TestTubeYumYums

testtubeyumyums

TestTubeyumyumsは、血液検査結果に基づいてユーザーにカスタムフードの推奨を提供するように設計されたDjangoベースのアプリケーションです。このアプリケーションは、フロントエンドにReactとTailwind（両方ともCDNベース）を使用し、データベースにPostgreSQLを使用します。

技術スタック

• Django
• React（CDNベース）
• Tailwind（CDNベース）
• postgreSql

独特と複雑さ

TestTubeyumyumsは、血液検査報告に基づいてユーザーの食品の推奨事項を提供することにより、健康、病理、栄養セクターのユニークなブレンドをターゲットにすることを目指しています。このプロジェクトは、栄養不足と過剰に基づいて食品を推奨するために血液検査結果を使用するアプリケーションを見つけることは珍しいため、ユニークなアプローチを採用しています。実際、当初の計画は、さまざまな栄養素に基づいて食事の選択肢を提供する公開APIとアプリを統合することでした。ただし、同様のAPIが利用可能ではないため、プログラムに統合され、CSVファイルが推奨されるためアクセス可能な自作の食品データベースが推奨されます。プロジェクトの複雑さは、レポートパラメーターや関連する病気の変動に応じて血液検査結果を調べ、不足している栄養素を抽出し、ユーザーの正確なビタミンおよびミネラルレポートと比較し、アイテムの栄養材料に基づいた局所CSVデータベースから食品の推奨事項を取得し、それらの不足を抽出し、栄養素を抽出します。

応答性、検証済みのエントリ、オーダーメイドのエラーメッセージ、および不完全な送信を備えたマルチページ登録フォームは、プロジェクトのもう1つの要素です。

追加ファイルとその使用

food_data.csv

食品名、その説明、画像リンク、および平均サービング（推奨部分と呼ばれる）を含むすべての栄養情報を含む食品のCSVデータベース。

Tailwind.config

CDNを介してTailwind CSSを使用するのに役立ちます

ライセンス、.gitignoreおよびreadme.md

自明の名前

test_tube_yum_yums> apps.py

アプリが初期化されるたびにCSVデータベースをロードするように変更されました。また、テーブルがデータベースで初めて作成されると、CBCとビトミンテーブルには、Lalpathlab博士が提供する高範囲と低範囲の値が入力されます。

test_tube_yum_yums> Analysis_messages.py

CBCパラメーターの可能性のある組み合わせの事前に執筆される分析メッセージが含まれています。

test_tube_yum_yums> api_codes.py

使用されなくなりました。

test_tube_yum_yums> cbc_analyser.py

低CBCパラメーターと高CBCパラメーターに基づいて栄養変化を返すためのヘルパー機能が含まれています

test_tube_yum_yums> food_codes.py

各栄養素をデータベース内のフィールド名とリンクするグローバル辞書と、その栄養素が食品の高/低微分因子と見なされるものが含まれています。

test_tube_yum_yums> helpers.py

レポートと範囲を取り入れ、レポート分析の辞書と返品辞書を取り入れ、推奨される食品が含まれています。

test_tube_yum_yums> nutrient_imbalance.py

どのタイプのパラメーター偏差がどの種類の栄養素の不均衡を指すことができるかに関する情報が含まれています。

test_tube_yum_yums> signals.py

移動が初めて行われたときに、CBCモデルとビトミンモデルの最初の2行を埋めるためのDjangoの組み込み後の移行信号を利用します。

yum_yums> models.py

データベースに保管されている食品のスキーマが含まれています

インストール

1. このリポジトリをクローンします：

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

2. プロジェクトディレクトリに切り替えて、Python仮想環境を作成します。

    cd TestTubeYumYums
   python -m venv env

3. 仮想環境を有効にします：

   • Windows：

   env S cripts a ctivate

   • MacOS/Linux：

    source env/bin/activate

   • Windows（Bashを使用）：

    source env/Scripts/activate

4. 必要なパッケージをインストールします。

   pip install -r requirements.txt

5. 次のコンテンツを使用して、ルートディレクトリに.ENVファイルを作成します。

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

   注：次のステップでは、PostgreSQLがPOSTGRESに設定されたユーザー名とパスワードがTEST_TUBE_YUM_YUMS_DBに設定されたユーザー名とパスワードを設定して、 LocalHostのポート5432で実行されていることを確認してください。データベースのカスタマイズのために、必要に応じて前のステップで作成された.ENVファイルを変更します。
   

6. 移行の作成：

   python manage.py makemigrations
   python manage.py migrate

7. CSVファイルからデータベースに食品データをロードします。

   python manage.py load_food_data food_data.csv

8. アプリケーションを実行します：

   python manage.py runserver

   http://127.0.0.1:8000/でアプリケーションにアクセスします。インターネット接続を確認してください。

登録

登録プロセスは3つのステップで構成され、最初のステップが必須です。ユーザーは、最初のステップで名前、電子メール（一意の識別子）、生年月日、パスワードを提供します。その後のステップは、国、体重、身長、血圧、糖尿病データなどの追加情報を収集します。

働く

食品の推奨事項は、ユーザーの以前のテストレポートに基づいて提供されます。ユーザーにテストレポートがアップロードされていない場合、そうするように求められます。ユーザーは、「/add」ルートを介してテストレポートをアップロードし、アップロード時にテストレポートに関連付けられた範囲をカスタマイズできます。

提出されると、ユーザーはホームページにリダイレクトされ、テスト結果と分析レポートに基づいて推奨食品を表示できます。

将来の期待

マイナー：

• クリック時に個々の食品の栄養価を表示します。
• 登録フォームで部分ページの提出を許可します。

選考科目：

• CDNを使用する代わりに反応に移行します。
• CDNを使用する代わりにTailwindをインストールします。
• BMI、場所、糖尿病情報、血圧情報に基づいて食品の推奨事項をカスタマイズします。
• 現在のテストレポートを分析する際には、以前のテストレポートを検討してください。

貢献

プロジェクトに貢献する前に、貢献ガイドラインをお読みください。

testtubeyumyumsを使用していただきありがとうございます！