SmartGastro

MVP web para administrar inventario, menú y ventas de foodtrucks. El dashboard integra el clima de Buenos Aires para ayudar a reducir las pérdidas de mercadería durante jornadas con lluvia.

Trabajo Práctico Integrador de Análisis y Metodología de Sistemas.

Integrantes

• Anna Spiridenkova
• Andrei Iushkov

Funcionalidades

• Inicio y cierre de sesión con contraseña hasheada.
• Rutas de gestión protegidas.
• CRUD de ingredientes y existencias.
• Unidades de medida e iconos visuales para ingredientes y platos.
• Alertas de stock bajo.
• CRUD de productos del menú y recetas completas de múltiples ingredientes.
• Registro asíncrono de ventas con múltiples productos mediante fetch() y JSON.
• Descuento automático de ingredientes al vender.
• Historial, filtros, ranking, ingresos y ticket promedio.
• Pronóstico por lugar, fecha y hora con recomendaciones de producción.
• Persistencia relacional con SQLite y SQLAlchemy.

La versión de consola de la primera entrega continúa disponible en cli.py. La segunda entrega se ejecuta desde app.py.

Tecnologías

• Python 3
• Flask y Jinja
• Flask-SQLAlchemy
• SQLite
• HTML, CSS y JavaScript
• Open-Meteo API

Instalación

1. Crear el entorno virtual

python -m venv .venv

2. Activarlo

Windows:

.venv\Scripts\activate

macOS o Linux:

source .venv/bin/activate

3. Instalar las dependencias

pip install -r requirements.txt

4. Configurar las variables de entorno

Copiar .env.example como .env y reemplazar SECRET_KEY por un valor privado. El archivo .env nunca debe subirse al repositorio.

Las URLs de Open-Meteo también se configuran mediante OPEN_METEO_FORECAST_URL y OPEN_METEO_GEOCODING_URL. Los valores públicos predeterminados están incluidos en .env.example.

5. Crear la base y el usuario de demostración

flask --app app init-db

Para cargar ingredientes, recetas y ventas de ejemplo:

flask --app app seed-demo

Para reemplazar todos los datos locales por una demo limpia:

flask --app app seed-demo --reset

La carga normal es idempotente: no duplica información si la demo ya existe.

Si una base creada con una versión anterior tiene números de ticket fuera de orden, se pueden ordenar cronológicamente sin borrar ventas:

flask --app app renumber-tickets

6. Ejecutar

flask --app app run

Abrir http://127.0.0.1:5000.

Pruebas automáticas

Las pruebas usan una base SQLite temporal en memoria y no modifican los datos de demostración ni la base local:

python -m unittest discover -s tests -v

Cubren autenticación, Bcrypt con salt, configuración del clima, rutas protegidas, inventario, ingresos de mercadería, ventas, descuento de stock, rollback, alertas y formato argentino de fecha.

Credenciales de prueba

• Usuario: admin
• Contraseña: SmartGastro2026!

La contraseña puede cambiarse antes de crear la base mediante DEMO_PASSWORD en .env.

Modelo de datos

• User: usuarios autorizados.
• Ingredient: ingredientes, stock y nivel mínimo.
• MenuItem: productos disponibles para la venta.
• RecipeIngredient: consumo de ingredientes por unidad vendida.
• Receipt: cabecera de una venta.
• ReceiptItem: productos y cantidades de cada venta.

Las operaciones de creación, modificación, eliminación y venta se ejecutan con try/except; ante un error se realiza db.session.rollback(). Las consultas se construyen mediante el ORM, sin concatenar datos del usuario en SQL.

Secretos y archivos locales

El repositorio excluye:

• .env
• bases .db, .sqlite y .sqlite3
• entornos virtuales
• cachés de Python

Solo .env.example, sin secretos reales, debe permanecer versionado.

Datos de demostración

La demo incluye hamburguesas, cheeseburgers, hot dogs, papas fritas y bebidas, con sus recetas completas. También crea ventas distribuidas en distintas fechas para poder probar filtros, productos más vendidos, productos sin ventas y ticket promedio sin tener que ingresar datos manualmente.