Ingyenes Makró Referencia Táblák: Töltsd le a Teljes Táplálkozási Adatokat CSV és JSON Formátumban

Akár táplálkozási alkalmazást fejlesztesz, kutatási projektet vezetsz, ügyfeleket támogatsz, vagy csak egy megbízható referencia táblázatra van szükséged az asztalodra, tiszta makró adatokra van szükséged, amelyeket valóban használhatsz. Léteznek kormányzati adatbázisok, de ezek terjedelmesek, következetlenek, és inkább bürokraták számára készültek, mintsem építőknek.

Összeállítottunk egy ingyenes makró referencia táblázatot, amely több mint 500 gyakori élelmiszert tartalmaz, teljes makrotápanyag-elemzéssel. Az adatok CSV és JSON formátumban érhetők el, készen arra, hogy beilleszd őket egy táblázatkezelőbe, adatbázisba, szkriptre vagy alkalmazásba. Minden bejegyzést elsődleges forrásokkal ellenőriztünk, és a fájlok úgy vannak struktúrálva, hogy azonnal használatba vehesd őket, tisztítás vagy átalakítás nélkül.

Ez az oldal pontosan bemutatja, hogy mit tartalmaznak a táblázatok, hogyan van az adatok struktúrája, hogyan töltheted be programozottan, és hogyan járulhatsz hozzá a javításokhoz, ha találsz valamit, ami frissítésre szorul.

Mit Tartalmaz

A makró referencia táblák 500+ leggyakrabban fogyasztott élelmiszert tartalmaznak hét fő kategóriában. Minden egyes élelmiszerhez az alábbi információk tartoznak:

• Élelmiszer neve — a táplálkozástudományban használt standard angol név
• Kategória — hét fő kategória egyike (erről bővebben lent)
• Alkategória — egy specifikusabb csoportosítás a szülő kategórián belül
• Adag méret leírása — ember által olvasható adagméret (pl. "1 közepes banán", "1 csésze főtt")
• Adag súly grammban — az adag méretének gramm megfelelője
• Kalóriák — összes energia kilokalóriában (kcal)
• Fehérje — gramm fehérje adagonként
• Összes zsír — gramm összes zsír adagonként
• Telített zsír — gramm telített zsír adagonként
• Összes szénhidrát — gramm összes szénhidrát adagonként
• Élelmi rost — gramm élelmi rost adagonként
• Cukor — gramm összes cukor adagonként
• Nátrium — milligramm nátrium adagonként

Minden érték az adott adagméret szerint van megadva, nem 100 grammonként. Ezt a megközelítést választottuk, mert az adag alapú adatokra van szükség, amikor az emberek étkezéseket követnek, étkezési terveket készítenek, vagy táplálkozási információkat jelenítenek meg egy felületen. Ha 100 grammonkénti értékekre van szükséged, az adag súlyának elosztása és 100-zal való szorzás egyszerű.

A táblázatok nem tartalmaznak mikrotápanyagokat a nátriumon és a rostokon kívül. A teljes mikrotápanyag-profilokhoz (vitaminok, ásványi anyagok, aminosavak) lásd a Nutrola API szakaszát a cikk végén — ott találhatóak a részletes adatok.

Adatformátum Specifikációk

CSV Formátum

A CSV fájl UTF-8 kódolást használ, fejlécsorral. A mezők vesszővel elválasztottak, a szöveges mezők idézőjelek közé vannak téve. Íme, hogyan néz ki a struktúra:

food_name,category,subcategory,serving_description,serving_weight_g,calories_kcal,protein_g,total_fat_g,saturated_fat_g,total_carbs_g,fiber_g,sugar_g,sodium_mg
"Csirkemell, filézett, főtt","Fehérjék","Szárnyasok","1 mell (170g)",170,284,53.4,6.2,1.7,0.0,0.0,0.0,126
"Atlanti lazac, főtt","Fehérjék","Hal és Tenger gyümölcsei","1 filé (154g)",154,280,39.3,12.4,2.5,0.0,0.0,0.0,109
"Barna rizs, főtt","Gabona és Keményítő","Teljes kiőrlésű gabonák","1 csésze (195g)",195,216,5.0,1.8,0.4,44.8,3.5,0.7,10
"Banán, nyers","Gyümölcsök","Trópusi gyümölcsök","1 közepes (118g)",118,105,1.3,0.4,0.1,27.0,3.1,14.4,1

