Полезные свойства зефира и пастилы


Что полезнее кушать зефир или пастилу?

Всем, кому не понаслышке знакомо слово «диета» беспокоит вопрос замены тортиков, шоколадок, тортов, менее калорийным и более полезным аналогом. Зефир и пастилу многие современные диетологи рекомендуют как альтернативу жирным десертам и остальным сладостям.

Несмотря на то, что эти кондитерские изделия многие воспринимают как один продукт, выпускаемый в разной форме, пастила и зефир отличаются по технологии приготовления, составу. И как следствие, приносят организму разную пользу. Натуральный состав и доступная цена делают эти кондитерские изделия очень востребованной и популярной сладостью.

Что это такое

Пастила и зефир относятся к группе пастильных изделий. Сладости отличаются по форме. Пастила фабричного производства выпускается в виде прямоугольных брусочков. А зефир в виде полусфер с красивыми «волнами». Оба десерта отличаются характерной пенообразной мелкопористой структурой, но при этом зефир более мягок, а пастила более плотная.

В основе сладостей лежит фруктовое сырье (пюре из запеченных яблок или ягодное пюре), к которому добавляется сахарный песок, свежий или сухой яичный белок и структурообразователь. А также различные пищевые добавки, придающие изделиям аромат, цвет, нюансы вкуса. Зефир воздушный, тающий во рту, сладкий со слегка кислым послевкусием и с пружинистой структурой. Пастила по вкусу нежная и мягкая с корочкой из сахарной пудры и с легкой кислинкой.

Пастила и зефир без красителей отличаются красивым белоснежным или кремовым цветом на разломе и на тонкокристаллической корочке. Оба десерта продаются в упаковках и на развес, бывают глазированные шоколадом и окрашенными в разные цвета за счет искусственных красителей или за счет натуральных добавок. Сладости от заслуживающих доверия отечественных брендов содержат только натуральные составляющие.

Польза зефира

Зефир — сахаристое кондитерское изделие, названное за воздушность именем бога западного ветра. Производится из сбивной массы с добавлением загустителя: желатина, агар-агара, фурцелларана, пектина, желирущего крахмала. Польза зефира зависит от студнеобразующей основы.

  • Лакомство имеет сравнительно низкую калорийность. Поэтому его включают в рацион люди, желающие избавиться от лишних килограммов.
  • Сладость на пектине снижает уровень плохого холестерина в крови, положительно воздействует на кишечник.
  • В основе сладости натуральное яблочное пюре, богатое полезными веществами.
  • Кондитерское изделие, приготовленное на агар-агаре содержит йод и селен. Микроэлементы положительно влияют на функционирование щитовидной железы.
  • Употребление зефира в умеренном количестве укрепляет иммунитет и сопротивляемость к простудам и вирусам.
  • Наличие в лакомстве антибактериальных веществ помогает препятствовать деминерализации зубов.
  • Изделие содержит быстрые углеводы, которые стимулируют умственную деятельность и являются естественными антидепрессантами.

Польза пастилы

В пастильных изделиях промышленного производства кроме натурального фруктового или ягодного сырья, сахара и сахарной пудры, яичных белков могут наличествовать: яблочный порошок, фруктово-ягодные припасы, агар-агар, пектин, желатин, лимонная кислота, цитрат натрия, ароматизаторы идентичные натуральным, консерванты, патока, стабилизаторы, красители, молочная кислота.

В линейки кондитерских фабрик присутствует клюквенная, банановая пастила, пастила с кусочками мармелада. Пастильное изделие содержит большое количество полезных веществ.

  • Глюкоза в составе пастилы улучшает работу мозга.
  • Пастильное изделие на агар-агаре отличается содержанием йода, кальция.
  • Пастила на пектине улучшает работу кишечника, очищает организм от токсинов, стимулирует перистальтику, улучшает обмен, обладает свойствами нейтрализовать и выводить из организма соли тяжелых металлов.
  • Кондитерское изделие характерно наличием в составе железа, которое необходимо организму для нормализации процесса кроветворения.
  • Пастила по классической рецептуре отличается высоким содержанием минеральных веществ: фосфора, калия, магния.
  • Сахаристое изделие на желатине рекомендуется для здоровья костей и суставов, волос и ногтей.

