🏋️ My Gym Tracker

一個功能完整的健身追蹤應用程式，使用 Streamlit 構建，幫助您記錄訓練、追蹤進度並分析數據。

功能特色

📝 記錄訓練 (Log Workout)

• 快速記錄多組訓練數據
• 自動填入上一次訓練記錄（Auto-fill）
• RPE（自覺強度）評分
• 支援多種單位（kg、lb、notch）
• 休息計時器

📈 進度儀表板 (Progress Dashboard)

• 動作趨勢圖表（重量、容量、1RM）
• 個人紀錄牆（PR Wall）
• 肌肉群訓練分布熱力圖
• 時間範圍篩選

📚 動作庫管理 (Library Manager)

• 新增自定義動作
• 管理動作分類和類型
• 支援多種動作類型（Barbell、Dumbbell、Machine、Cable）

🔧 進階功能

• 1RM 計算器（Epley 公式）
• 單位自動轉換
• 訓練容量計算

安裝說明

1. 安裝依賴套件

pip install -r requirements.txt

2. 執行應用程式

預設連接埠（8501）：

streamlit run app.py

指定其他連接埠（避免與其他專案衝突）：

streamlit run app.py --server.port 8502

或使用其他可用連接埠：

streamlit run app.py --server.port 8503
streamlit run app.py --server.port 8504

應用程式將在瀏覽器中自動開啟（例如 http://localhost:8502）

使用指南

首次使用

1. 應用程式會自動建立 SQLite 資料庫（data/gym_tracker.db）
2. 建議先在「動作庫管理」頁面新增常用動作
3. 開始在「記錄訓練」頁面記錄您的訓練

記錄訓練

1. 選擇訓練日期（預設為今天）
2. 選擇肌肉群，然後選擇動作
3. 在動態表格中輸入多組數據（重量、次數）
4. 調整 RPE 和添加備註（可選）
5. 點擊「儲存訓練」按鈕

查看進度

1. 前往「進度儀表板」頁面
2. 選擇要分析的動作
3. 查看趨勢圖表、個人紀錄和訓練分布

資料儲存

所有資料儲存在 SQLite 資料庫中（data/gym_tracker.db），包含：

• 訓練記錄
• 動作庫
• 歷史數據

技術架構

• 前端框架: Streamlit
• 資料庫: SQLite
• 資料視覺化: Plotly
• 資料處理: Pandas

注意事項

• 單位轉換：系統會自動將所有重量統一轉換為 kg 進行分析，但保留原始單位顯示
• 1RM 計算：使用 Epley 公式 Weight × (1 + Reps/30)
• 資料備份：建議定期備份 data/gym_tracker.db 檔案

授權

本專案為個人使用，可自由修改和擴展。