A CSV fájl kompatibilis a Microsoft Excel, Google Sheets, LibreOffice Calc, Apple Numbers és bármely programozási nyelv CSV elemző támogatásával. Nincs szükség külön konfigurációra — nyisd meg a fájlt, és helyesen fogja elemezni.

JSON Formátum

A JSON fájl egy objektumokból álló tömböt tartalmaz, egyet minden élelmiszerhez. A struktúra tükrözi a CSV mezőket:

{
  "version": "1.4.0",
  "generated": "2026-03-12",
  "source": "Nutrola Makró Referencia Táblák",
  "record_count": 527,
  "foods": [
    {
      "food_name": "Csirkemell, filézett, főtt",
      "category": "Fehérjék",
      "subcategory": "Szárnyasok",
      "serving_description": "1 mell (170g)",
      "serving_weight_g": 170,
      "nutrients": {
        "calories_kcal": 284,
        "protein_g": 53.4,
        "total_fat_g": 6.2,
        "saturated_fat_g": 1.7,
        "total_carbs_g": 0.0,
        "fiber_g": 0.0,
        "sugar_g": 0.0,
        "sodium_mg": 126
      }
    }
  ]
}

A JSON fájl tartalmazza a metaadat mezőket a legfelső szinten: egy verziószámot a frissítések nyomon követésére, a generálás dátumát, a forrás nevét és a rekordok összes számát. Ez megkönnyíti annak ellenőrzését, hogy a legfrissebb verziót használod, és lehetővé teszi a frissítési logika beépítését az alkalmazásaidba.

A numerikus értékek számként, nem szövegként vannak tárolva. A null értékek nem jelennek meg — ha egy tápanyag értéke ismeretlen, az élelmiszer ki van zárva az adatbázisból, ahelyett, hogy hiányos adatokkal szerepelne. Ez tudatos választás volt az adatok tisztán tartása és a számításokban előforduló csendes hibák elkerülése érdekében.

Mezőleírások

Itt található a mezők részletes bontása, beleértve az egységeket, a várt tartományokat és a szélsőséges eseteket:

Mező	Típus	Egység	Leírás
food_name	string	—	Standard angol név. Tartalmazza a készítési módot, ahol releváns (pl. "főtt", "nyers", "szárított").
category	string	—	Az egyik hét fő kategória. Lásd a kategóriák szakaszt lent.
subcategory	string	—	Egy specifikusabb csoportosítás. Például a "Fehérjék" kategórián belül található "Szárnyasok", "Vörös húsok", "Hal és Tenger gyümölcsei", "Hüvelyesek" és "Tojások".
serving_description	string	—	Egy ember által olvasható adagméret. Mindig tartalmazza a gramm súlyt zárójelben.
serving_weight_g	number	gramm	Az adag numerikus gramm súlya. Egész számok a legtöbb tételnél, egy tizedesjegy a pontosabb tételeknél.
calories_kcal	number	kcal	Összes energia. Az Atwater rendszer szerint számítva (4 kcal/g fehérje, 4 kcal/g szénhidrát, 9 kcal/g zsír).
protein_g	number	gramm	Összes fehérje. Egy tizedesjegy pontossággal.
total_fat_g	number	gramm	Összes zsír, beleértve a telített, egyszeresen és többszörösen telítetlen zsírokat.
saturated_fat_g	number	gramm	Csak telített zsírsavak.
total_carbs_g	number	gramm	Összes szénhidrát, beleértve a rostot és a cukrokat.
fiber_g	number	gramm	Összes élelmi rost (oldható + oldhatatlan).
sugar_g	number	gramm	Összes cukor (természetesen előforduló + hozzáadott). Az adatbázis nem választja el a hozzáadott cukrokat a természetes cukroktól.
sodium_mg	number	milligramm	Nátrium tartalom. Megjegyzendő, hogy ez milligramm, nem gramm, ellentétben a többi tápanyag mezővel.