Вред и противопоказания

Пастила и зефир содержит сравнительно немного калорий. Однако даже в лакомстве с натуральным составом много сахара. Поэтому даже сладости с репутацией диетических не рекомендуется употреблять бесконтрольно людям с нормальной массой тела и лицам, склонным к ожирению. Также пастильные изделия нельзя есть диабетикам, так как они вызывают всплеск глюкозы в крови. Кроме того, из-за большого содержания сахара может развиться кариес.

В некоторых марках зефира содержится диоксид серы. Вещество может вызвать аллергию. Информация о количестве диоксида серы должна быть указана в маркировке. По ГОСТу в лакомстве должно содержаться не более 10 мг/кг данного вещества. Некоторые производители добавляют в пастилу и зефир пищевые красители и ароматизаторы. Поэтому от употребления сладостей с неестественно сильным ароматом или ярким оттенком лучше отказаться во избежание аллергической реакции.

Лучше отдать предпочтение сладостям с белым цветом или вкраплениями добавок натурального происхождения. То же касается кондитерских изделий с шоколадной обливкой и обсыпкой кокосовой стружкой. Они могут провоцировать аллергические реакции и гораздо более калорийны чем сладости, приготовленные по традиционной рецептуре.

Выводы

По итогу и зефир, и пастила представляют собой сладости, которые не так вредны для талии, как другие кондитерские изделия. В пастиле больше пюре из яблок, а в зефире больше белка и желеобразующих агентов. Это полезные десерты. Но только при условии, что при изготовлении использовались натуральные ингредиенты и продукт употребляют в умеренных количествах. Необыкновенно нежные и легкие лакомства могут есть и взрослые, и дети. Один брусочек пастилы «тянет» на 70 килокалорий. А одна стандартная зефирка имеет энергетическую ценность 100 килокалорий. Количество сладостей зависит от индивидуальных предпочтений и коридора калорийности, но не должна превышать трех штучек в сутки.


 

Похожие материалы:

Quickstart - документация marshmallow 3.8.0

Это руководство познакомит вас с основами создания схем для сериализации и десериализации данных.

Объявление схем

Начнем с базовой пользовательской «модели».

 импортировать дату и время как dt класс Пользователь: def __init __ (я, имя, адрес электронной почты): self.name = имя self.email = электронная почта self.created_at = dt.datetime.now () def __repr __ (сам): return "<Пользователь (name = {self.name! r})> ". format (self = self) 

Создайте схему, определив класс с переменными, отображающими имена атрибутов на объекты Поле .

 из схемы импорта зефира, поля класс UserSchema (Схема): имя = fields.Str () email = fields.Email () created_at = fields.DateTime () 

См. Также

Полную справку по доступным классам полей см. В документации API.

Создание схем из словарей

Вы можете создать схему из словаря полей, используя метод from_dict .

 из схемы импорта зефира, поля UserSchema = Schema.from_dict ( {"name": fields.Str (), "email": fields.Email (), "created_at": fields.DateTime ()} ) 

from_dict особенно полезен для генерации схем во время выполнения.

Сериализация объектов («сброс»)

Сериализируйте объекты, передав их методу dump схемы, который возвращает форматированный результат.

 из pprint import pprint user = User (name = "Monty", email = "monty @ python.org ") schema = UserSchema () result = schema.dump (пользователь) pprint (результат) # {"name": "Монти", # "email": "[email protected]", # "created_at": "2014-08-17T14: 54: 16.049594 + 00: 00"} 

Вы также можете сериализовать в строку в кодировке JSON, используя дамп .

 json_result = schema.dumps (пользователь) pprint (json_result) # '{"name": "Monty", "email": "[email protected]", "created_at": "2014-08-17T14: 54: 16.049594 + 00: 00"}' 

Выход фильтрации

Возможно, вам не потребуется выводить все объявленные поля каждый раз, когда вы используете схему.Вы можете указать поля для вывода с помощью параметра only .

 summary_schema = UserSchema (only = ("имя", "электронная почта")) summary_schema.dump (пользователь) # {"name": "Monty", "email": "[email protected]"} 

Вы также можете исключить поля, передав параметр exclude .

