File size: 3,069 Bytes
22e17e4
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
import re
from fuzzywuzzy import fuzz
import pandas as pd
import gradio as gr

def calculate_total_calories(user_input):
    df_menu = pd.read_excel('calories.xlsx')

    # Define a regular expression pattern to extract the quantity and item name
    pattern = r'(\d+)\s+(.+)'

    # Split the user input into individual menu items
    menu_items = user_input.split(',')

    total_calories = 0
    results = []

    for item in menu_items:
        # Extract the quantity and item name from each menu item using regular expressions
        match = re.match(pattern, item.strip())
        
        if match:
            quantity = int(match.group(1))
            item_name = match.group(2)
        else:
            quantity = 1  # Assume a default quantity of 1 if not specified
            item_name = item.strip()
        
        # Calculate the similarity scores between the item name and menu item names
        similarity_scores = df_menu['food'].apply(lambda x: fuzz.token_set_ratio(x.lower(), item_name.lower()))
        
        # Find the closest match with the highest similarity score
        closest_match_index = similarity_scores.idxmax()
        closest_match_score = similarity_scores[closest_match_index]
        
        # Check if the similarity score is above a certain threshold
        threshold = 60
        if closest_match_score < threshold:
            results.append("Không tìm thấy thông tin thức ăn : " + item_name)
            continue
        
        # Get the closest match menu item details
        closest_match = df_menu.loc[closest_match_index]
        menu_name = closest_match['food']
        unit = closest_match['detail']
        calories = closest_match['calo']
        
        # Calculate the total calories for the current menu item
        item_calories = calories * quantity
        total_calories += item_calories
        results.append("Tên món ăn : " + menu_name)
        results.append("Số lượng : " + str(quantity))
        results.append("Đơn vị : " + unit)
        results.append("Lượng calories trong mỗi đơn vị : " + str(calories)+ " Kcals")
        results.append("Tổng lượng calories của " + menu_name + " : " + str(item_calories)+ " Kcals")
        results.append("")  # Add an empty entry for spacing

    results.append(str(total_calories) + " Kcals")
    return "\n".join(results[0:-1]) , results[-1]

output_text = [
    gr.outputs.Textbox(label="Thông tin các thành phần trong bữa ăn "),
    gr.outputs.Textbox(label="Tổng lượng calories của bữa ăn ")
]

def gradio_interface():
    input_text = gr.inputs.Textbox(label="Hãy cho tôi biết bữa ăn hôm nay của bạn" )
    gr_interface = gr.Interface(fn=calculate_total_calories, inputs=input_text, outputs=output_text, title="Tính Toán Thực Đơn Hằng Ngày" , examples = ["1 phần cơm tấm sườn bì , 2 trái chuối","1 phần phở bò , 1 phần bánh Flan"])
    return gr_interface

if __name__ == "__main__":
    gr_interface = gradio_interface()
    gr_interface.launch()