Néhány megjegyzés a pontosságról: minden tápanyag értéket egy tizedesjegyre kerekítünk. Ez megfelel az alapforrás adataihoz tartozó pontossági szintnek. További tizedesjegyek jelentése hamis szintű pontosságot sugallna — az élelmiszer összetétele természetesen 5-15%-kal változhat a termesztési körülmények, az állatfajta és a készítési módszerek függvényében.

Élelmiszer Kategóriák

Az 500+ élelmiszert hét fő kategóriába soroltuk, mindegyik több alkategóriával:

Fehérjék

Körülbelül 95 bejegyzés, amelyek a szárnyasokat (csirkemell, comb, pulyka, darált pulyka), vörös húsokat (marha szűzpecsenye, darált marha különböző zsírtartalmakkal, sertéskaraj, bárány), halakat és tenger gyümölcseit (lazac, tonhal, garnéla, tőkehal, tilápia, szardínia), tojásokat (egész, tojásfehérje, rántotta) és növényi alapú fehérjéket (tofu, tempeh, seitan, edamame) tartalmaznak. A hüvelyesek, mint a lencse, csicseriborsó és fekete bab, itt szerepelnek, nem a gabonák között, mert elsődleges táplálkozási szerepük a fehérje biztosítása.

Gabonák és Keményítők

Körülbelül 80 bejegyzés, amelyek a teljes kiőrlésű gabonákat (barna rizs, zab, quinoa, árpa, bulgur), finomított gabonákat (fehér rizs, fehér kenyér, tészta), keményítőben gazdag zöldségeket (burgonya, édesburgonya, kukorica) és gyakori gabonatermékeket (tortilla, bagel, keksz, kuszkusz) tartalmaznak. A gabonák esetében, ahol a megkülönböztetés fontos, mind főtt, mind száraz értékek elérhetők.

Gyümölcsök

Körülbelül 65 bejegyzés, amelyek a közönséges friss gyümölcsöket (alma, banán, narancs, eper, áfonya, szőlő), trópusi gyümölcsöket (mangó, ananász, papaya, kiwi), szárított gyümölcsöket (mazsola, datolya, szárított sárgabarack, áfonya) és fagyasztott gyümölcsöket tartalmaznak. Minden friss gyümölcs bejegyzés a nyers, ehető részre vonatkozik — a magokat, héjakat és magvakat a megfelelő adag súlyából kizártuk, ahol alkalmazható.

Zöldségek

Körülbelül 85 bejegyzés, amelyek a leveles zöldségeket (spenót, kelkáposzta, római saláta, rukola), keresztes virágú zöldségeket (brokkoli, karfiol, kelbimbó, káposzta), gyökérzöldségeket (sárgarépa, cékla, tormagyökér, retek), hagymaféléket (hagyma, fokhagyma), éjszakai árukat (paradicsom, kaliforniai paprika, padlizsán) és más gyakori zöldségeket (uborka, zeller, cukkini, gomba, spárga) tartalmaznak. A zöldségek esetében, ahol a főzés jelentősen megváltoztatja a tápanyagsűrűséget adagonként, mind nyers, mind főtt értékek elérhetők.

Tejtermékek és Alternatívák

Körülbelül 70 bejegyzés, amelyek a tejet (teljes, 2%, zsírszegény és növényi alapú tejek), joghurtot (görög, sima, ízesített, növényi alapú), sajtot (cheddar, mozzarella, feta, túró, krémsajt, parmezán), vajat, tejszínt és gyakori tejhelyettesítőket (mandulatej, zabtej, szójatej, kókuszjoghurt) tartalmaznak. A növényi alapú tejeket és joghurtokat itt csoportosítjuk, nem külön kategóriában, mert a felhasználók általában közvetlen helyettesítőként keresik őket.