Десериализация объектов («Загрузка»)

Обратный метод dump - load , который проверяет и десериализует входной словарь в структуру данных уровня приложения.

По умолчанию load вернет словарь имен полей, сопоставленных с десериализованными значениями (или вызовет ValidationError со словарем ошибок проверки, к которому мы вернемся позже).

 из pprint import pprint user_data = { "created_at": "2014-08-11T05: 26: 03.869245", "email": "[email protected]", "name": "Кен", } schema = UserSchema () результат = schema.load (user_data) pprint (результат) # {'name': 'Кен', # 'email': '[email protected]', # created_at: datetime.datetime (2014, 8, 11, 5, 26, 3, 869245)}, 

Обратите внимание, что строка datetime была преобразована в объект datetime .

Десериализация в объекты

Чтобы десериализовать объект, определите метод схемы и украсьте его post_load . Метод получает словарь десериализованных данных.

 из схемы импорта зефира, полей, post_load класс UserSchema (Схема): имя = fields.Str () электронная почта = поля.Эл. адрес() created_at = fields.DateTime () @post_load def make_user (self, data, ** kwargs): вернуть пользователя (** данные) 

Теперь метод load возвращает экземпляр User .

 user_data = {"name": "Ронни", 
.

marshmallow.fields - документация marshmallow 3.8.0

 "" "Классы полей для различных типов данных." "" импортные коллекции импортная копия импортировать дату и время как dt номера импорта импорт uuid импорт ipaddress импорт десятичной дроби импорт математики импорт ввода предупреждения об импорте из collection.abc import Mapping as _Mapping из marshmallow import validate, utils, class_registry, types из marshmallow.base импортировать FieldABC, SchemaABC из импорта marshmallow.utils ( is_collection, отсутствует как пропавший_, resolve_field_instance, is_aware, ) из зефира.импорт исключений ( Ошибка проверки, StringNotCollectionError, FieldInstanceResolutionError, ) из marshmallow.validate import Validator, Length from marshmallow.warnings import RemovedInMarshmallow4Warning __all__ = [ "Поле", "Сырой", "Вложенный", "Картография", "Дикт", "Список", "Кортеж", "Строка", "UUID", "Число", "Целое число", "Десятичный", "Логическое", "Поплавок", "DateTime", "NaiveDateTime", "AwareDateTime", "Время", "Дата", «ТаймДельта», "URL", "URL", "Эл. адрес", "IP", "IPv4", "IPv6", "Метод", "Функция", "Стр.", "Бул", "Инт", "Постоянный", "Сорвать", ] _T = набор текста.TypeVar ("_ T") [docs] Поле класса (FieldABC): "" "Основное поле, от которого должны расширяться другие поля. Не применяется форматирование по умолчанию, и его следует использовать только в тех случаях, когда данные не нужно форматировать перед сериализацией или десериализацией. В случае ошибки будет возвращено имя поля. : param default: Если установлено, это значение будет использоваться во время сериализации, если входное значение пропал, отсутствует. Если не задан, поле будет исключено из сериализованного вывода, если входное значение отсутствует.Может быть значением или вызываемым. : param missing: Значение десериализации по умолчанию для поля, если поле не указано найдено во входных данных. Может быть значением или вызываемым. : param data_key: Имя ключа dict во внешнем представлении, т.е. вход `load` и выход` dump`. Если «None», ключ будет соответствовать имени поля. : param attribute: Имя атрибута, значение из которого будет получено при сериализации. Если «Нет», предполагается, что атрибут имеет то же имя, что и поле.