personallize 1.2.0

Biblioteca Python com ferramentas essenciais para desenvolvimento de RPA e ML, oferecendo recursos para conexão com bancos de dados, logging, ORM, geração de estruturas de projeto e interface CLI.

Personallize

Uma biblioteca Python com ferramentas essenciais para desenvolvimento de RPA (Robotic Process Automation) e ML (Machine Learning), oferecendo recursos para conexão com bancos de dados, logging, geração de estruturas de projeto e interface de linha de comando.

✨ Funcionalidades

• 🏗️ CLI Project Generator: Interface de linha de comando para criação de projetos
• 🗄️ EntityFactory: Geração automática de entidades SQLAlchemy a partir de DataFrames
• 🏗️ ProjectStructureGenerator: Criação automática de estrutura de projeto em camadas
• 🔌 Connection: Conexão simplificada com bancos de dados
• 📊 Logging: Sistema de logging simples e avançado
• 🌐 WebDriver Factory: Criação automatizada de drivers para automação web

📋 Requisitos

• Python >= 3.11
• SQLAlchemy >= 2.0.0
• Selenium >= 4.0.0
• Rich >= 12.0.0

📦 Instalação

Com pip

pip install personallize

Com uv (recomendado)

uv add personallize

Para desenvolvimento

# Com pip
pip install personallize[dev]

# Com uv
uv add personallize --optional dev

🚀 Uso

🖥️ Interface de Linha de Comando (CLI)

Após a instalação, você pode usar o comando personallize diretamente no terminal:

# Criar projeto no diretório atual
personallize --init

# Criar projeto em um diretório específico
personallize --init ./meu_projeto

# Criar projeto com nome personalizado
personallize --init ./meu_projeto --name "nome_do_projeto"

# Ver todas as opções disponíveis
personallize --help

Opções da CLI

• --init [PATH]: Inicializa projeto no path especificado (padrão: diretório atual)
• --name NAME: Nome do projeto (padrão: my_project)
• --no-git: Não criar arquivos Git (.gitignore, etc.)
• --docker: Criar arquivos Docker (Dockerfile, docker-compose.yml)
• --no-tests: Não criar estrutura de testes
• --python-version VERSION: Versão do Python (padrão: 3.11)

Usando com Python

# Alternativa usando python -m
python -m personallize --init ./meu_projeto

# Com uv
uv run python -m personallize --init ./meu_projeto

🏗️ Estrutura de Projeto Gerada

O comando CLI cria uma estrutura completa de projeto:

meu_projeto/
├── .env.example              # Configurações de ambiente
├── .gitignore               # Arquivos ignorados pelo Git
├── README.md                # Documentação do projeto
├── requirements.txt         # Dependências (com blue formatter)
├── docs/                    # Documentação
├── src/                     # Código fonte
│   ├── __init__.py
│   ├── configs/             # Configurações
│   │   ├── __init__.py
│   │   └── environments.py  # Configurações de ambiente
│   ├── controller/          # Controladores
│   ├── main/               # Arquivos principais
│   ├── models/             # Modelos de dados
│   │   └── config/
│   │       └── connection.py # Conexão com BD
│   ├── schemas/            # Esquemas de dados
│   ├── services/           # Serviços de negócio
│   └── utils/              # Utilitários
│       └── logs.py         # Sistema de logging
└── tests/                  # Testes
    ├── __init__.py
    ├── conftest.py
    └── test_main.py

🗄️ EntityFactory - Geração Automática de Entidades

import pandas as pd
from personallize.entity_factory import EntityFactory, EntityConfig

# Criar DataFrame de exemplo
df = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3],
    'name': ['João', 'Maria', 'Pedro'],
    'email': ['[e-mail]', '[e-mail]', '[e-mail]'],
    'age': [25, 30, 35],
    'created_at': pd.to_datetime(['2024-01-01', '2024-01-02', '2024-01-03'])
})

