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摘要
在追求健康生活的過程中，如何有效地運用工具達成目標變得尤為重要。這篇文章將介紹如何利用Python來實現更健康、更經濟的生活方式。 歸納要點:
- Python可以透過數據分析與個人化推薦,提升健康飲食和運動效率,例如提供精準的餐點建議和運動計畫。
- 結合食譜、營養數據和庫存,自動生成購物清單以減少浪費,並整合Google Calendar等平台方便任務管理。
- 利用Python自動化Todoist API來設定提醒和添加任務,提升健康生活的整體效率與自控力。
聰明規劃餐點，告別冰箱空虛與浪費
想像一下這樣的情景：星期三晚上，你下班回到家。因為非常疲倦又肚子餓，你開始思考晚餐該煮些什麼。檢查冰箱後，你迅速意識到裡面不多，意味著不得不去超市一趟。於是你決定訂購一個披薩。為了避免這種不健康且昂貴的習慣，我發展出了一種自我組織的方法。這不僅幫助我省下金錢、消除隔天早上的負罪感，還能防止因為只做了一道菜而遺忘食材直到腐壞所造成的不必要浪費。這個想法很簡單：在星期天晚上選擇你希望在接下來的一週內吃的食譜，並決定每道菜的份量。在星期一早上，你可以去超市購買所有所需的食材。
隨著現代生活節奏加快，人們越來越重視飲食計劃和減少食物浪費的重要性。有鑒於此，以人工智慧驅動的個人化食譜推薦系統逐漸崛起。例如，這些系統結合了營養學分析和飲食偏好，可以根據使用者的需求提供健康餐點建議，甚至給出微調建議。一些平台也整合了線上購物功能，使用者可直接將推薦食譜中的材料加入購物清單並與線上超市連線，大大方便了採購流程。不僅如此，部分系統還提供烹飪步驟影片，使得使用者能夠更直觀地學習料理技巧，有效降低烹飪失敗率。
因此，透過有效率的食譜規劃，不僅滿足了個人的飲食品味，也進一步減少了廚房裡的浪費問題，提高生活品質。
我們在研究許多文章後,彙整重點如下
網路文章觀點與我們總結
- 均線是一種常用的技術分析工具,可以幫助觀察時間序列的走勢,特別是在金融領域。
- Python具備簡單易學和功能強大的特性,是初學者學習程式語言的理想選擇。
- 網路爬蟲可以快速從網頁擷取重要資訊,掌握HTML、CSS和Javascript等基礎知識非常重要。
- 本文介紹如何利用Python開發科學計算應用,包括數值計算及製作互動式影像。
- 隨著大數據和物聯網技術的快速進展,企業必須提升資訊科技以優化決策及自動化流程。
- 健康飲食的小秘訣包括少吃油炸加工食品,多選擇深綠色蔬菜。
生活中，我們常常面臨各種挑戰，不論是財務管理還是健康飲食。透過適當的工具和知識，比如使用Python進行資料分析或是掌握均線技巧，我們都能更有效率地做出決策。同時，在日常生活中注重飲食，也能讓我們在追求健康與幸福的道路上更進一步。無論你正在探索哪個領域，保持好奇心與持續學習都是通向成功的重要因素。
觀點延伸比較:| 健康飲食秘訣 | 均線技術分析 | Python應用 | 網路爬蟲基礎 | 大數據與物聯網趨勢 |
|---|---|---|---|---|
| 少吃油炸加工食品,選擇新鮮食材和自製餐點以減少添加劑攝取 | 利用短期和長期均線交叉來判斷買賣時機,如5日均線與20日均線的比較 | 使用Python中的NumPy和Pandas進行高效數值計算及數據處理,加速資料分析過程 | 掌握Beautiful Soup和Scrapy等工具,能有效從網站擷取資料並整理成有用資訊 | 企業需結合AI技術提升決策效率,透過IoT設備收集即時數據以優化運營流程 |
| 多選擇深綠色蔬菜如菠菜、甘藍等,以獲得豐富纖維素和維他命K | 可視化技術如K線圖配合均線可幫助投資者更直觀地理解市場動向 | 透過Flask或Django構建Web應用,讓其他人也能輕鬆訪問你的數據分析結果 | 學習如何處理JavaScript生成的內容,如使用Selenium進行動態抓取,提高爬蟲能力 | 隨著邊緣計算的興起,企業將更注重即時數據處理以及雲端服務整合 |
| 適量攝取堅果類食物,提高Omega-3脂肪酸攝取對心血管健康有益 | 關注技術指標如MACD、RSI搭配均線策略提升交易成功率 | 開發科學計算應用時,可考慮Jupyter Notebook作為互動式編程環境 | 熟悉API調用使你能夠從各大平台獲得實時數據,例如Twitter、Google News等 | 採納智慧健康管理系統,追蹤個人健康狀況並提供建議 |
| 避免含糖飲料,多喝水或者無糖茶類保持身體水分平衡 | 了解基本型態分析,如頭肩頂或雙底形態,以增強交易策略的穩定性 | 利用Matplotlib或Seaborn進行資料視覺化,使結果易於理解與分享 | 通過持續更新爬蟲規則以適應網站變化,提高抓取準確性及效率 | 探索5G技術在物聯網中的應用,加速智能設備之間的信息傳遞 |
手動將每個食材新增到每個食譜的購物清單中可能會相當繁瑣。我需要買什麼？我該買多少？這就是我的解決方案出現的地方……“Python” 程式碼將查詢並新增您的食材，並列出所需的數量，自動化整個計畫過程。剩下的工作就是去超市了。不再是手動規劃和寫下清單，而是您將看到這樣的結果：
自動化購物清單：從食譜到 Todoist 的無縫整合
