zwiftrunalyze

This is a fork of zwiftrunalyze from pnposch. I fixed some bugs.

The original program was not working for me.

Download FIT files from Zwift or MyWhoosh and upload to runanalyze. Simple as that.

Zwift and MyWhoosh are popular virtual reality worlds for cyclists and runners.

Runalyze is a privacy-friendly training log with extensive functionality (and its free!)

Prequisites

Install requirements with:

pip install -r requirements.txt

to include the few other (standard) packages needed.

Alternatively use the Docker config below.

or include the few other (standard) packages needed:

pip install -r requirements.txt

add data directory to your folder mkdir data
Rename zrconfig.py.example to zrconfig.py and proceed to config (no worries only three infos needed)

Configure

Add your zwift username, zwift password and obtain a token for runanalyze (https://runalyze.com/settings/personal-api) and entere it too in the header of main.py and you are good to go.

FIT files are downloaded into /data and pushed to runanalyze, once downloaded there are not requested a second time. Furthermore Zwift info is saved in a JSON file.

Docker

Use Docker Image with local mounts of data/ and zrconfig.py/

docker-compose up -d --build

To recreate the image

docker-compose up -d --build --force-recreate

Then start zwift import with

docker exec zwiftrunalyze_app_1 python3 main.py

or MyWhoosh import with

docker exec zwiftrunalyze_app_1 python3 mywhoosh.py

which can be added to the host system's crontab

crontab -e

e.g. run every evening at 22:30h:

30 22 * * * docker exec zwiftrunalyze_app_1 python3 main.py

Run locally

Simple:

python3 main.py

python3 mywhoosh.py

Make the file executable:

chmod +x main.py

and

./main.py

Optional argument: Download only after date:

python3 main.py YYYY.MM.DD

will skip any zwift acitivies ended before YYYY-MM-DD s

REST

Um einen Python REST-Service mit Docker Compose zu hosten, kannst du die folgenden Schritte ausführen. Wir verwenden ein einfaches Beispiel mit Flask, um den Prozess zu demonstrieren.

Schritt 1: Erstelle die Projektstruktur

Erstelle ein Verzeichnis für dein Projekt und lege die folgenden Dateien an:

my_flask_app/
├── app.py
├── requirements.txt
└── docker-compose.yml

Schritt 2: Erstelle die Flask-Anwendung

app.py:

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route('/items', methods=['GET'])
def get_items():
    return jsonify({"items": ["item1", "item2", "item3"]})

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=5005)

Schritt 3: Erstelle die Anforderungen

requirements.txt:

Flask==2.0.3

Schritt 4: Erstelle die Docker-Compose-Konfiguration

docker-compose.yml:

version: '3.8'

services:
  web:
    build: .
    ports:
      - "5005:5005"

Schritt 5: Erstelle das Dockerfile

Erstelle eine Datei mit dem Namen Dockerfile im gleichen Verzeichnis:

Dockerfile:

# Basis-Image
FROM python:3.9-slim

# Arbeitsverzeichnis setzen
WORKDIR /app

# Anforderungen installieren
COPY requirements.txt requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt

# Anwendung kopieren
COPY app.py app.py

# Anwendung starten
CMD ["python", "app.py"]

Schritt 6: Baue und starte die Anwendung mit Docker Compose

Navigiere in dein Projektverzeichnis my_flask_app und führe den folgenden Befehl aus:

docker-compose up --build

--build: Baut die Images neu, falls Änderungen vorgenommen wurden.

Schritt 7: Teste den REST-Service

Sobald der Container läuft, kannst du den REST-Service testen, indem du im Browser oder mit einem Tool wie curl oder Postman auf die URL zugreifst:

curl http://localhost:5005/items

Schritt 8: Stoppe die Anwendung

Um die Anwendung zu stoppen, kannst du im Terminal Ctrl + C drücken oder den folgenden Befehl ausführen:

docker-compose down

Fazit

Mit diesen Schritten hast du einen Python REST-Service mit Docker Compose erfolgreich gehostet. Du kannst die Anwendung weiter anpassen, zusätzliche Dienste hinzufügen oder die Konfiguration nach Bedarf erweitern. Wenn du Fragen hast oder Unterstützung benötigst, lass es mich wissen!

gsnhf/zwiftrunalyze