Snackek és Feldolgozott Élelmiszerek

Körülbelül 75 bejegyzés, amelyek a dióféléket és magvakat (mandula, dió, földimogyoró, chia mag, lenmag, napraforgómag), dióvajakat (földimogyoróvaj, mandulavaj), gyakori snack ételeket (perec, pattogatott kukorica, müzliszelet, fehérje szelet, trail mix, chips, étcsokoládé), kenőcsöket és fűszereket (humusz, guacamole, salsa, majonéz, olívaolaj, méz) és más gyakran nyomon követett tételeket, mint a fehérje por és energiaszeletek tartalmaznak.

Italok

Körülbelül 60 bejegyzés, amelyek a gyümölcsleveket (narancslé, almalé, áfonyalé), üdítőitalokat (kóla, citrom-lime üdítő, gyömbérsör), sport- és energiaitalokat, kávéitalokat (fekete kávé, latte, cappuccino, mocha különböző tejfajtákkal), smoothie alapanyagokat, alkoholos italokat (sör, bor, szeszes italok) és gyakori kiegészítőket (tejszín, cukor, ízesített szirupok) tartalmaznak. A víz nem szerepel, mivel nincs makrotápanyag tartalma.

Az Adatok Programozott Használata

A CSV és JSON formátumok biztosításának fő célja, hogy ezeket az adatokat közvetlenül a kódodba tölthesd be. Íme néhány működő példa Pythonban és JavaScriptben.

Python: A CSV Betöltése

import csv

def load_macro_table(filepath):
    foods = []
    with open(filepath, newline='', encoding='utf-8') as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        for row in reader:
            # A numerikus mezők konvertálása szövegekből
            for key in ['serving_weight_g', 'calories_kcal', 'protein_g',
                        'total_fat_g', 'saturated_fat_g', 'total_carbs_g',
                        'fiber_g', 'sugar_g', 'sodium_mg']:
                row[key] = float(row[key])
            foods.append(row)
    return foods

foods = load_macro_table('macro_reference_table.csv')

# Minden élelmiszer keresése egy kategóriában
proteins = [f for f in foods if f['category'] == 'Fehérjék']
print(f"Találtunk {len(proteins)} fehérje forrást")

# A legmagasabb fehérjetartalmú élelmiszerek kalóriánként
foods_sorted = sorted(foods, key=lambda f: f['protein_g'] / max(f['calories_kcal'], 1), reverse=True)
print("\nTop 10 élelmiszer fehérje sűrűség szerint (g fehérje / kcal):")
for f in foods_sorted[:10]:
    ratio = f['protein_g'] / f['calories_kcal']
    print(f"  {f['food_name']}: {ratio:.3f} g/kcal ({f['protein_g']}g fehérje, {f['calories_kcal']} kcal)")

Python: A JSON Betöltése

import json

def load_macro_json(filepath):
    with open(filepath, encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
    print(f"Betöltött {data['record_count']} élelmiszert (verzió {data['version']})")
    return data['foods']

foods = load_macro_json('macro_reference_table.json')

# Kereső szótár építése élelmiszer név szerint
lookup = {f['food_name'].lower(): f for f in foods}

# Gyors keresés
chicken = lookup.get('csirkemell, filézett, főtt')
if chicken:
    n = chicken['nutrients']
    print(f"Csirkemell adagonként ({chicken['serving_description']}):")
    print(f"  Kalóriák: {n['calories_kcal']} kcal")
    print(f"  Fehérje: {n['protein_g']}g")
    print(f"  Zsír: {n['total_fat_g']}g")
    print(f"  Szénhidrát: {n['total_carbs_g']}g")

JavaScript: A JSON Betöltése

// Node.js
const fs = require('fs');

function loadMacroTable(filepath) {
  const raw = fs.readFileSync(filepath, 'utf-8');
  const data = JSON.parse(raw);
  console.log(`Betöltött ${data.record_count} élelmiszert (verzió ${data.version})`);
  return data.foods;
}

const foods = loadMacroTable('macro_reference_table.json');

