一、实际应用场景描述
在智能健康管理课程中，产后恢复（Postpartum Recovery）是生命周期健康管理的典型案例。
本程序适用于：
– 产后女性自我健康记录
– 社区健康管理教学
– 妇幼健康科普课程
– 健康数据分析入门实践
核心目标：
– 记录 作息、运动、饮食 三类数据
– 基于规则模型评估 身体恢复进度
– 输出 阶段性恢复建议
– 强调 个体差异与安全边界
✅ 不替代医生
✅ 不做医疗判断
✅ 仅作为健康意识与数据管理工具
二、痛点引入（真实可感知）
痛点 表现
恢复无量化 “感觉好多了”难以衡量
信息碎片化 睡眠、饮食、运动分散记录
缺乏节奏感 过早或过晚运动
一刀切建议 忽略分娩方式与个体差异
心理压力大 缺乏正向反馈机制
👉 需要一个轻量、本地、可解释、非评判性的工具
三、核心逻辑讲解（工程视角）
1️⃣ 数据模型设计
PostpartumRecord
├── weeks_postpartum 产后周数
├── delivery_type 分娩方式
├── sleep_hours 日均睡眠时长
├── sleep_quality 睡眠质量（1–10）
├── exercise_minutes 每周运动时长
├── exercise_type 运动类型
├── diet_score 饮食均衡评分（1–10）
└── breastfeeding 是否哺乳
2️⃣ 恢复进度评分（规则驱动）
评分维度与权重
维度 权重
作息恢复 40%
运动恢复 30%
饮食恢复 30%
恢复进度公式
恢复指数 =
作息分 × 0.4 +
运动分 × 0.3 +
饮食分 × 0.3
3️⃣ 阶段划分（教学用）
恢复指数 阶段
≥ 8 稳定恢复期
6–7.9 渐进恢复期
< 6 早期恢复期
4️⃣ 方案规划逻辑
– 基于阶段 + 产后周数
– 输出行为建议
– 明确标注非医疗建议
四、Python 模块化代码（可直接运行）
📁 项目结构
postpartum_recovery_tool/
│
├── main.py
├── models.py
├── evaluator.py
├── planner.py
├── storage.py
└── README.md
✅ models.py（数据建模）
"""
models.py
产后女性健康数据模型
"""
class PostpartumRecord:
def __init__(
self,
weeks_postpartum,
delivery_type,
sleep_hours,
sleep_quality,
exercise_minutes,
exercise_type,
diet_score,
breastfeeding
):
self.weeks_postpartum = weeks_postpartum
self.delivery_type = delivery_type
self.sleep_hours = sleep_hours
self.sleep_quality = sleep_quality
self.exercise_minutes = exercise_minutes
self.exercise_type = exercise_type
self.diet_score = diet_score
self.breastfeeding = breastfeeding
✅ evaluator.py（恢复评估）
"""
evaluator.py
产后身体恢复进度评估
"""
def evaluate(record):
# 睡眠评分
sleep_score = min(record.sleep_hours / 8 * 10, 10)
sleep_score = (sleep_score + record.sleep_quality) / 2
# 运动评分（保守策略）
exercise_score = min(record.exercise_minutes / 150 * 10, 10)
if record.delivery_type == "剖宫产" and record.weeks_postpartum < 8:
exercise_score *= 0.7
# 饮食评分
diet_score = record.diet_score
recovery_index = (
sleep_score * 0.4 +
exercise_score * 0.3 +
diet_score * 0.3
)
stage = interpret(recovery_index)
return stage, round(recovery_index, 2)
def interpret(index):
if index >= 8:
return "稳定恢复期"
elif index >= 6:
return "渐进恢复期"
else:
return "早期恢复期"
✅ planner.py（方案规划）
"""
planner.py
恢复方案规划（非医疗）
"""
def plan(stage, weeks):
plans = {
"早期恢复期": [
"以休息为主",
"短时间散步",
"关注营养均衡"
],
"渐进恢复期": [
"逐步增加活动量",
"低强度训练",
"规律作息"
],
"稳定恢复期": [
"可尝试多样化运动",
"维持饮食多样性",
"定期自我评估"
]
}
base_plan = plans[stage]
if weeks < 6:
base_plan.insert(0, "避免负重与高强度运动")
return base_plan
✅ storage.py（本地存储）
"""
storage.py
JSON 本地存储
"""
import json
FILE_PATH = "postpartum_records.json"
def save_record(record):
data = record.__dict__
with open(FILE_PATH, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
✅ main.py（交互入口）
"""
main.py
产后恢复评估与规划工具
"""
from models import PostpartumRecord
from evaluator import evaluate
from planner import plan
from storage import save_record
def main():
print("=== 产后身体恢复评估工具 ===")
record = PostpartumRecord(
weeks_postpartum=int(input("产后周数：")),
delivery_type=input("分娩方式（顺产/剖宫产）："),
sleep_hours=float(input("日均睡眠时长：")),
sleep_quality=int(input("睡眠质量（1-10）：")),
exercise_minutes=int(input("每周运动分钟数：")),
exercise_type=input("运动类型："),
diet_score=int(input("饮食均衡评分（1-10）：")),
breastfeeding=input("是否哺乳（y/n）：") == "y"
)
stage, index = evaluate(record)
print("\\n【评估结果】")
print(f"恢复指数：{index}")
print(f"当前阶段：{stage}")
print("\\n【建议方案】")
for item in plan(stage, record.weeks_postpartum):
print("-", item)
save_record(record)
print("✅ 数据已保存")
if __name__ == "__main__":
main()
五、README 与使用说明
# 产后身体恢复评估工具（教学版）
## 项目说明
用于记录产后女性的作息、运动与饮食数据，并基于规则模型评估恢复进度。
## 使用方式
```bash
python main.py
```
## 适用范围
– 健康管理课程
– 妇幼健康教育
– 数据素养教学
## 注意事项
– 非医疗工具
– 不替代医生判断
– 个体差异极大，请谨慎参考
六、核心知识点卡片（教学向）
分类 内容
Python 类、函数、条件逻辑
工程思想 模型与业务解耦
健康管理 生命周期健康
风险评估 多因子加权
数据安全 本地存储
可扩展性 可接入 Web / App
七、总结（工程师视角）
这是一个完全中立、去营销化、可教学的原型系统：
✅ 不制造育儿焦虑
✅ 不提供医疗承诺
✅ 不伪装成专业系统
它真正展示的是：
如何用 Python 把健康行为数据转化为可理解、可反思的恢复过程
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