💪 运动数据集

一个综合性的、可直接使用的健身运动数据集，包含 1,324 项运动——每项都配有动画 GIF、缩略图、肌肉群信息、器械数据以及完整的双语说明。

运动数据 | 视频 | 图片 | 许可协议

⚠️ 免责声明

本仓库仅用于教育及非商业研究目的。 所有运动媒体（图片、视频）归各自版权所有者所有。 严禁商业用途。 如果您是版权所有者并希望删除您的内容，请提交 Issue 或联系仓库所有者。

📋 目录

• 概览
• 交互式浏览器与开发者设置
• 文件结构
• 统计信息
• 数据模式
• 示例运动
• 使用示例
• 许可协议

🔍 概览

本数据集精心整理了 1,324 项健身运动，来源可靠，仅供教育和研究目的。它涵盖了广泛的肌肉群、器械类型和运动类别——非常适合用于：

• 构建健身或训练计划应用程序
• 涉及运动识别或推荐的机器学习项目
• 健康与保健研究
• 教育演示及原型制作

每条运动记录包含：

🖥️ 交互式浏览器与开发者设置

本仓库包含两个可直接使用的 HTML 工具——无需服务器，打开浏览器即可使用。

index.html — 运动浏览器

纯客户端的运动探索工具，具备：

• 实时搜索全部 1,324 项运动
• 按类别、器械和目标肌肉过滤
• 无限滚动网格展示缩略图预览
• 点击任意卡片查看完整详情、GIF 动画及双语说明

setup.html — 开发者设置指南

将数据集集成到你自己的应用程序中的分步指南：

1. 数据库设置 — 针对 SQL Server、PostgreSQL、MySQL 和 SQLite 的 CREATE TABLE SQL 语句。在你的浏览器中即可生成包含全部 1,324 条 INSERT 语句、可直接运行的 .sql 文件。
2. API 集成 — 提供 JavaScript、Python、C#、Java、PHP、Go 和 cURL 的客户端代码，展示如何调用后端 API。输入你的基础 URL 后所有示例会实时更新。
3. 询问你的 LLM — 一个结构化提示（选择你的框架 + 数据库），你可以直接粘贴到 ChatGPT、Claude 或 Gemini 中，一次性生成完整的、可直接投入生产的 REST API。支持 Express.js、FastAPI、ASP.NET Core、Spring Boot、Laravel 和 Gin。

📂 文件结构

exercises-dataset/
├── data/
│   └── exercises.json    # 完整数据集 — 1,324 条运动记录（JSON 数组）
├── images/               # 运动缩略图（.jpg）— 1,324 个文件
├── videos/               # 运动动画 GIF（.gif）— 1,324 个文件
├── index.html            # 交互式运动浏览器（客户端，无需服务器）
├── setup.html            # 开发者设置指南（数据库导入 + API 集成）
└── README.md

关键文件

• data/exercises.json — 主要数据文件。包含 1,324 个运动对象的 JSON 数组，包含所有元数据及对应媒体文件的路径。
• images/ — 1,324 张缩略图 JPG，以运动 ID 命名（例如 0001-2gPfomN.jpg）。
• videos/ — 1,324 个展示每个动作的 GIF 动画（例如 0001-2gPfomN.gif）。
• index.html — 独立运动浏览器。直接在任意现代浏览器中打开。
• setup.html — 开发者指南，包含数据库设置、API 集成和 LLM 辅助后端生成。