Примечание: это следует использовать только для очень конкретных случаев использования, таких как вывод нескольких полей для одного атрибута. В большинстве случаев, вместо этого вам следует использовать data_key. : param validate: Валидатор или набор вызываемых валидаторов во время десериализации. Валидатор принимает входное значение поля как его единственный параметр и возвращает логическое значение. Если он возвращает False, возникает ошибка: exc: ValidationError. : param required: Поднимите: exc: `ValidationError`, если значение поля не предоставляется во время десериализации.: param allow_none: Установите значение True, если None следует считать допустимым значением во время проверка / десериализация. Если «missing = None» и «allow_none »не установлены, по умолчанию будет True. В противном случае по умолчанию используется значение False. : param load_only: Если `True` пропустить это поле во время сериализации, в противном случае его значение будет присутствовать в сериализованных данных. : param dump_only: Если `True` пропустить это поле во время десериализации, в противном случае его значение будет присутствовать в десериализованном объекте.В контексте HTTP API, это фактически помечает поле как «доступное только для чтения». : param dict error_messages: Переопределяет для `Field.default_error_messages`. : param metadata: Дополнительные аргументы, которые нужно сохранить как метаданные. .. versionchanged :: 2.0.0 Удален параметр ʻerror`. Вместо этого используйте ʻerror_messages`. .. versionchanged :: 2.0.0 Добавлен параметр ʻallow_none`, который выполняет проверку / десериализацию `None` единообразно по полям. .. versionchanged :: 2.0,0 Добавлены параметры load_only и dump_only, которые позволяют пропускать поля в процессе (де) сериализации. .. versionchanged :: 2.0.0 Добавлен параметр «missing», который указывает значение поля, если поле не обнаруживается во время десериализации. .. versionchanged :: 2.0.0 Значение default используется только в том случае, если оно задано явно. В противном случае пропущенные значения входы исключаются из сериализованного вывода. .. versionchanged :: 3.0.0b8 Добавьте параметр data_key для указания ключа во вводе и выходные данные.Этот параметр заменил как load_from, так и dump_to. "" " # Некоторые поля, такие как поля метода и поля функции, не ожидаются # существовать как атрибуты сериализуемых объектов. Установите значение False # для этих полей _CHECK_ATTRIBUTE = Верно _creation_index = 0 # Используется для сортировки #: Сообщения об ошибках по умолчанию для различных типов ошибок. Ключи в этом словаре #: передаются в `Field.make_error`. Значения представляют собой сообщения об ошибках, передаваемые в #:: exc: `зефир.exceptions.ValidationError`. default_error_messages = { "required": "В обязательном поле отсутствуют данные.", "null": "Поле не может быть пустым.", "validator_failed": "Недопустимое значение.", } def __init __ ( я *, по умолчанию: typing.Any = missing_, отсутствует: typing.Any = missing_, data_key: str = Нет, атрибут: str = None, проверить: typing.Union [ typing.Callable [[typing.Any], typing.Any], набор текста.Iterable [typing.Callable [[typing.Any], typing.Any]], ] = Нет, требуется: bool = False, allow_none: bool = None, load_only: bool 
.

Почему маршмеллоу? - документация marshmallow 3.8.0

В экосистеме Python есть множество отличных библиотек для форматирования данных и проверки схемы.

На самом деле, на зефир повлияло несколько из этих библиотек. Marshmallow вдохновлен Django REST Framework, Flask-RESTful и дуршлагом. Он заимствует из этих библиотек ряд идей по реализации и дизайну, чтобы создать гибкое и продуктивное решение для маршалинга, демаршалинга и проверки данных.

Вот лишь несколько причин, по которым вы можете использовать зефир.

Агностик.

Marshmallow не делает никаких предположений о веб-фреймворках или уровнях базы данных. Он будет работать практически с любым ORM, ODM или вообще без ORM. Это дает вам свободу выбора компонентов, которые соответствуют потребностям вашего приложения, без необходимости изменять код форматирования данных. При желании вы можете создавать слои интеграции, чтобы зефир работал более тесно с вашими фреймворками и библиотеками (примеры см. В Flask-Marshmallow и Django REST Marshmallow).

Лаконичный, знакомый синтаксис.

