Nos dias 18 e 19, seguimos em frente com mais uma rodada de aprendizado sobre automação e desenvolvimento de bots usando BotCity e Python. A cada novo desafio, os conceitos se aprofundam e nossa equipe continua evoluindo.
Aula 3 – Criação de API e Conexão com Banco de Dados (18 de Setembro)
Na terceira aula, foi abordada a construção de uma API em Python. Tivemos uma introdução à conexão com o banco de dados MySQL e ao uso de REST Client no VSCode, o que facilitou o envio de requisições HTTP para a API desenvolvida. O professor nos apresentou o funcionamento de um cadastro de produtos via API, explicando detalhadamente os seguintes componentes:
- Requisições HTTP (GET, POST, PUT, DELETE)
- Repository: para realizar as operações no banco de dados.
- Service: onde reside a lógica de negócios.
Essa aula foi fundamental para nos prepararmos para o desafio do dia seguinte, pois agora temos a base para criar sistemas robustos que conectam APIs a bancos de dados.
Aula 4 – Desafio de Desenvolvimento de Bot (19 de Setembro)
No dia 19, enfrentamos um desafio interessante: criar um bot que atenda à necessidade de uma empreendedora, Maria da Silva, que comercializa produtos regionais (açaí, tucumã e tapioca). Ela precisava de um robô para calcular os preços de seus produtos em dólar. O bot deveria:
- Criar um banco de dados com uma tabela de produtos.
- Inserir dados dos produtos (descrição, unidade, quantidade e preço em real).
- Consultar a cotação do dólar do dia.
- Atualizar o preço dos produtos em dólar, calculando a partir da cotação.
Nossa equipe, a Equipe Linus, foi a primeira a entregar uma solução completa em sala de aula, o que foi motivo de orgulho para todos nós.
Neste post, compartilhamos os principais passos que seguimos para desenvolver a solução, desde a criação do ambiente até a configuração do banco de dados e a integração com a API de cotação de câmbio.
Desafio
Para a implementação do robô fizemos:
1. Configuração do Ambiente de Desenvolvimento
Uso do Anaconda (versão 3.10)
Uso do Visual Studio Code com as extensões necessárias para Python.
Criação do ambiente virtual com Python 3.10.
2. Criando o Banco de Dados para Armazenar os Produtos
O primeiro passo na implementação foi criar um banco de dados para armazenar os produtos de Maria da Silva, permitindo que o robô possa calcular e atualizar o preço em dólar automaticamente.
3. Inserindo os Produtos na Tabela
Após a criação da tabela, inserimos alguns produtos iniciais no banco de dados. Utilizamos a API para inserir os registros de açaí, tucumã e tapioca.
4. Obtendo a Cotação do Dólar
Para que Maria possa precificar seus produtos de forma correta, acessamos a cotação do dólar em tempo real através da API:
URI = https://economia.awesomeapi.com.br/last/USD-BRL
Utilizamos a API para inserir os registros de açaí, tucumã e tapioca.
5. Atualizando os Preços dos Produtos
Após obter o valor do dólar, o robô realiza uma atualização nos preços dos produtos armazenados no banco de dados, aplicando a cotação obtida. O cálculo é feito multiplicando o valor em real pelo valor do dólar.
O vídeo do nosso bot pode ser visto a seguir.
Esse robô web ajudará Maria da Silva a economizar tempo e garantir que seus preços em dólar estejam sempre atualizados conforme a cotação diária. O uso do BotCity com Python mostrou-se uma solução eficiente para esse tipo de automação, demonstrando o potencial dessa tecnologia para atender as necessidades de pequenos empreendedores.
A experiência foi enriquecedora e nos preparou ainda mais para futuras automações. O trabalho em equipe foi essencial para o sucesso, e ser a primeira equipe a concluir o desafio nos motivou ainda mais!
Até a próxima! 👋
1 comments:
Write commentsThis will help reduce the time of work! Excellent!
Reply