# Configurar EntityFactory
config = EntityConfig(
    auto_add_id=True,
    detect_relationships=True,
    add_indexes=True,
    add_timestamps=True
)

# Criar factory e gerar entidade
factory = EntityFactory(config)
entity_path = factory.create_entity_from_dataframe(df, "User", "./models/")

print(f"Entidade criada em: {entity_path}")

🏗️ ProjectStructureGenerator - Programático

from personallize.project_structure import create_layered_project, ProjectConfig

# Criar projeto com estrutura em camadas
project_path = create_layered_project(
    project_name="meu_projeto",
    base_path="./",
    create_git_files=True,
    create_docker_files=True,
    create_tests=True,
    python_version="3.11"
)

print(f"Projeto criado em: {project_path}")

🔌 Conexão com Banco de Dados

from personallize import Connection, Credentials

# Configurar credenciais
credentials = Credentials(
    host='localhost',
    database='exemplo.db',
    username='user',
    password='password'
)

# Criar conexão
conn = Connection('sqlite', credentials)

# Usar conexão
with conn.get_connection() as db:
    result = db.execute("SELECT * FROM users")
    print(result.fetchall())

📊 Sistema de Logging

from personallize import LogManager

# Logging simples para desenvolvimento
logger = LogManager().development()
logger.info("Aplicação iniciada")
logger.error("Erro encontrado")

# Logging para produção
logger = LogManager().production()
logger.info("Sistema em produção")

🚀 Recursos Detalhados

📊 Connection

Módulo flexível para conexão com diversos bancos de dados:

• SQLite
• MySQL
• PostgreSQL
• SQL Server

📝 Logs

Sistema de logging com duas opções:

Simple Log (simple_log):

• Logging básico e direto
• Ideal para projetos simples

Complex Log (complex_log):

• Sistema avançado com configurações flexíveis
• Presets: simple(), development(), production()
• Suporte a queue para logging assíncrono
• Gerar logs em arquivo
• Personalização completa de formatos e níveis de log
• Decorators para captura de exceções

🏗️ Gerador de Estruturas

Características dos projetos gerados:

• Estrutura MVC em camadas
• Configuração de ambiente com .env.example
• Sistema de logging integrado com LogManager
• Conexão com banco de dados configurada
• Formatação de código com blue
• Estrutura de testes com pytest
• Documentação básica

🌐 WebDriver

Ferramentas para automação web:

• Gerenciamento customizado do ChromeDriver
• Manipulação avançada de WebDriver
• Integração com Selenium

🔧 Desenvolvimento

Executando testes

# Com pytest
pytest

# Com uv
uv run pytest

Formatação de código

# Com blue (recomendado)
blue src/ tests/

# Com uv
uv run blue src/ tests/

Linting

# Com ruff
ruff check src/ tests/

# Com uv
uv run ruff check src/ tests/

📄 Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.

👨‍💻 Autor

Miguel Tenório

• Email: [e-mail]
• GitHub: @MiguelTenorio42

🤝 Contribuindo

Contribuições são bem-vindas! Por favor, sinta-se à vontade para submeter um Pull Request.

📝 Changelog

v1.1.0

• ✨ Nova funcionalidade: Interface de linha de comando (CLI)
• 🏗️ Melhoria: Estrutura de projeto atualizada com LogManager
• 🔧 Melhoria: Configuração de ambiente com Credentials
• 🎨 Melhoria: Formatador alterado de black para blue
• 📦 Melhoria: Suporte para Python 3.11+
• 🐛 Correção: Estrutura de projeto agora cria arquivos no diretório correto

v1.0.1

• 🐛 Correções de bugs menores
• 📚 Melhorias na documentação

v1.0.0

• 🎉 Lançamento inicial
• 🗄️ EntityFactory
• 🔌 Sistema de conexão com bancos de dados
• 📊 Sistema de logging
• 🌐 WebDriver Factory