// Élelmiszerek csoportosítása kategória szerint
const byCategory = {};
for (const food of foods) {
  if (!byCategory[food.category]) {
    byCategory[food.category] = [];
  }
  byCategory[food.category].push(food);
}

// Összegzés kiírása
for (const [category, items] of Object.entries(byCategory)) {
  console.log(`${category}: ${items.length} élelmiszer`);
}

// Alacsony kalóriájú, magas rosttartalmú élelmiszerek keresése
const highFiber = foods
  .filter(f => f.nutrients.fiber_g >= 5 && f.nutrients.calories_kcal <= 200)
  .sort((a, b) => b.nutrients.fiber_g - a.nutrients.fiber_g);

console.log('\nMagas rosttartalmú, alacsony kalóriájú élelmiszerek:');
highFiber.slice(0, 10).forEach(f => {
  console.log(`  ${f.food_name}: ${f.nutrients.fiber_g}g rost, ${f.nutrients.calories_kcal} kcal`);
});

JavaScript: A CSV Betöltése a Böngészőben

// Böngésző alapú CSV elemzés (nincs függőség)
async function loadMacroCSV(url) {
  const response = await fetch(url);
  const text = await response.text();
  const lines = text.split('\n').filter(line => line.trim());
  const headers = parseCSVLine(lines[0]);

  return lines.slice(1).map(line => {
    const values = parseCSVLine(line);
    const obj = {};
    headers.forEach((header, i) => {
      obj[header] = isNaN(values[i]) ? values[i] : parseFloat(values[i]);
    });
    return obj;
  });
}

function parseCSVLine(line) {
  const result = [];
  let current = '';
  let inQuotes = false;
  for (const char of line) {
    if (char === '"') { inQuotes = !inQuotes; }
    else if (char === ',' && !inQuotes) { result.push(current.trim()); current = ''; }
    else { current += char; }
  }
  result.push(current.trim());
  return result;
}

// Használat
const foods = await loadMacroCSV('/data/macro_reference_table.csv');
console.log(`Betöltött ${foods.length} élelmiszert`);

Ezek a példák bemutatják a leggyakoribb műveleteket: az adatok betöltését, keresést és szűrést, kategória szerinti csoportosítást, valamint a tápanyagsűrűség szerinti rendezést. Az adatszerkezet szándékosan egyszerű, így nem szükséges külön könyvtárak használata.

Adatforrások

A makró referencia táblák az alábbi elsődleges forrásokból készültek:

USDA SR Legacy Adatbázis. Az USDA Standard Reference Legacy adatbázis az Egyesült Államok élelmiszer-összetételének alapvető adathalmaza. Laboratóriumban elemzett tápanyagadatokat tartalmaz több mint 7600 élelmiszerre. Táblázataink az SR Legacy-t használják a generikus/markátlan élelmiszerek elsődleges forrásaként. Az SR Legacy-t választottuk az újabb FoodData Central FNDDS helyett, mert az SR Legacy értékei szélesebb körben validáltak és hivatkozottak a táplálkozástudományi kutatásokban.

USDA FoodData Central. Az SR Legacy-ban nem szereplő élelmiszerekhez, különösen az újabb élelmiszerekhez és frissített értékekhez a FoodData Central Foundation Foods és Survey Foods adatbázisait hivatkozzuk.

Nemzetközi élelmiszer-összetételi adatbázisok. Azokhoz az élelmiszerekhez, amelyeket globálisan fogyasztanak, de nem szerepelnek az amerikai adatbázisokban, a Public Health England McCance és Widdowson összetételi tábláit, az Élelmiszer Standardok Ausztrália Új-Zéland (FSANZ) NUTTAB, a Kanadai Tápanyag Fájl (CNF) és a Dán Élelmiszer-Összetételi Adatbázis (Frida) adatait keresztellenőrizzük. Ez különösen releváns a trópusi gyümölcsök, regionális gabonák és az Egyesült Államokon kívül gyakori készítési módszerek esetében.

