gestao-imc 0.1.5

Ferramenta para gestão de IMC com base em dados de pessoas.

Gestão de IMC

Ferramenta simples para cálculo e categorização do IMC com visualização em gráfico.

Este pacote permite:

• Cadastrar pessoas com dados físicos
• Atualizar registros de peso e altura ao longo do tempo
• Calcular IMC atual e histórico
• Gerar tabelas e relatórios
• Detectar inconsistências nos dados

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📦 Instalação

pip install gestao-imc

Substitua gestao-imc pelo nome real publicado no PyPI, se for diferente.

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📘 Uso

from gestao_imc import *

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👥 Lista de Pessoas

Lista todas as pessoas cadastradas:

listar_pessoas()

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➕ Adicionar Pessoa

Adiciona uma nova pessoa ao sistema (cria um registro inicial com data e hora atual):

add_pessoa(
    nome="Ana",
    nif="AB123456",
    idade=25,
    peso=70,
    altura=1.65,
    genero="Feminino"
)

add_pessoa(nome="Carlos", nif="CD789012", idade=30, peso=85, altura=1.75, genero="Masculino")
add_pessoa(nome="Rúben", nif="CD9023123", idade=20, peso=70, altura=1.70, genero="Masculino")

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🕒 Adicionar Novos Dados

Nota: Ao adicionar uma pessoa, o sistema registra automaticamente a data/hora da criação.
Você não pode alterar os dados iniciais.

Para registrar novas medições ao longo do tempo:

add_dados(nome="Ana", nif="AB123456", peso=72, altura=1.65, data_hora="2025-04-28 08:00:00")
add_dados(nome="Ana", nif="AB123456", peso=76, altura=1.65, data_hora="2025-04-30 11:00:00")
add_dados(nome="Ana", nif="AB123456", peso=74, altura=1.65, data_hora="2025-08-06 15:30:00")

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📊 Listagens

Listar pessoas por IMC de forma decrescente:

listar_por_imc_decrescente()

Listar pessoas com IMC crítico (ex: abaixo ou acima dos limites saudáveis):

listar_pessoas_com_imc_critico()

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📋 Tabelas

Tabela de alturas registradas:

tabela_altura()

Tabela de pesos registrados:

tabela_peso()

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📈 Histórico de IMC

Visualizar o histórico de IMC para uma pessoa:

historico_imc(nif="AB123456")

Visualizar o histórico completo (atemporal):

historico_imc_atemporal(nif="AB123456")

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🛠 Testar Integridade

Verifica se há dados inconsistentes (ex: data duplicada, pessoa sem dados, etc):

testar_integridade()

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