‎ Wellness Matcher CLI‎‎

Wellness Matcher es una aplicación de línea de comandos (CLI) hecha en Python que simula un sistema de recomendaciones personalizadas de bienestar. A través de un formulario, te genera sugerencias de recursos (rutinas de ejercicio, artículos y planes alimenticios) que se ajustan a tus necesidades. Utiliza clases, persistencia en JSON y lógica de recomendación. Fue pensada como la base para ser escalada a un proyecto en FastAPI y ser implementada en el proyecto Vitalia Selfcare.

---

Tecnologías usadas 💾

Recurso	¿Para qué se usó?
Python 3.13+	Lenguaje base del proyecto
questionary	Mejorar la UX al completar el formulario
rich	Embellecer el formato y la apariencia del código
json (built-in)	Para almacenar y persistir los datos de usuarios, preferencias y recursos sin una base de datos externa

---

Estructura del proyecto 🗂️

Diseñé así la estructura con el objetivo mantener mi código limpio, organizado y fácil de escalar:

wellness-matcher/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── pyproject.toml          
├── main.py
├── output_json/
│   ├── users.json
│   ├── resources.json
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── app.py              
│
│   ├── config/
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── settings.py     
│
│   ├── controllers/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── user_controller.py
│   │   └── menu_controller.py
│
│   ├── data/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── resources.json
│   │   └── db.py
│
│   ├── models/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── temp_user.py
│   │   ├── abstract_user.py
│   │   └── user.py
│
│   ├── services/           
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── auth.py
│   │   └── matcher.py  
│
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── cli_helpers.py
│   │   ├── app_helpers.py
│   │   └── file_helpers.py 

Estructura inspirada en las recomendaciones de The Hitchhiker’s Guide to Python, una guía creada por usuarios de la comunidad.

---

Cómo ejecutar el proyecto en tu computadora 🧑‍💻

1. Requisitos previos

Asegurate de tener Python 3.13+ instalado en tu sistema. Podés verificar la versión instalada ejecutando:

python --version

Si no lo tenés instalado, podés descargar la última versión desde la web oficial de Python.

2. Clonar o descargar el repositorio

Si ya tenés Git instalado, podés clonar el repositorio con:

git clone https://github.com/jossmarsala/wellness-matcher-cli.git

Si no usás Git, podés descargar el proyecto como .zip desde GitHub haciendo clic en el botón Code > Download ZIP.

3. Crear un entorno virtual

Te recomiendo aislar las dependencias del proyecto creando un entorno virtual. Podés hacerlo desde la terminal o usando VSCode.

Desde la terminal

1. Abrí la terminal en la carpeta del proyecto.

2. Ejecutá:

   python -m venv venv

3. Activá el entorno:

   • En Linux/MacOS:

     source venv/bin/activate

   • En Windows:

     venv\Scripts\activate

Desde Visual Studio Code

1. Abrí la paleta de comandos (Ctrl+Shift+P o Cmd+Shift+P en Mac).
2. Buscá Python: Create Environment y seguí los pasos para crear y activar el entorno.

4. Instalar dependencias

Con el entorno activado, instalá las dependencias necesarias con:

pip install -r requirements.txt

5. Ejecutar la app

Corré el archivo principal desde la terminal:

python main.py

Ya tenés todo listo para empezar a usar Wellness Matcher.

---

Modelo de datos ✨

Creé un modelo de usuario UserModel que contiene los datos básicos de los usuarios, como nombre, contraseña y preferencias.

Por motivos de testing, implementé la clase TempUser, que hereda de UserModel, para de facilitar la prueba de nuevas funcionalidades sin necesidad de crear o modificar usuarios reales. Esta clase genera usuarios temporales con datos automáticos y no persiste en archivos, lo que es muy útil para pruebas rápidas.

Para utilizarla, podés llamar a la siguiente función:

from src.utils.app_helpers import test_temp_user
test_temp_user()

---

¿Quién está detrás de este proyecto? 🌷

👩‍💻 Mi nombre es Josefina Marsala
💼 Entusiasta del bienestar digital y el diseño con propósito. Este proyecto forma parte de mi formación en Python, y es la base para una futura API de recomendaciones personalizadas integradas con front-end y bases de datos reales.

• Github: @jossmarsala
• Contacto: marsalahjosefina@gmail.com

---

Licencia 📜

Este proyecto está bajo la licencia MIT. Ver LICENSE para más info.

---

"Proyecto desarrollado con python y mucha intención <3"