Если вы использовали Django REST Framework или WTForms, синтаксис marshmallow Schema покажется вам знакомым. Атрибуты поля уровня класса определяют схему форматирования данных. Конфигурация добавляется с использованием парадигмы класса Meta . Параметры конфигурации можно переопределить во время выполнения приложения, передав аргументы конструктору Schema . dump и load методы используются для сериализации и десериализации (конечно!).

Схемы на основе классов позволяют повторно использовать и настраивать код.

В отличие от Flask-RESTful, который использует словари для определения схем вывода, marshmallow использует классы. Это позволяет легко повторно использовать и настраивать код. Он также предоставляет мощные средства для настройки и расширения схем, такие как добавление постобработки и обработки ошибок.

Последовательность и гибкость.

Marshmallow позволяет легко изменять вывод схемы во время выполнения приложения.Одна схема может создавать несколько форматов выходных данных, сохраняя согласованность выходных данных отдельных полей.

В качестве примера у вас может быть конечная точка JSON для получения всей информации о состоянии видеоигры. Затем вы добавляете конечную точку с низкой задержкой, которая возвращает только минимальный набор информации о состоянии игры. Обе конечные точки могут обрабатываться одной и той же схемой .

 класс GameStateSchema (Схема): _id = fields.UUID (обязательно = True) оценка = поля.Вложенный (ScoreSchema) player = fields.List (fields.Nested (PlayerSchema)) last_changed = fields.DateTime (format = "rfc") класс Meta: дополнительный = ("заголовок", "date_created", "тип", "is_active") # Сериализирует полное состояние игры full_serializer = GameStateSchema () # Сериализует подмножество информации для конечной точки с низкой задержкой summary_serializer = GameStateSchema (only = ("_ id", "last_changed")) # Также фильтруйте поля при сериализации нескольких игр gamelist_serializer = GameStateSchema ( many = True, only = ("_ id", "Players", "last_changed") ) 

В этом примере одна схема произвела три разных вывода! Динамический характер схемы приводит к меньше кода и более согласованному форматированию .

Сериализация с учетом контекста.

Схемы

Marshmallow могут изменять свой вывод в зависимости от контекста, в котором они используются. Объекты полей имеют доступ к контекстному словарю , который можно изменять во время выполнения.

Вот простой пример, который показывает, как схема может анонимизировать имя человека, когда в контексте установлено логическое значение.

 класс PersonSchema (Схема): id = fields.Integer () name = fields.Method ("get_name") def get_name (я, человек, контекст): если контекст.get ("анонимизировать"): вернуть "<анонимный>" вернуть person.name person = Person (name = "Монти") schema = PersonSchema () schema.dump (человек) # {'id': 143, 'name': 'Monty'} # В другом контексте анонимизируйте имя schema.context ["анонимно"] = Верно schema.dump (человек) # {'id': 143, 'name': '<анонимно>'} 

См. Также

См. Соответствующий раздел руководства по использованию, чтобы узнать больше о сериализации с учетом контекста.

Расширенное вложение схемы.

Большинство библиотек сериализации предоставляют некоторые средства для вложения схем друг в друга, но они часто не соответствуют обычным вариантам использования в чистом виде. Marshmallow стремится заполнить эти пробелы, добавив несколько полезных функций для схем вложения:

.

Справочник по API - документация по Marshmallow 3.8.0

проверяет (field_name)

Зарегистрируйте валидатор поля.

validates_schema ([fn, pass_many,…])

Зарегистрируйте валидатор на уровне схемы.

pre_dump ([fn, pass_many])

Зарегистрируйте метод для вызова перед сериализацией объекта.

post_dump ([fn, pass_many, pass_original])

Зарегистрируйте метод, который будет вызываться после сериализации объекта.

pre_load ([fn, pass_many])

Зарегистрируйте метод для вызова перед десериализацией объекта.

post_load ([fn, pass_many, pass_original])

Зарегистрируйте метод для вызова после десериализации объекта.

pprint (obj, * args, ** kwargs)

Удобная функция печати, позволяющая печатать OrderedDicts как обычные словари.

.

Смотрите также