Разработка приложения на платформе Telegram в целях поддержки здорового рациона питания

Выполнила: Майорова Марина Александровна

В рамках курсового проекта разрабатывается FoodHelper — система для подбора готовой еды из популярных сервисов доставки по значениям КБЖУ (калориям, белкам, жирам и углеводам), а также по названию и выбранной службе доставки. Актуальность проекта обусловлена пересечением двух устойчивых тенденций: ростом культуры осознанного питания (56% россиян следят за рационом — ВЦИОМ [14], 2023) и стремительным расширением рынка доставки готовой еды (664 млрд руб., +27% за год — Data Insight, 2023). При этом ни один из массовых сервисов доставки не предоставляет гибкой фильтрации по КБЖУ: пользователю, следящему за нутриентами, приходится вручную просматривать карточки товаров в нескольких приложениях, поскольку удобные диапазонные фильтры (например, «не более 450 ккал и не менее 30 г белка») отсутствуют.

Предмет данной курсовой работы — backend REST API на Kotlin/Ktor: проектирование модели данных PostgreSQL, реализация поиска и фильтрации по КБЖУ, настройка инфраструктуры (Docker Compose, Nginx, Prometheus + Grafana), написание автоматических тестов и описание API в формате OpenAPI 3.0. API спроектирован как универсальный контракт, пригодный для любого клиента: именно поэтому к нему одновременно обращаются и Telegram-бот (Python/aiogram, разработан другим участником команды), и веб-сайт (SPA), реализованный в рамках данной работы как незапланированный дополнительный результат. Каталог товаров актуализируется автоматически: сервис-парсер (внешний компонент) запускается по расписанию через Docker Compose scheduler и отправляет данные в API без участия пользователя.

Презентация (Майорова) (PDF, 31,19 Мб)