Script de automação para executar um processo ETL completo.
*Para que funcione adequadamente, deverá ser modificado ao contexto necessário. Para mais informações, confira as instruções.
- Python 3.12.4
- MySQL 8.4.0 LTS
- DBeaver 23.3.5
Este projeto foi proposto e criado como exercício em grupo para demonstração de habilidades desenvolvidas em sala de aula. Os conceitos utilizados neste projeto são:
- Compreensão e Utilização de Banco de Dados Relacional
- DML (Data Manipulation Language)
- DDL (Data Definition Language)
- DQL (Data Query Language)
- Data Frame Pandas
- Compreensão, Manipulação e Inserção de dados utilizando Pandas
- Programação Orientada a Objetos
- Classes Abstratas
- Encapsulamento
- Herança
- Polimorfismo
- Manipulação de Arquivos Estáticos
- Interpretação de arquivos JSON e .env
- Leitura de arquivos JSON e .env
- Utilização e Boas Práticas
- Documentação completa do programa
- Trabalho em equipe para resolução de tarefas complexas
- Manutenção e versionamento de código
- Ferramentas
- MySQL
- Python 3.11
- Ferramenta para acessar o banco de dados como DBeaver
- MySQL
- Bibliotecas
- dotenv 16.4.5
- pandas 2.2.2
- sqlalchemy 2.0.30
- dotenv 16.4.5
Para facilitar a instalação das bibliotecas acima, utilize o arquivo "requirements" que contém os módulos e suas respectivas versões que garantem o bom funcionamento deste aplicativo.
pip install -r requirements.txt*Nota: "abc", "json" e "os" são partes da biblioteca padrão do Python e não requerem instalação adicional.
# HTTPS
https://github.com/Gabriel-Venturini/MySQL-in-Python.git
# GitHub CLI
gh repo clone Gabriel-Venturini/MySQL-in-PythonPara garantir o uso correto de acordo com o contexto necessário, criou-se um documento adicional com instruções detalhadas da utilização deste aplicativo. Em caso de dúvidas ou sugestões, entre em contato.
Manual de Instruções
Este projeto está licenciado sob a MIT License - veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.