IXC Utils

Biblioteca Python com funções utilitárias para trabalhar com a API IXC Soft e manipulação de dados relacionados.

Instalação

pip install ixc-utils

Funcionalidades

Requisições à API IXC

• requisicao_ixc() - Requisição genérica à API
• requisicao_ixc_especifica() - Requisição otimizada para IDs específicos
• mapeamento() - Cria dicionários de mapeamento a partir da API

Filtros e Manipulação de Dados

• grid_param() - Cria filtros no formato da API IXC
• filtrar_dataframe() - Filtra DataFrames usando regex

Processamento de Texto

• limpar_prefixo_filial() - Remove prefixos de filial
• limpar_endereco() - Limpa e formata endereços
• substituir_nulos() - Substitui valores vazios

Processamento de Dados

• get_firstpay() - Obtém primeiro pagamento de parcelas recorrentes

Uso Básico

Requisições à API

from ixc_utils import configure, requisicao_ixc, mapeamento

# Configurar credenciais
configure(
    api_url="https://SEU_DOMINIO/webservice/v1",
    api_key="sua-chave-api"
)

# Fazer uma requisição simples
df = requisicao_ixc(
    rota="cliente"
)

# Criar mapeamento
clientes_map = mapeamento(
    rota="cliente",
    id="id",
    traducao="nome"
)

Requisições Otimizadas

from ixc_utils import requisicao_ixc_especifica

# Buscar contratos específicos por IDs
ids = [1, 2, 3, 4, 5]
df = requisicao_ixc_especifica(
    rota="cliente_contrato",
    ids=ids,
    tabela="id"
)

Criando Filtros

from ixc_utils import grid_param

# Criar filtro complexo
filtro = grid_param(
    ('id_cliente', '=', '123', 'AND'),
    ('status', '=', 'A', 'AND')
)

# Usar o filtro na requisição
df = requisicao_ixc(
    rota="cliente_contrato",
    query=filtro
)

Filtrar DataFrame

from ixc_utils import filtrar_dataframe

# Filtrar por padrão
df_filtrado = filtrar_dataframe(
    df, 
    coluna='nome', 
    padroes_regex=['João', 'Maria']
)

# Filtrar excluindo padrão
df_sem_teste = filtrar_dataframe(
    df, 
    coluna='status', 
    padroes_regex='teste', 
    negar=True
)

Manipulação de Texto

from ixc_utils import limpar_prefixo_filial, limpar_endereco, substituir_nulos

# Limpar prefixo de filial
plano = limpar_prefixo_filial("01 Plano Fibra 500MB")
# Resultado: "PLANO FIBRA 500MB"

# Limpar endereço
endereco = limpar_endereco("Rua ABC, 123 - Apto. 45")
# Resultado: "Rua Abc Apto"

# Substituir valores vazios
valor = substituir_nulos("", "N/A")
# Resultado: "N/A"

Processamento de Pagamentos

from ixc_utils import get_firstpay

# Obter primeiro pagamento por cliente
primeiro_pag = df.groupby('id_cliente').apply(get_firstpay)

Requisitos

• Python >= 3.8
• pandas >= 1.5.0
• requests >= 2.28.0
• numpy >= 1.23.0

Licença

MIT License

Contribuindo

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Autor

César Bragança - cesarbgf.contato@gmail.com

Links

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