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Modulo para analise de dados de oficinas automoveis

Project description

Mads Analise Oficinas

Biblioteca Python para gestao e analise de dados de oficinas automoveis.

O modulo trabalha em memoria e disponibiliza funcoes para:

  • registo e listagem de utilizadores, oficinas, categorias e compras;
  • analise estatistica de compras e faturacao;
  • visualizacao em mapa;
  • exportacao para JSON e CSV.

Instalacao

A partir do PyPI

pip install mads-analise-oficinas

Importacao

from MadsAnaliseOficinas import *

Tambem podes importar funcoes especificas:

from MadsAnaliseOficinas import addUser, addCatOficina, addOficina, registarCompra

Estrutura de dados (em memoria)

O modulo mantem quatro estruturas globais:

  • utilizadores (dict)
  • categoriasOficinas (list)
  • oficinas (dict)
  • compras (dict)

Isto significa que os dados existem apenas durante a execucao do programa. Para persistir informacao, usa as funcoes de exportacao.

Fluxo recomendado

  1. Registar categorias de oficina com addCatOficina.
  2. Registar oficinas com addOficina.
  3. Registar utilizadores com addUser.
  4. Registar compras com registarCompra.
  5. Consultar listagens, estatisticas, mapa e exportacao.

API Principal

Registos

addUser(nome, nif, dataNascimento, genero)

Regista um utilizador.

Parametros:

  • nome: texto (apenas letras e espacos)
  • nif: texto numerico com 9 digitos
  • dataNascimento: formato YYYY-MM-DD
  • genero: M, F ou Outro

Saida:

  • imprime erros de validacao, ou mensagem de sucesso

addCatOficina(categoria, cor)

Regista uma categoria de oficina com uma cor para uso no mapa.

Parametros:

  • categoria: texto com pelo menos 3 caracteres
  • cor: uma das cores permitidas pelo Folium (ex.: blue, red, green)

Saida:

  • imprime erros de validacao, ou mensagem de sucesso

addOficina(nif, nome, categoria, latitude, longitude, morada, cidade, codigoPostal, horario)

Regista uma oficina.

Validacoes relevantes:

  • nif unico com 9 digitos
  • categoria tem de existir em categoriasOficinas
  • latitude entre -90 e 90
  • longitude entre -180 e 180
  • codigoPostal no formato XXXX-XXX

registarCompra(nifUtilizador, nifOficina, valor, descricao, dataCompra, catCompra)

Regista uma compra associada a utilizador e oficina.

Parametros-chave:

  • dataCompra: YYYY-MM-DD
  • catCompra: P (Produto) ou S (Servico)

Regras:

  • valor maior que 0
  • NIFs devem existir
  • evita compras duplicadas com os mesmos dados principais

Listagens

As funcoes de listagem apresentam tabelas com pandas e IPython.display:

  • listarCategorias()
  • listarOficinas(nif=None, nome=None, categoria=None, cidade=None)
  • listarUtilizador(nif=None, nome=None, genero=None)
  • listarCompras(idCompra=None, nifUtilizador=None, nifOficina=None, categoria=None, valorMin=None, valorMax=None, dataInicio=None, dataFim=None)

Mapa

mapa()

Gera visualizacao de oficinas no mapa com Folium.

Comportamento:

  • monta pontos com base nas oficinas registadas;
  • usa categoria/cor definida em categoriasOficinas;
  • guarda ficheiro mapa.html;
  • apresenta o mapa no ambiente interativo.

Estatisticas

  • verTotalOficinas(): total de oficinas registadas
  • verTotalUtilizadores(): total de utilizadores registados
  • consultarVolumeFaturação(nif=None): volume de faturacao total ou por oficina
  • consultarMaisAdquirido(top=5): top de descricoes mais adquiridas
  • listasVolumeVendas(top=10): ranking de oficinas por volume de vendas
  • visualizarEvolucaoDespesas(nifUtilizador=None): grafico temporal das despesas

Exportacao

  • exportarParaJSON(): exporta os dados para dados_exportados.json
  • exportarParaCSV(): exporta para
    • utilizadores.csv
    • oficinas.csv
    • compras.csv
    • categoriasOficinas.csv

Exemplo completo

from MadsAnaliseOficinas import *

addCatOficina("Mecanica", "blue")
addCatOficina("Pintura", "red")

addOficina(
		nif="501234567",
		nome="Oficina Centro",
		categoria="Mecanica",
		latitude=41.235,
		longitude=-8.620,
		morada="Rua Central 100",
		cidade="Maia",
		codigoPostal="4470-123",
		horario="09:00-18:00",
)

addUser("Maria Silva", "123456789", "1990-01-15", "F")

registarCompra(
		nifUtilizador="123456789",
		nifOficina="501234567",
		valor=79.90,
		descricao="Mudanca de oleo",
		dataCompra="2026-03-01",
		catCompra="S",
)

listarCompras()
consultarVolumeFaturação()
exportarParaCSV()

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SHA256 15a3585c8a68e4e028ca6ffdcfd1e4071c986888cf646bf6bbb0f43d5ed187a0
MD5 5c85a344706e7a99e51ca5ad1e234129
BLAKE2b-256 df59f6fb164721accb92b02ce892830b8ff6508f72d303ec05e8e47af88eef5b

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MD5 3c003181b40f72b69070ab6f609ba71b
BLAKE2b-256 0d03abf74b34d928a81e32a623d49ab5d5b98905319ac624edda04eb442144ed

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