mads-market-helper 1.0.0

Sistema de gestão e análise de compras em superfícies comerciais

Biblioteca Python para gestão e análise de compras feitas por utilizadores em diferentes superfícies comerciais. Este módulo opera diretamente em memória e oferece as seguintes funcionalidades:

• registo e listagem de utilizadores, lojas e compras;
• análise de evolução de preços de produtos com gráficos;
• consulta de estatísticas globais avançadas (volume financeiro, tops de vendas);
• exportação seletiva ou integral para JSON.

Instalação

No PyPI:

pip install mads-marketHelper

Importação

from mads_grupo2_dev import *

Também podes carregar métodos específicos:

from mads_grupo2_dev import add_user, add_loja, add_compra, listar_dados

Estrutura de dados (em memória)

O sistema suporta-se em quatro bases de dados globais. Isto implica que toda a informação é volátil e só existe enquanto o script corre. Para guardares o progresso, recorre à ferramenta de exportação.

• utilizadores (dict): Guarda a informação dos clientes.
• categoriasLojas (list): Inclui estritamente: Padaria, Talho, Peixaria, Supermercado.
• lojas (dict): Regista os espaços comerciais.
• compras (dict): Armazena o histórico de transações.

Fluxo recomendado

1. Adicionar os estabelecimentos via add_loja.
2. Inscrever os clientes com add_user.
3. Gravar as faturas usando add_compra.
4. Analisar a informação usando listar_dados, estudar o mercado com gerar_grafico_evolucao e extrair totais através de consultar_estatisticas.
5. Exportar o progresso no final da sessão com exportar_para_json.

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API Principal

Registos

add_user(nome, nif, data_nasc, sexo)

Inscreve um novo cliente no sistema.

• Parâmetros:
  • nome (Obrigatório): string. Apenas letras e espaços permitidos.
  • nif (Obrigatório): string. Valor numérico de 9 algarismos exatos (tem de ser inédito).
  • data_nasc (Obrigatório): string. Padrão DD-MM-YYYY (datas no futuro são bloqueadas e a idade calculada tem de ser > 0).
  • sexo (Obrigatório): string. Restrito a 'M', 'F' ou 'O'.
• Saída: Apresenta no ecrã os erros encontrados ou a mensagem de confirmação.

add_loja(nome, especialidade, localizacao)

Insere um novo estabelecimento comercial (o ID é gerado sequencialmente).

• Parâmetros:
  • nome (Obrigatório): string. Aceita letras, algarismos, espaços e '&'.
  • especialidade (Obrigatório): string. Obriga a uma das escolhas da lista categoriasLojas (formatação automática da capitalização).
  • localizacao (Obrigatório): string. Só letras, espaços e hífens validados.
• Nota: O sistema bloqueia a criação se já existir uma loja com o mesmo nome na mesma localização.
• Saída: Mostra o registo de erros ou a confirmação de sucesso com o ID gerado.

add_compra(produto, preco, id_loja, data_compra, nif_utilizador, tipo_pagam="")

Vincula um artigo a um cliente e a um ponto de venda.

• Parâmetros:
  • produto (Obrigatório): string. Apenas letras, algarismos, espaços e hífens. O sistema guarda o texto em minúsculas (.lower()).
  • preco (Obrigatório): int ou float. Valor numérico estritamente superior a zero.
  • id_loja (Obrigatório): inteiro. O ID do estabelecimento tem de existir no sistema.
  • data_compra (Obrigatório): string. Padrão DD-MM-YYYY (sem datas futuras).
  • nif_utilizador (Obrigatório): string. NIF pertencente a um cliente já inscrito.
  • tipo_pagam (Opcional): string. 'N' para Numerário ou 'M' para Multibanco (por omissão fica "Não especificado").
• Saída: Alerta para eventuais falhas de validação ou emite o comprovativo com o ID da fatura.

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Listagens

As ferramentas de listagem mostram a informação na consola de forma estruturada e suportam pesquisas dinâmicas: listar_dados(entidade: str, ordem: str = "asc", filtro_tipo: str = "", filtro_valor: str = "")

• Parâmetros:
  • entidade (Obrigatório): "utilizadores", "lojas" ou "compras".
  • ordem (Opcional): "asc" (a subir) ou "desc" (a descer).
  • filtro_tipo (Opcional): Define o campo a pesquisar. Filtros disponíveis:
    • Utilizadores: sexo
    • Lojas: especialidade
    • Compras: produto, loja, pagamento, com_pagamento_registado, nif
  • filtro_valor (Opcional): O valor de pesquisa correspondente ao filtro_tipo aplicado.

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Estatísticas e Gráficos

consultar_estatisticas()

Mostra um quadro-resumo com indicadores agregados da plataforma:

• Contagem absoluta de clientes, estabelecimentos e faturas.
• Ponto de venda com mais atividade e o artigo mais popular.
• Cliente com maior frequência e o que movimentou mais capital.
• Dinheiro total transacionado no sistema.

gerar_grafico_evolucao(produto, data_inicio="", data_fim="")

Cria e exibe um gráfico de linhas (usando o Matplotlib) que espelha o histórico de valores de um artigo. Apura de forma automática a percentagem de inflação, deflação ou manutenção do valor.

• Parâmetros:
  • produto (Obrigatório): string. Nome do artigo a analisar (não pode estar vazio).
  • data_inicio (Opcional): string. Limite temporal inferior (DD-MM-YYYY).
  • data_fim (Opcional): string. Limite temporal superior (DD-MM-YYYY e não pode ser anterior à data de início).

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Exportação

exportar_para_json(nome_ficheiro="dados_plataforma.json", entidade="tudo", filtro_tipo="", filtro_valor="") Transfere a informação da memória para um documento local em .json.

• Parâmetros:
  • nome_ficheiro (Opcional): string. O nome tem de terminar em .json. O valor por omissão é "dados_plataforma.json".
  • entidade (Opcional): "tudo" (guarda a totalidade do sistema) ou "compras" (extrai estritamente a listagem de faturas).
  • filtro_tipo (Opcional): Em conjunto com entidade="compras", aplica os mesmos filtros do método de listagem.
  • filtro_valor (Opcional): O valor de pesquisa para o filtro_tipo selecionado.

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Exemplo completo

from mads_grupo2_dev import *

# 1. Registar Utilizadores e Lojas
add_user("João Martins", "123456789", "15-05-1990", "M")
add_loja("Talho Central", "Talho", "Maia")
add_loja("Padaria Pão Quente", "Padaria", "Porto")

# 2. Registar Compras
add_compra("Frango", 3.50, 1, "01-03-2026", "123456789", "N")
add_compra("Frango", 3.80, 1, "10-03-2026", "123456789", "M")
add_compra("Pão de Forma", 1.20, 2, "22-03-2026", "123456789", "N")

# 3. Listar e Analisar
listar_dados("compras", ordem="desc", filtro_tipo="produto", filtro_valor="frango")
consultar_estatisticas()
gerar_grafico_evolucao("Frango")

# 4. Exportar Dados
exportar_para_json("backup_projeto.json")