📊 统计信息

按身体部位统计

按器械统计

注意： 约 25% 的运动完全不需要器械 —— 非常适合居家训练应用。

🗂️ 数据模式

data/exercises.json 中的每条记录遵循以下结构：

示例记录

{
  "id": "0001",
  "name": "3/4 sit-up",
  "category": "waist",
  "body_part": "waist",
  "equipment": "body weight",
  "instructions": {
    "en": "Lie flat on your back with your knees bent and feet flat on the ground. Place your hands behind your head with your elbows pointing outwards. Engaging your abs, slowly lift your upper body off the ground, curling forward until your torso is at a 45-degree angle. Pause for a moment at the top, then slowly lower your upper body back down to the starting position. Repeat for the desired number of repetitions.",
    "tr": "Sırt üstü yatın, dizlerinizi bükün ve ayaklarınızı yere düz koyun. Ellerinizi başınızın arkasına, dirsekleriniz dışa bakacak şekilde yerleştirin. Karın kaslarınızı kasarak üst vücudunuzu yerden kaldırın ve gövdeniz 45 derecelik açıya gelene kadar öne doğru kıvırın. Bir an için bu pozisyonda bekleyin, ardından yavaşça başlangıç konumuna geri dönün. İstenen tekrar sayısı için hareketi tekrarlayın."
  },
  "muscle_group": "hip flexors",
  "secondary_muscles": ["hip flexors", "lower back"],
  "target": "abs",
  "image": "images/0001-2gPfomN.jpg",
  "gif_url": "videos/0001-2gPfomN.gif",
  "created_at": "2026-03-18 12:31:32.854798+00:00"
}

🎬 示例运动

1 — 杠铃卧推 · 胸部

动画： videos/0025-EIeI8Vf.gif 器械： 杠铃 · 目标： 胸大肌 · 辅助： 三头肌、肩部

杠铃卧推是胸部训练的核心动作，也是力量举“三大项”之一。平躺在长凳上，将加载重量的杠铃下放至胸部，然后爆发性地推起。它同时调动胸大肌、三头肌和三角肌前束，是发展上肢推力和胸肌体积最有效的单一动作。

关键要点： 在起杠前收紧并下沉肩胛骨。双脚平踩地面，下背部保持自然拱形，握距与肩同宽。有控制地将杠铃下放至胸中部，并通过脚跟发力向上推起。

2 — 杠铃硬拉 · 大腿 / 背部

动画： videos/0032-ila4NZS.gif 器械： 杠铃 · 目标： 臀大肌 · 辅助： 腘绳肌、下背部

杠铃硬拉被广泛认为是终极全身力量训练动作。它几乎调动了后链所有主要肌肉——臀大肌、腘绳肌、下背部——同时也对上背部、斜方肌和抓握力提出了很高要求。正确的脊柱排列和支撑技术对性能和安全性都至关重要。

关键要点： 站位时杠铃位于脚掌正中。以髋为轴下屈，握距略宽于双腿，核心用力收紧，整个拉起过程中杠铃紧贴小腿。将地面蹬离，在顶部锁定，挤压臀肌并完全伸展髋部。

3 — 杠铃全蹲 · 大腿

动画： videos/0043-qXTaZnJ.gif 器械： 杠铃 · 目标： 臀大肌 · 辅助： 股四头肌、腘绳肌、小腿、核心

常被称为“动作之王”，杠铃全蹲要求整个下肢和核心的协调力量。与半蹲相比，蹲至大腿与地面平行以下能最大化臀大肌和腘绳肌的激活。它是几乎所有力量和增肌计划的基石。

关键要点： 杠铃置于上斜方肌（高杠）或后三角肌（低杠）。下蹲前收紧核心，膝盖外推与脚尖对齐，臀部向后坐，下蹲至大腿超过与地面平行。通过整个脚掌发力站起。

4 — 哑铃二头弯举 · 上臂

动画： videos/0294-NbVPDMW.gif 器械： 哑铃 · 目标： 二头肌 · 辅助： 前臂

哑铃二头弯举是最广为人知的孤立手臂训练动作。独立训练两侧有助于发现并纠正左右肢力量不平衡。掌心向上的握姿可在动作顶端最大化二头肌收缩。

关键要点： 站立，手肘紧贴身体两侧。弯举时手腕外旋，在顶部挤压，有控制地放下，不要摆动身体。避免使用肩部或下背部的惯性。

5 — 引体向上 · 背部

动画： videos/0652-lBDjFxJ.gif 器械： 自重 · 目标： 背阔肌 · 辅助： 二头肌、前臂

引体向上是上肢拉力训练的金标准自重动作。它主要发展背阔肌——塑造梦寐以求的 V 形身材——同时大量调用二头肌、三角肌后束和核心稳定肌群。从初学者（弹力带辅助）到高级（负重）均可调节强度。

