🐍 DeskData Python Services

Descrição breve: DeskData Python Services é o microsserviço responsável pelo processamento e tratamento de dados de atendimentos inteligentes, utilizando Python para manipular arquivos CSV e preparar dados para análise.

---

📌 Status do Projeto

✅ Sprint 1 Concluída - 30/03/2025

✔ Serviço de tratamento de dados implementado
🔜 Próximos passos: integração de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e análise de sentimentos (Sprint 2)

📅 Ciclo da Sprint 1: 10/03/2025 - 30/03/2025

---

🎨 Visão Geral

🔹 O que é?
Este serviço processa grandes volumes de dados gerados por sistemas de atendimento, como chamados técnicos, transformando arquivos CSV em informações estruturadas para armazenamento no banco de dados PostgreSQL e posterior visualização no frontend.

🔹 Para quem?
Desenvolvedores e analistas que precisam de um pipeline automatizado para tratar dados brutos de atendimentos inteligentes.

🔹 Funcionalidades da Sprint 1:
✔ Leitura e tratamento de arquivos CSV (chamados e Jira)
✔ Normalização, limpeza e padronização de dados
✔ Armazenamento dos dados tratados no PostgreSQL

🔹 Próximos Recursos (Sprints Futuras):

• Processamento de Linguagem Natural (PLN)
• Análise de sentimentos
• Busca semântica e prompt
• Sumarização automática de interações

---

📂 Estrutura do Projeto

/python-services
├── src/                 # Código-fonte principal
│   ├── main.py          # Script principal de execução
├── data/                # Diretório para arquivos CSV (ex.: chamados.csv)
├── requirements.txt     # Dependências Python
├── docker-compose.yml   # Configuração do container PostgreSQL

---

🛠 Tecnologias Utilizadas

• 🐍 Python 3.8+ (Linguagem principal)
• 📊 Pandas (Manipulação de dados)
• 🐳 Docker + Docker Compose (Containerização do PostgreSQL)
• 🗄️ PostgreSQL (Banco de dados)

---

🚀 Como Rodar o Projeto

🔧 Pré-requisitos

• Python 3.8+
• Docker e Docker Compose
• Arquivo CSV de chamados no formato especificado (colocar em data/chamados.csv)
• Git

🛠 Passos de Instalação

1️⃣ Clone o repositório

git clone https://github.com/DeskData-Api/Python-Services.git
cd python-services

2️⃣ Crie e ative um ambiente virtual

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

3️⃣ Instale as dependências

pip install -r requirements.txt

4️⃣ Prepare o arquivo CSV
Coloque o arquivo de chamados em data/chamados.csv. Certifique-se de que ele segue o formato esperado (ex.: colunas como id, titulo, data_abertura, etc., conforme documentado em "Arquitetura do Sistema").

5️⃣ Inicie o container PostgreSQL

docker-compose up -d

Verifique se o banco está rodando em localhost:5432 com as credenciais padrão (deskdata:deskdata).

6️⃣ Execute o script principal

python src/main.py

O script processará o CSV e armazenará os dados no banco.

7️⃣ Parando o container

docker-compose down

---

📝 Contribuindo

1. Faça um fork do repositório.
2. Crie uma branch (feature/nova-funcionalidade).
3. Commit suas alterações (git commit -m 'feat: adiciona nova funcionalidade').
4. Envie um Pull Request.

---

🎯 Gostou do projeto?

Se esse projeto foi útil para você, deixe uma ⭐ no repositório! 😃