .Gitignore et Readme.md

Noms d'explication

test_tube_yum_yums> apps.py

Modifié pour charger la base de données CSV chaque fois que l'application est initialisée. De plus, lorsque les tableaux sont créés pour la première fois dans la base de données, les tables CBC et Vitmin sont remplies de valeurs élevées et faibles fournies par le Dr LalpathLab.

test_tube_yum_yums> analyse_messages.py

Contient des messages d'analyse pré-référés pour des combinaisons possibles de paramètres CBC.

test_tube_yum_yums> api_codes.py

Plus utilisé.

test_tube_yum_yums> cbc_analyser.py

Contient des fonctions d'assistance pour retourner la variation des nutriments basée sur des paramètres CBC faibles et élevés

test_tube_yum_yums> food_codes.py

Contient un dictionnaire mondial qui relie chaque nutriment avec son nom de champ dans la base de données et la part de ce nutriment considéré comme un différenciateur élevé / faible dans un aliment.

test_tube_yum_yums> helders.py

Contient des fonctions qui prennent des rapports et des gammes et du dictionnaire de retour de l'analyse des rapports et des produits alimentaires recommandés.

test_tube_yum_yums> nutrient_imbalance.py

Contient des informations sur le type de déviation des paramètres peut pointer vers quel type de déséquilibre nutritif.

test_tube_yum_yums> signals.py

Utilise les signaux post-migration intégrés de Django pour remplir les deux premières rangées du modèle CBC et du modèle Vitmin lorsque les migrations sont effectuées pour la toute première fois.

yum_yums> modèles.py

Contient un schéma pour les aliments stockés dans la base de données

Installation

1. Cloner ce référentiel:

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

2. Passez au répertoire du projet et créez un environnement virtuel Python:

    cd TestTubeYumYums
   python -m venv env

3. Activez l'environnement virtuel:

   • Windows:

   env S cripts a ctivate

   • macOS / Linux:

    source env/bin/activate

   • Windows (en utilisant Bash):

    source env/Scripts/activate

4. Installez les packages requis:

   pip install -r requirements.txt

5. Créez un fichier .env dans le répertoire racine avec le contenu suivant:

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

   Remarque : Pour l'étape suivante, assurez-vous que PostgreSQL s'exécute au port 5432 sur LocalHost avec le nom d'utilisateur et le mot de passe défini sur Postgres et le nom de base de données défini sur test_tube_yum_yums_db . Modifiez le fichier .env créé à l'étape précédente, si nécessaire, pour la personnalisation de la base de données.
   

6. Créer des migrations:

   python manage.py makemigrations
   python manage.py migrate

7. Chargez les données alimentaires du fichier CSV à la base de données:

   python manage.py load_food_data food_data.csv

8. Exécutez l'application:

   python manage.py runserver

   Accédez à l'application à http://127.0.0.1:8000/. Assurer une connexion Internet.

Inscription

Le processus d'enregistrement se compose de trois étapes, la première étape étant obligatoire. Les utilisateurs fournissent leur nom, leur e-mail (identifiant unique), la date de naissance et leur mot de passe dans la première étape. Les étapes suivantes collectent des informations supplémentaires telles que les données de pays, de poids, de hauteur, de pression artérielle et de diabète.

Fonctionnement

Les recommandations alimentaires sont fournies en fonction des rapports de test précédents des utilisateurs. Si un utilisateur n'a aucun rapport de test téléchargé, il est invité à le faire. Les utilisateurs peuvent télécharger des rapports de test via l'itinéraire «/ add», personnalisant les plages associées à un rapport de test au moment du téléchargement.

Lors de la soumission, les utilisateurs sont redirigés vers la page d'accueil, où ils peuvent afficher les aliments recommandés en fonction de leurs résultats de test et de leur rapport d'analyse.

Attentes futures

Mineure:

• Affichez les valeurs nutritionnelles des aliments individuels en clic.
• Autorisez la soumission partielle des pages dans le formulaire d'inscription.

Majeur:

• Migrer pour réagir au lieu d'utiliser CDN.
• Installez le vent arrière au lieu d'utiliser CDN.
• Personnalisez les recommandations alimentaires en fonction de l'IMC, de l'emplacement, des informations diabétiques et des informations de pression artérielle.
• Considérez les rapports de test précédents lors de l'analyse du rapport de test actuel.

Contributif

Veuillez lire nos directives de contribution avant de contribuer au projet.

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