关键要点： 正握悬垂，握距与肩同宽或稍宽。通过下沉肩胛骨启动背阔肌，然后将胸部拉向杠。每次动作间完全放下以保持完整活动范围。

6 — 哑铃侧平举 · 肩部

动画： videos/0334-DsgkuIt.gif 器械： 哑铃 · 目标： 三角肌 · 辅助： 斜方肌

哑铃侧平举是打造肩宽的孤立动作。它直接针对三角肌中束，负责宽阔的肩膀外观。控制节奏和严格姿势比负重更重要。

关键要点： 站立，全程肘部保持微弯。将哑铃向两侧举起，直至手臂与地面平行——不要举得更高。用肘部带动，而非手腕。缓慢有控制地放下，以最大化肌肉受力时间。

🚀 使用示例

Python — 加载与过滤

import json

with open("data/exercises.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    exercises = json.load(f)

print(f"已加载运动总数: {len(exercises)}")

# 按类别过滤
chest_exercises = [ex for ex in exercises if ex["category"] == "chest"]
print(f"胸部运动: {len(chest_exercises)}")
# -> 胸部运动: 163

# 按器械过滤
bodyweight = [ex for ex in exercises if ex["equipment"] == "body weight"]
print(f"自重运动: {len(bodyweight)}")
# -> 自重运动: 325

# 获取所有不重复的类别
categories = sorted({ex["category"] for ex in exercises})
print("类别:", categories)

# 访问双语说明
ex = exercises[0]
print(ex["instructions"]["en"])  # 英文
print(ex["instructions"]["tr"])  # 土耳其文

Python — 使用 Pandas 加载

import json
import pandas as pd

with open("data/exercises.json", "r", encoding="utf-8") as f:
    data = json.load(f)

df = pd.DataFrame(data)

# 按类别统计运动数量
print(df["category"].value_counts().head(10))

# 所有针对大腿的杠铃运动
barbell_quads = df[(df["equipment"] == "barbell") & (df["category"] == "upper legs")]
print(barbell_quads[["name", "target", "equipment"]])

JavaScript / Node.js

const exercises = require("./data/exercises.json");

console.log(`总运动数: ${exercises.length}`);

// 仅自重运动
const bodyweight = exercises.filter(ex => ex.equipment === "body weight");
console.log(`自重运动: ${bodyweight.length}`);
// -> 自重运动: 325

// 按类别分组
const byCategory = exercises.reduce((acc, ex) => {
    acc[ex.category] = (acc[ex.category] || []);
    acc[ex.category].push(ex);
    return acc;
}, {});

// 访问双语说明
const ex = exercises[0];
console.log(ex.instructions.en); // 英文
console.log(ex.instructions.tr); // 土耳其文

TypeScript — 类型安全使用

interface Exercise {
    id: string;
    name: string;
    category: string;
    body_part: string;
    equipment: string;
    instructions: {
        en: string;
        tr: string;
    };
    muscle_group: string;
    secondary_muscles: string[];
    target: string;
    image: string;
    gif_url: string;
    created_at: string;
}

import exercises from "./data/exercises.json";
const data = exercises as Exercise[];

const shuffled = data.sort(() => Math.random() - 0.5);
const randomWorkout: Exercise[] = shuffled.slice(0, 6);

console.log("随机 6 项训练:", randomWorkout.map(e => e.name));

📄 许可协议

本项目仅供教育及非商业目的使用。

• 允许将此数据集用于个人项目、研究和学习。
• 禁止将此数据集或其媒体用于任何商业应用或产品。
• 所有图片和视频归其各自版权所有者所有。
• 如需商业用途，请直接联系原始内容所有者。

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