Workout Statistics

Applicazioni semplici per analizzare le statistiche dei tuoi allenamenti in modo completamente offline, con grafici a barre e distribuzione dei muscoli.

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Descrizione

Questo repository contiene due strumenti per visualizzare e analizzare i dati dei tuoi workout salvati in formato CSV:

• Versione Python + Streamlit → interfaccia interattiva con filtro mensile
• Versione HTML + JavaScript → applicazione web standalone (nessuna installazione)

Entrambe le applicazioni elaborano i dati localmente e non richiedono connessione internet (tranne per caricare il file CSV nella versione HTML).

Funzionalità

Versione Python (workout_stats_app.py)

• Filtro per mese
• Grafici a barre: Durata, Volume totale e Set totali
• Riassunto della sessione
• Grafico di distribuzione dei muscoli confrontato con il mese precedente

Versione HTML (workout-stats.html)

• Panoramica storica all-time
• Grafici a barre per durata, volume e set totali
• Analisi dettagliata per singolo esercizio:
  • Record personali (PR)
  • Grafici a linea di progressione (peso, volume, 1RM stimato, reps)
  • Design moderno e responsive

Requisiti

Per workout_stats_app.py (Streamlit)

• Python 3.8+
• streamlit
• pandas
• plotly (o matplotlib)

Per workout-stats.html

• Nessuna installazione richiesta
• Un browser moderno

File dati

• workout_data.csv contenente le sessioni di allenamento

Installazione e Utilizzo

1. Versione Streamlit (consigliata)

bash

Clona il repository

git clone https://github.com/Spartang-117/workout-statistics.git cd workout-statistics

Installa le dipendenze

pip install streamlit pandas plotly

Avvia l'applicazione

streamlit run workout_stats_app.py

Carica il tuo file workout_data.csv quando richiesto.

2. Versione HTML

Scarica o apri direttamente il file workout-stats.html Clicca su "Carica workout_data.csv" Visualizza immediatamente le statistiche

Come preparare il file CSV Il file deve contenere almeno le seguenti colonne (adattabili):

• start_time
• end_time
• exercise_title
• set_type
• weight_kg
• reps

Tecnologie Utilizzate

Python + Streamlit + Pandas + Plotly HTML5 + Tailwind CSS + Chart.js + PapaParse

Licenza

Questo progetto è distribuito sotto licenza GNU GPL-3.0 — vedi il file LICENSE per maggiori dettagli. Contatti

Autore: Spartang-117

Sentiti libero di aprire una Issue o una Pull Request se vuoi contribuire o segnalare miglioramenti.

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