接下來，我將解釋這段程式碼的工作原理，以及您需要如何自動生成購物清單。您需要進入 Todoist 的食譜表（Excel 檔案）和食材表（Excel 檔案），可選擇性地使用排序檔案（Excel 檔案）。為了生成購物清單，您需要在 Todoist 上建立一個帳戶，因為這對於購物清單是必需的。Todoist 是一款免費的任務管理應用程式，可以幫助使用者組織和優先排序他們的任務與專案。在配置過程中，您需要一種方式來傳遞有關下週想要吃什麼以及每道食譜所需份量的資訊。為此，您可以使用食譜表，在那裡可以輕鬆編輯所需的份量。
透過整合 Todoist API，可以將自動生成的購物清單直接同步到您的 Todoist 帳戶，使得管理更加方便。Python 或 Node．js 等程式語言能有效處理 Excel 資料並進行邏輯運算，非常適合開發此係統。在資料處理方面，可考慮使用 pandas 或 openpyxl 庫來操作 Excel 檔案，而 BeautifulSoup 或 Cheerio 庫則可以用於解析網頁內容，以便獲取更全面的資訊。
另一方面，系統應具備精確計算份量的能力，以避免不必要的過度採購。建議利用如 convert－units 這樣的庫來處理不同食材之間的單位轉換，以確保最終結果符合實際需求。在當今快節奏生活中，自動化購物清單無疑是一項提升效率、減少浪費的重要工具。
接下來，您需要將食譜資訊提供出來。這意味著您需要一個成分表，其中包括每種成分的用量以及其單位。一個示例清單如下所示：
這些資訊已經足夠自動生成購物清單。為了使購物之旅更加高效，您可以將商品排列，使自己能夠以最快的速度穿過超市。為了達成這個目標，您可以新增一個排序檔案。例如，如果您知道蔬菜位於超市的入口處，那麼您會希望將所有蔬菜列在購物清單的最前面。
這些表格只需要在您喜愛的餐點上建立一次。之後，您可以將那裡儲存的資料用作查詢表。在我的案例中，我從三道食譜開始，並隨著時間逐步新增其他食譜。現在您已經掌握了所需的內容，讓我們一起來編寫程式碼。我們將首先匯入必要的套件。
import subprocess import pandas as pd import json import uuid使用 Python 自動化 Todoist API 呼叫與購物清單管理
我們將使用 subprocess 函式庫的方法來執行對 Todoist 的 API 呼叫。這將透過命令列中的一條指令完成，subprocess 允許我們直接透過 Python 執行這個過程。在執行完 API 呼叫後，我們將利用 JSON 函式庫的方法提取所需的資訊。為了準備我們的購物清單，我們會利用 pandas 的標準方法，包括載入 DataFrame、對其進行操作，以及與其他營養表格進行聯結。由於每個要新增到購物清單的專案都需要一個 GUID（全域唯一識別符號），因此我們也會匯入 uuid 函式庫。GUID 是以特定格式表示的一串獨特字元，確保其全球唯一性。例如，它可能看起來是這樣：
123e4567-e89b-12d3-a456-426614174000在匯入相關庫之後，我們定義所有必要的變數。前三個變數將分別對應食譜、成分和排序檔案的 Excel 檔案。
#define variables recipes = pd.read_excel(r'your directory\01_Input_Recipes.xlsx') ingredients = pd.read_excel(r'your directory\02_Input_LU_Ingredient.xlsx') sorter_file = pd.read_excel(r'your directory\03_Input_LU_Sort.xlsx') bearer = 'a7F9k8L2h4Nq1Tz3Jr5Xp0Bd6Vw7Ym9Qe8Sx2Rz1Gf4' project_id = '4827591630'最後兩個變數對於與 Todoist 的通訊至關重要。 bearer 是身份驗證的重要元件。如果您想了解如何獲取 bearer，Todoist 的幫助文件中有相當清楚的說明。專案程式碼則僅僅是該專案的數字識別符號，您可以在點選您的專案時從網址中找到它。
為了這篇部落格，我使用了虛擬的持有人和專案ID。您不應該將這些值分享給他人，除非您希望來自世界各地的隨機人士在您的購物清單上新增專案。通常，在定義變數之後，我們會建立接下來區塊所需的函式。名為 format＿amount 的函式會移除整數部分的小數位。該函式還將數字轉換為字串。這個函式對整個過程並非至關重要。我只是偏好在我的購物清單上顯示 ′7′ 而不是 ′7．0′。
