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Dados do FGTS

Converta os PDFs fornecidos pela app do FGTS em dados estruturados num CSV prontinho para ser usado com o Investorzilla.

Instalação

pip install fgts_pdf_dados --user

Uso

shell> cd "Pasta com PDFs do FGTSs"
shell> ls
EXTRATO_EMPRESA_1.pdf
EXTRATO_EMPRESA_2.pdf
EXTRATO_EMPRESA_3.pdf

shell> fgts-pdf-dados

Ou converta os nomes das empresas para algo mais bonito:

shell> cd "Pasta com PDFs do FGTSs"
shell> fgts-pdf-dados \
    --nickname 'C I T SOFTWARE SA'           'CI&T' \
    --nickname 'DIGITAL HOUSE EDUCACAO LTDA' 'Digital House'

Todo mês, por volta do dia 21, eu entro na app do FGTS e salvo em PDF o extrato atualizado de todas as minhas contas ativas. As inativas (empresas que já saquei e zerei o FGTS) só preciso fazer uma vez. Mantenho tudo junto numa pasta onde rodo o comando fgts-pdf-dados. Na verdade, tenho um Makefile com o seguinte conteúdo:

all:
        # pip install --user fgts-pdf-dados
        fgts-pdf-dados \
            --nickname 'C I T SOFTWARE SA'             'CI&T' \
            --nickname 'DIGITAL HOUSE EDUCACAO LTDA'   'Digital House' \
            --nickname 'NOME FEIO CONFORME VEM NO PDF' 'Apelido Bonito' \
            --nickname 'OUTRO NOME FEIO'               'Apelido Bonito'

Aí, depois de gravar o extrato atualizado da app do FGTS, só preciso rodar make.

Resultado

O arquivo FGTS.csv vai conter uma série histórica com todos os dados de cada empresa ou conta de FGTS e já separa o que é movimentação de entrada e saída (coluna movement) e o que é juros (coluna interest). E tem também a coluna mais importante (total) com o saldo daquela conta, naquele instante do tempo:

account time movement interest total desc
FGTS CI&T (472349) 2019-07-05 12:00:00.898000-03:00 12.52 150-DEPOSITO JUNHO 2019
FGTS CI&T (472349) 2019-07-05 12:00:00.898000001-03:00 12.52
FGTS CI&T (472349) 2019-08-10 12:00:00.900000-03:00 2.2 CREDITO DE JAM 0,002466
FGTS CI&T (472349) 2019-08-10 12:00:00.900000001-03:00 14.72
FGTS Digital House (13360) 2019-04-04 12:00:00.808000-03:00 123.45 115-DEPOSITO MARCO 2019
FGTS Digital House (13360) 2019-04-04 12:00:00.808000001-03:00 123.45
FGTS Digital House (13360) 2021-09-21 12:00:00.895000001-03:00 1.74
FGTS Digital House (13360) 2021-09-21 12:00:00.896000-03:00 -1.74 SAQUE JAM - COD 01
FGTS Digital House (13360) 2021-09-21 12:00:00.896000001-03:00 0

Ao nome da conta (manipulável com o parâmetro --nickname) será adicionado o número dela conforme encontrado no PDF, então não tem problema se você usar o --nickname para converter diversos nomes feios diferentes para um único nome bonito. Isso me foi últil pois uma empresa em que trabalhei por muitas décadas foi mudando o nome em que se declarava no FGTS.

Sobre

Feito por Avi Alkalay para prover dados pessoais ao meu painel de investimentos do Investorzilla.

Metadata

Release files for fgts-pdf-dados 1.4

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for fgts-pdf-dados 1.4
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Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for fgts-pdf-dados 1.4
File Interpreter ABI Platform
fgts_pdf_dados-1.4-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 13.3 kB

Release files / fgts_pdf_dados-1.4.tar.gz

Download URL fgts_pdf_dados-1.4.tar.gz
Size 6.4 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
1d9b66d06b1d11cd945d21e2a94ce505a583a6ea131df892d300d8fe8f4a639b
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
9c244eb47dd4a2e1729e36497f8ac9950600fa312bbe4dfccbcc72a244a9beb9
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What is trusted publishing?
No
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Release files / fgts_pdf_dados-1.4-py3-none-any.whl

Download URL fgts_pdf_dados-1.4-py3-none-any.whl
Size 6.8 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
8f2587996068275e8dbb9b7f570429ca3fcec135b3fd8da7bc6aefda850ec0b6
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
7e51a0d7f521879abb2ae2d0cacd8529bb6ad8c5adabc151a79771aae083b732
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