logicflowengine 0.1.1

Uma biblioteca Python para automação de fluxos lógicos e geração de tabelas verdade.

pylogicator

Uma biblioteca Python profissional para automação de fluxos lógicos, operações booleanas e construção de tabelas verdade.

Ideal para projetos científicos, educacionais, industriais e empresariais que demandam precisão e flexibilidade.

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Principais Funcionalidades

• Avaliação de Expressões Lógicas: Avalie expressões com variáveis dinâmicas.
• Fluxo Lógico Automatizado: Execute sequências condicionais para automação de decisões.
• Geração de Tabela Verdade: Crie tabelas verdade a partir de qualquer expressão lógica.

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Instalação

Via PyPI:

pip install pylogicator

Via GitHub (repositório):

git clone https://github.com/Mateusdang/pylogicator.git
cd pylogicator
pip install .

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Uso Rápido

from pylogicator import evaluate_expression, logic_flow, truth_table

# Avaliando uma expressão lógica
expr = "(A and B) or not C"
variables = {"A": True, "B": False, "C": False}
resultado = evaluate_expression(expr, variables)
print(resultado)  # True

# Criando um fluxo de lógica automatizado
steps = [
    {"condition": "A and B", "action": lambda ctx: ctx.update({"result": 1})},
    {"condition": "not A", "action": lambda ctx: ctx.update({"result": 0})}
]
context = {"A": True, "B": False}
final = logic_flow(steps, context)
print(final)  # {'A': True, 'B': False, 'result': 0}

# Gerando tabela verdade
tabela = truth_table("A and not B", ["A", "B"])
for linha in tabela:
    print(linha)
# Saída:
# {'A': False, 'B': False, 'result': False}
# {'A': False, 'B': True, 'result': False}
# {'A': True, 'B': False, 'result': True}
# {'A': True, 'B': True, 'result': False}

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Exemplos Avançados

1. Avaliação de Expressões Complexas

from pylogicator import evaluate_expression

expr = "((A or B) and (not C or D)) and (E == False)"
variables = {"A": True, "B": False, "C": True, "D": True, "E": False}
print(evaluate_expression(expr, variables))  # True

2. Fluxo Lógico com Funções Customizadas

from pylogicator import logic_flow

def acao_personalizada(ctx):
    ctx['resultado'] = ctx.get('valor', 0) * 2

steps = [
    {"condition": "A and (valor > 5)", "action": acao_personalizada},
    {"condition": "not A", "action": lambda ctx: ctx.update({"resultado": -1})}
]
context = {"A": True, "valor": 10}
final = logic_flow(steps, context)
print(final)  # {'A': True, 'valor': 10, 'resultado': 20}

3. Geração de Tabela Verdade com Análise

from pylogicator import truth_table
import pandas as pd  # Exemplo de integração

expr = "(A or B) and not (C and D)"
variables = ["A", "B", "C", "D"]
tabela = truth_table(expr, variables)
df = pd.DataFrame(tabela)
print(df)
# Filtrar apenas casos onde resultado é True
print(df[df['result'] == True])

4. Uso em Sistemas de Decisão Inteligente

from pylogicator import evaluate_expression

def tomar_decisao(entrada):
    expr = "(temperatura > 30 and umidade < 50) or alerta"
    return evaluate_expression(expr, entrada)

sensor = {"temperatura": 32, "umidade": 45, "alerta": False}
print(tomar_decisao(sensor))  # True

5. Simulação de Circuito Digital

from pylogicator import evaluate_expression, truth_table

# Porta lógica XOR
expr = "A != B"
print(evaluate_expression(expr, {"A": True, "B": False}))  # True

# Gerar tabela verdade para XOR
print(truth_table(expr, ["A", "B"]))

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Exemplos de Aplicação

• Automação de testes lógicos em software.
• Simulação de circuitos digitais e eletrônicos.
• Ensino de lógica computacional.
• Construção de sistemas de decisão inteligente.

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Documentação das Funções

evaluate_expression(expr: str, variables: dict) -> bool

Avalia uma expressão lógica booleana utilizando variáveis dinâmicas.

Parâmetros:

• expr: Expressão lógica (ex: "A and not B").
• variables: Dicionário com variáveis booleanas (ex: {"A": True, "B": False}).

Retorno:

• Resultado booleano da expressão.

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logic_flow(steps: list, context: dict) -> dict

Executa uma sequência condicional de ações baseada em fluxo lógico.

Parâmetros:

• steps: Lista de dicionários contendo "condition" (expressão lógica) e "action" (função a ser executada).
• context: Dicionário de contexto (variáveis de entrada).

Retorno:

• Contexto atualizado após execução dos passos.

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truth_table(expr: str, variables: list) -> list

Gera a tabela verdade para uma expressão lógica.

Parâmetros:

• expr: Expressão lógica (ex: "A and not B").
• variables: Lista de variáveis presentes na expressão (ex: ["A", "B"]).

Retorno:

• Lista de dicionários, cada linha representa uma combinação de valores das variáveis e o resultado da expressão.

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Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

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Autor

Desenvolvido por Mateus Dang
GitHub: @Mateusdang

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Referências

• Documentação Python
• PyPI