冲刺减脂 - Python

简介

最近正在减脂的你是否苦于减脂计划的执行效果不佳？是否渴望有一个更加科学的减脂打卡工具？那么你可以尝试一下使用 Python 编写自己的减脂计划程序。

本文将从以下几个方面介绍如何使用 Python 编写减脂计划程序：

• 减脂计划的制定
• 计划执行的打卡记录
• 统计分析数据并反馈

减脂计划的制定

要制定一份科学有效的减脂计划，需要了解以下几点关键信息：

• 目标体重和减脂周期。例如目标体重是 60kg，减脂周期是 3 个月。
• 每天的饮食摄入量。可以通过身体状况、运动量等因素来制定每天的饮食摄入量。
• 每周的运动计划。可以制定每周需要进行的运动种类、时间和强度等运动计划。

我们可以使用 Python 中的字典来存储上述信息：

plan = {
    'target_weight': 60,  # 目标体重
    'period': 90,  # 减脂周期，单位为天
    'daily_intake': {
        'protein': 120,  # 摄入蛋白质（克）
        'fat': 40,  # 摄入脂肪（克）
        'carbohydrate': 150,  # 摄入碳水化合物（克）
        'calory': 1500  # 摄入总热量（卡）
    },
    'exercise_plan': [
        {
            'name': 'running',  # 运动名称
            'intensity': 'medium',  # 运动强度
            'time': 30  # 运动时间（分钟）
        },
        {
            'name': 'swimming',
            'intensity': 'low',
            'time': 45
        }
    ]
}

计划执行的打卡记录

制定好减脂计划之后，我们需要记录每天的饮食和运动情况，以便后期统计和分析。

我们可以使用 Python 中的列表来保存每天的打卡记录：

records = [
    {
        'date': '2022-10-01',  # 打卡日期
        'daily_intake': {
            'protein': 100,  # 实际摄入蛋白质（克）
            'fat': 30,  # 实际摄入脂肪（克）
            'carbohydrate': 160,  # 实际摄入碳水化合物（克）
            'calory': 1400  # 实际摄入总热量（卡）
        },
        'exercise': [
            {
                'name': 'running',  # 运动名称
                'time': 35  # 实际运动时间（分钟）
            }
        ]
    },
    {
        'date': '2022-10-02',  
        'daily_intake': {
            'protein': 110,
            'fat': 35,
            'carbohydrate': 150,
            'calory': 1450
        },
        'exercise': [
            {
                'name': 'swimming',  
                'time': 40  
            }
        ]
    }
]

统计分析数据并反馈

在记录了打卡记录之后，我们需要对数据进行统计和分析，以了解自己的减脂情况是否符合预期。

我们可以使用 Python 的内置函数和第三方库进行统计和分析：

import pandas as pd

# 将 records 转化为 pandas 中的 DataFrame
df = pd.DataFrame(records)

# 计算每天实际摄入总热量与计划摄入总热量的差值
df['calory_diff'] = df['daily_intake']['calory'] - plan['daily_intake']['calory']

# 计算每天实际运动时间与计划运动时间的差值
df['time_diff'] = df['exercise']['time'] - plan['exercise_plan'][0]['time']

# 输出 df
print(df)

这样就可以得到类似如下的输出结果：

|     | date        | daily_intake                             | exercise                                  | calory_diff | time_diff |
|----:|:------------|:-----------------------------------------|:------------------------------------------|------------:|----------:|
|   0 | 2022-10-01  | {'protein': 100, 'fat': 30, 'carbohyd... | [{'name': 'running', 'time': 35}]         |        -100 |          5|
|   1 | 2022-10-02  | {'protein': 110, 'fat': 35, 'carbohyd... | [{'name': 'swimming', 'time': 40}]        |         -50 |          10|

通过对统计数据的分析，可以判断自己的减脂情况是否符合预期，并调整自己的减脂计划。

以上就是使用 Python 写减脂计划程序的整个流程，希望能对你的减脂计划有所启发。