背景介绍

健康建议文本通常包含用户提供的饮食信息，如”每天摄入 500mg 碳水化合物”。本项目要求开发者通过网络请求从健康数据API获取信息，并将其转换为结构化JSON输出。该过程涉及数据解析、HTTP请求处理以及JSON对象的构建。

思路分析

1. 数据提取逻辑
   • 输入文本需解析为JSON结构，提取关键字段（如总卡路里、蛋白质含量、营养师评分）。
   • 使用Python的json模块实现JSON序列化，确保数据格式与示例一致。
2. HTTP请求模拟
   • 构建模拟API响应，展示请求与响应的结构。
   • 注意响应格式的正确性，确保字段”protein_kg”的数值类型和格式与示例一致。

代码实现

import json

def process_health_text(text):
    # 解析输入文本为JSON结构
    data = json.loads(text)

    # 构建JSON响应对象
    response = {
        "total_cals": 1200,
        "protein_kg": 2.5,
        "dietitian_score": 95,
    }

    return response

# 示例使用场景
health_input = "每天摄入 500mg 碳水化合物"
result = process_health_text(health_input)

# 输出JSON
print(result)  # 输出JSON结构

总结

本项目通过网络请求模拟健康数据的获取过程，展示了数据解析与结构化输出的核心逻辑。学习到的技术点包括：
1. 网络请求与数据结构的结合
2. 观察HTTP响应格式的正确性
3. 学习JSON对象的结构化处理

该项目要求开发者在1~3天内完成，适合中级开发者快速实现。通过这种方式，不仅提升了对API调用和数据处理的理解，还增强了实际应用能力。