WODanalytics：基于Django和机器学习的CrossFit训练分析平台

一个结合Django REST框架、Docker容器化和机器学习预测模型的综合训练管理平台，专为CrossFit和混合训练设计。

• 原作者/维护者: Alejandro Iglesias Estévez
• 来源平台: GitHub
• 原始标题: WODanalytics
• 原始链接: https://github.com/Alejandro-Iglesias/WODanalytics
• 发布时间: 2026年7月12日

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WODanalytics 是一个专为 CrossFit 和混合训练设计的综合性训练管理平台。它将传统的训练记录与现代的数据科学技术相结合，不仅帮助运动员追踪训练历史，还能通过机器学习模型预测运动表现，并提供过度训练预警。

对于 CrossFit 爱好者来说，训练数据的积累往往分散在笔记本、手机备忘录或各种健身App中。WODanalytics 的价值在于提供了一个统一的数据管理中心，让运动员能够系统性地分析自己的训练模式，发现潜在问题，优化训练计划。

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• Python 3.13: 利用最新语言特性
• Django: 成熟的全功能Web框架
• Django REST Framework: 构建规范的RESTful API
• PostgreSQL 15: 可靠的关系型数据存储

• JWT (JSON Web Tokens): 采用 djangorestframework-simplejwt 实现无状态认证
• 环境变量管理: 敏感配置通过 .env 文件隔离
• 密码强度验证: 使用正则表达式确保账户安全

• Scikit-Learn: 经典机器学习算法库
• Pandas & NumPy: 数据处理与数值计算
• Joblib: 模型序列化与加载

• Docker & Docker Compose: 容器化部署，环境一致性保障
• Pytest: 自动化测试框架
• Tailwind CSS: 前端样式框架

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平台提供完整的用户生命周期管理：

功能	端点	说明
注册	POST /api/v1/auth/register/	新运动员注册
登录	POST /api/v1/auth/token/	获取Access和Refresh Token
刷新	POST /api/v1/auth/token/refresh/	刷新Access Token
个人资料	GET /api/v1/auth/profile/	查看认证用户信息