# Define functions def format_amount(value): if value % 1 == 0: return str(int(value)) else: return f"{value:.1f}" 一旦我們完成準備工作，就將開始建立最終包含購物清單專案的 DataFrame。
#Get Shopping list items recipes_chosen = recipes.dropna(subset=['Portions']) ingredients_chosen = pd.merge(ingredients,recipes_chosen,on=['ID']) ingredients_chosen['Adjusted_Amount'] = ingredients_chosen['Amount'] * ingredients_chosen['Portions'] / ingredients_chosen['For_portions'] shoppinglist = ingredients_chosen.groupby(['Ingredient', 'Unit'])['Adjusted_Amount'].sum().reset_index() # Apply format_amount to Adjusted_Amount shoppinglist['Adjusted_Amount'] = shoppinglist['Adjusted_Amount'].apply(format_amount) # Concatenate 'Ingredient', 'Adjusted_Amount' und 'Unit' shoppinglist['Content'] = shoppinglist['Ingredient'] + ' - ' + shoppinglist['Adjusted_Amount'] + ' ' + shoppinglist['Unit'] # Sort in the correct order sorted_shoppinglist = pd.merge(shoppinglist,sorter_file,on=['Ingredient']) sorted_shoppinglist = sorted_shoppinglist.sort_values(by=['sort_number', 'Ingredient'], ascending=[True, True]) # Show only column 'Content' sorted_shoppinglist = sorted_shoppinglist[['Content']]在篩選出我們想要吃的餐點並調整所需的份量後，我們將食材進行總結、適當格式化，並依效率排序。
現在我們只需要將專案傳送到 Todoist。為此，我們需要一個在不同會話中唯一的同步令牌。我們可以透過 API 呼叫來獲取這個令牌。我們將使用 JSON 來獲取資料並提取 sync＿token。現在，我們擁有所有新增專案到購物清單所需的資訊。
get_sync_call = r'curl https://api.todoist.com/sync/v9/sync -H "Authorization: Bearer '+bearer+r'" -d "sync_token=*" -d "resource_types=[\"items\", \"projects\"]"' sync_response = subprocess.run(get_sync_call, capture_output=True, text=True, shell=True) data = json.loads(sync_response.stdout) sync_token = data.get("sync_token", None)在最後一步，我們將逐一遍歷我們的購物清單，並將每個專案加入清單中。在遍歷購物清單中的每個元素時，我們需要每次建立兩個 GUID。API 呼叫需要這兩個不同的 GUID 作為引數，以便成功執行。
for i,r in sorted_shoppinglist.iterrows(): temp_id = str(uuid.uuid4()) uu_id = str(uuid.uuid4()) put_item_call = r'curl https://api.todoist.com/sync/v9/sync ^ -H "Authorization: Bearer '+bearer+r'" -d "sync_token='+sync_token+r'" -d "resource_types=[\"projects\", \"items\"]" -d "commands=[{\"type\": \"item_add\", \"temp_id\": \"'+temp_id+r'\", \"uuid\": \"'+uu_id+r'\", \"args\": {\"project_id\": \"'+project_id+r'\", \"content\": \"'+r['Content']+r'\"}}]"' subprocess.run(put_item_call, capture_output=False, text=True, shell=True) print(r['Content'])透過使用 Python 自動化您的餐飲計畫和購物清單生成，您可以節省時間、減少食物浪費，並在不增加負擔的情況下採用更健康的生活方式。借助一些簡單的工具，如 Todoist 和 Excel，您將能夠簡化每週的購物行程並保持組織有序。今天就開始吧，看看一點程式碼如何在您的生活中帶來巨大的變化—無論是對於您的健康還是錢包！如果您想使用這段程式碼，可以在我的 Github 個人頁面找到它。
參考來源
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