Gyártói adatok. A snackek és italok kategóriájában szereplő feldolgozott és márkás tételek esetében a gyártók által megadott tápanyagtáblázatokat hivatkozzuk. Ha a gyártói adatok ellentmondanak a laboratóriumi elemzésnek, akkor megjegyezzük a eltérést, és a laboratóriumi értékekre támaszkodunk.

Minden értéket legalább két független forrással ellenőriztünk. Ha a források 10%-nál nagyobb eltérést mutatnak, megvizsgáljuk az okot (általában eltérő készítési módszerek vagy fajták eltérése) és a legjellemzőbb értéket választjuk, amely a tipikus fogyasztásra vonatkozik.

Az adatbázis verziószámmal rendelkezik. A jelenlegi verzió 1.4.0, utoljára frissítve 2026 márciusában. A táblázatokat körülbelül negyedévente frissítjük a javítások beépítése, a kért élelmiszerek hozzáadása és a forrásadatbázisokban bekövetkezett jelentős változások tükrözése érdekében.

Hogyan Járulhatsz Hozzá Javításokkal

A táplálkozási adatok természetüknél fogva tökéletlenek. Az élelmiszer összetétele változhat régió, évszak, fajta és készítési módszer szerint. Ha hibát találsz vagy javítást szeretnél javasolni megbízható forrás alapján, szeretnénk hallani róla.

Három módon küldhetsz be javításokat:

GitHub Problémák. A makró referencia táblák egy nyilvános GitHub tárolóban találhatók. Nyiss egy problémát az élelmiszer nevével, a mezővel, amelyet helytelennek vélsz, a jelenlegi értékkel, a javasolt értékkel és a forrásodra mutató linkkel. A problémákat hetente áttekintjük.

Email. Küldd el a javításokat a data@nutrola.com címre a következő információkkal: élelmiszer neve, mező, jelenlegi érték, javasolt érték és forrás. Öt munkanapon belül válaszolunk.

Pull kérések. Ha kényelmesen használod a Git-et, forkold a tárolót, közvetlenül szerkeszd a CSV vagy JSON fájlt, és küldj be egy pull kérést. A PR leírásában tüntesd fel a forrásodat. Áttekintjük és egyesítjük a javításokat, amelyek megbízható adatokkal alátámasztottak.

Nem fogadunk el benyújtásokat márkás vagy szabadalmaztatott termékekre ezen a folyamaton keresztül. Ezeket a Nutrola fő élelmiszer adatbázisának csatornáján keresztül kezeljük, amelynek saját ellenőrzési munkafolyamata van.

Integráció a Nutrola API-jával a Valós Idejű Adatokért

A letölthető makró referencia táblák statikus pillanatképek — nagyszerűek offline használatra, beágyazott alkalmazásokhoz, oktatási anyagokhoz és gyors keresésekhez. De ha valós idejű táplálkozási adatokra van szükséged nagy léptékben, a Nutrola Táplálkozási Adat API mindent tartalmaz, ami ezekben a táblákban és még sokkal többet.

Az API több mint 3 millió élelmiszer bejegyzést tartalmaz (szemben a referencia táblák 500+ adatával), teljes mikrotápanyag profilokat kínál 70+ tápanyaggal minden tételnél, támogatja a vonalkód-olvasást, szövegkeresést és automatikus kiegészítést, és adatokat szolgáltat 47 ország márkás termékeiről. Ez ugyanaz az adat, amely a Nutrola alkalmazást működteti, amelyet naponta több mint 2 millió ember használ.

Fejlesztőknek: az API RESTful, JSON-t ad vissza, és ingyenes szintet kínál napi 500 kérésig — elegendő prototípusokhoz és személyes projektekhez. A fizetős szintek milliókig skálázhatók. A teljes dokumentációt itt találod: api.nutrola.com/docs.

Kutatók és intézmények számára: akadémiai licenszeket kínálunk emelt díjkorlátokkal és tömeges exportálási lehetőségekkel. További részletekért lépj kapcsolatba a research@nutrola.com címen.

