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Pacote Python para analistas e consultoria económica: funções para baixar dados de fontes económicas de forma fácil.

Project description

data_economist

Pacote Python para analistas e consultoria económica: funções para baixar dados de fontes económicas de forma fácil. Pensado para ser usado como biblioteca instalável por qualquer pessoa da área.


Autor

Uirá de Souza
Desenvolvedor há mais de 10 anos, formado em Ciência da Computação.
E-mail: uira182@hotmail.com
Telefone: +55 18 98151-7906


Instalação

Quando o pacote estiver publicado no PyPI:

pip install data-economist

Em desenvolvimento (a partir da pasta do projeto):

pip install -e .

Uso

Fonte IBGE (SIDRA e metadados)

from data_economist import ibge

# Dados: uma URL ou lista de URLs (resultados aninhados num único JSON)
url = "https://apisidra.ibge.gov.br/values/t/8888/n3/all/v/12606/p/last/c544/129317"
dados = ibge.url(url)           # lista de dicts (1º = cabeçalho, resto = registos)
# varios = ibge.url([url1, url2])  # [resultado1, resultado2]

# Metadados: número da tabela (ex.: 8888 = Produção Física Industrial)
meta = ibge.metadados(8888)
# meta["nome"], meta["variaveis"], meta["classificacoes"], meta["periodicidade"], etc.

Documentação completa da fonte IBGE: docs/fonte-ibge.md.

Fonte BCB SGS (Banco Central — séries temporais)

from data_economist import bcb_sgs

# Série completa (último valor → para trás, de 10 em 10 anos)
dados = bcb_sgs.get(433)   # 433 = IPCA

# Com datas: início, ou fim, ou intervalo (formato YYYY-MM-DD)
dados = bcb_sgs.get(433, "2020-01-01")              # de 2020 até o último valor
dados = bcb_sgs.get(433, None, "2000-01-06")       # de 2000-01-06 para trás
dados = bcb_sgs.get(433, "2020-01-01", "2025-01-01")  # só o intervalo 2020–2025
# Cada item: {"data": "DD/MM/YYYY", "valor": "..."}

Documentação completa da fonte BCB SGS: docs/fonte-bcb-sgs.md.

Fonte ComexStat (MDIC — comércio exterior)

from data_economist import comexstat

# POST /historical-data — body no padrão da documentação oficial
body = {
    "flow": "export",
    "monthDetail": False,
    "period": {"from": "2018-01", "to": "2018-01"},
    "filters": [{"filter": "state", "values": [26]}],
    "details": ["country", "state"],
    "metrics": ["metricFOB", "metricKG"],
}
resultado = comexstat.get(body)

# GET /general — por CUCI Grupo ou posição SH4 (dados em resultado["data"]["list"])
dados = comexstat.get_general("export", "cuciGroup", ["281b"], "metricFOB")

# Filtro guardado no site — por ID ou URL da página geral
dados = comexstat.get_by_filter(146862)
dados = comexstat.get_by_filter("https://comexstat.mdic.gov.br/pt/geral/146862")
registos = dados["data"]["list"]

Documentação completa: docs/fonte-comexstat.md. API oficial: ComexStat MDIC.


Estrutura do projeto

data_economist/
├── src/data_economist/   # Código do pacote
├── docs/                 # Documentação
├── tests/                # Testes
├── config/               # Exemplo de configuração (token PyPI)
├── pyproject.toml
└── README.md

Documentação


Licença

MIT. Ver LICENSE.


Contribuir

O projeto é livre e público no GitHub: issues e pull requests são bem-vindos. O código está sob licença MIT e pode ser usado e adaptado conforme a licença.

Governança: o mantenedor (dono do repositório) aprova os merges para a branch main (via CODEOWNERS) e gera as atualizações do pacote (releases e publicação no PyPI). Assim, contribuições entram após revisão, e as novas versões são publicadas de forma centralizada.

Ver documentação em docs/ para como publicar releases e como utilizadores podem instalar e usar o pacote.

Project details


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Source Distribution

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Uploaded Source

Built Distribution

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Uploaded Python 3

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SHA256 c3f7fbdbf2688996496eb4b56ee8c32c407252e6dc8d269c913763261c0a3884
MD5 71fedbdb749796c285a2d6a9b74d4124
BLAKE2b-256 fbef719cadb748fd383014dc1f4408a88ba9110a0f7a8b89330e6b09ed53a27b

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  • Tags: Python 3
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SHA256 1512ed6209b05d3f7c730e15423043169bd2d02819a8d3bda28e3cc582feb0fd
MD5 1cd73407f083456a705750fe25fc255a
BLAKE2b-256 3b5e7af2bf2ad3208035f56d909a0276e6e331ac2c0253eb0afaaf9ec5b3ef49

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