A makró referencia táblák és az API kiegészítik egymást. Használj táblázatokat offline munkához, beágyazott adatállományokhoz és olyan helyzetekhez, ahol önálló fájlra van szükséged. Használj API-t, amikor széleskörű, mélyreható, valós idejű frissítésekre és keresési funkciókra van szükséged.

Gyakran Ismételt Kérdések

Milyen gyakran frissítik a makró referencia táblákat?

A táblázatokat körülbelül negyedévente frissítjük. Minden kiadás új verziószámot kap (a jelenlegi verzió 1.4.0). A frissítések tartalmazzák a felhasználók által benyújtott javításokat, a gyakran kért élelmiszerek hozzáadását és a forrásadatbázisok által közzétett felülvizsgált értékek kiigazítását. A JSON fájl tartalmazza a verziót és a generálás dátumát a metaadatokban, így programozottan ellenőrizheted, hogy a legfrissebb verziót használod-e.

Használhatom ezt az adatot kereskedelmi alkalmazásomban?

Igen. A makró referencia táblák a Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0) licenc alatt kerülnek kiadásra. Használhatod, módosíthatod és terjesztheted az adatokat személyes és kereskedelmi projektekben, amennyiben megadod a megfelelő hivatkozást. Egy link a nutrola.com-ra vagy a "Nutrola Makró Referencia Táblák" említése az adataidban elegendő. Nem szükséges engedélyt kérni vagy díjat fizetni.

Miért csak 500+ élelmiszer és nem a teljes Nutrola adatbázis?

A referencia táblák célja, hogy egy praktikus, magas minőségű részhalmazt nyújtsanak a leggyakrabban fogyasztott élelmiszerekből. Az 500+ tétel hét kategóriában körülbelül a napi szinten elfogyasztott ételek 90%-át fedi le a legtöbb országban. A 3 millió bejegyzésre való bővítés sok esetben kezelhetetlenné tenné a fájlokat (a teljes adatbázis meghaladja a 2 GB-ot). Ha szükséged van a teljes adatállományra, a Nutrola API hozzáférést biztosít mindenhez.

Az értékek adagban vagy 100 grammonkéntiek?

Adagban. Minden bejegyzés tartalmaz egy adag leírást (pl. "1 közepes alma (182g)") és a megfelelő gramm súlyt, így könnyen átváltható 100 grammonkénti értékekre az adag súlyának elosztásával és 100-zal való szorzással. Az adag alapú értékeket választottuk, mert ezek azonnal hasznosabbak az étkezések nyomon követésére, étkezési tervek készítésére és ügyfélorientált alkalmazásokhoz.

Hogyan konvertálhatom az adatokat 100 grammonkénti értékekre?

Minden tápanyag értéket szorozz meg 100-zal, majd oszd el az serving_weight_g mezővel. Például, ha egy 170g-os csirkemell adag 53.4g fehérjét tartalmaz, a 100 grammonkénti fehérje érték (53.4 * 100) / 170 = 31.4g. Íme egy gyors Python függvény:

def per_100g(food, nutrient_field):
    """Konvertálja az adag tápanyag értékét 100 grammonkéntire."""
    serving_weight = food['serving_weight_g']
    if serving_weight == 0:
        return 0
    return round(food[nutrient_field] * 100 / serving_weight, 1)

Mi a teendőm, ha egy szükséges élelmiszer nem szerepel a táblázatban?

Először ellenőrizd, hogy létezik-e hasonló élelmiszer más néven — használd a szövegszerkesztőd kereső funkcióját vagy egy egyszerű szkriptet az food_name mező keresésére. Ha az élelmiszer valóban nem szerepel, két lehetőséged van: nyújts be egy kérést a GitHub tárolón keresztül (a kéréseket a kereslet alapján priorizáljuk), vagy használd a Nutrola API-t, amely több mint 3 millió élelmiszert tartalmaz, és sokkal valószínűbb, hogy megtalálod, amire szükséged van. Egyszeri keresésekhez a Nutrola alkalmazás lehetővé teszi, hogy ingyenesen keresd a teljes adatbázist.