Tech Challenge - API Embrapa

API desenvolvida com FastAPI para consultar dados públicos de vitivinicultura da Embrapa. Esta API servirá como base de ingestão de dados para um futuro modelo de Machine Learning.

O projeto está disponibilizado no Render através do endereço: https://techchallenge-ai7z.onrender.com/docs#/

Como rodar localmente

pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload

#Estrutura do projeto

tech_challenge/
├──app/
├── __init__.py                     # Inicializador do pacote
├── analytics.py                    # Endpoints para análises futuras (ex: previsão, tendências)
├── auth_token.py                   # Validação de tokens JWT para proteger endpoints
├── config.py                       # Configurações globais da aplicação (secret key, expiração, etc.)
├── database.py                     # Inicialização do SQLAlchemy e conexão com SQLite
├── models.py                       # Modelos de dados SQLAlchemy (produção, usuários, etc.)
├── routes.py                       # Organização principal dos endpoints e routers
├── routes_analytics_integrado.py   # Versão completa incluindo endpoints analíticos
├── scraper.py                      # Scraper principal para produção, comercialização, processamento
├── scraper_import_export.py        # Scraper específico para importações e exportações
├── utils.py                        # Funções auxiliares como criação e validação de tokens JWT
│
├── requirements.txt          # Dependências do projeto
├── README.md                 # Instruções do projeto
├── main.py                   # comandos de inicialização do projeto
├── Procfile                  # comando de inicialização para o render
└── .gitignore                # Ignora arquivos desnecessários

🧭 Plano Arquitetural do Projeto

Este projeto foi estruturado com foco em modularidade, escalabilidade e segurança no consumo de dados públicos do setor vitivinícola.

🔁 Fluxo geral de dados

     [ Portal Embrapa ]
           |
           v
  (1) Scraping com BeautifulSoup + requests
           |
           v
  (2) Transformação com pandas
           |
           v
  (3) Persistência com SQLAlchemy (SQLite)
           |
           v
  (4) API RESTful com FastAPI
           |
           v
  (5) Acesso com autenticação via JWT + aprovação por admin

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🔐 Segurança

• Acesso controlado com fluxo de aprovação
• Tokens JWT com expiração automática
• Proteção de todos os endpoints via Depends(get_current_user)

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🧱 Estrutura das Tabelas

Abaixo estão os principais modelos de dados utilizados no banco (via SQLAlchemy), com suas respectivas funções e campos:

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📦 producao

Armazena dados históricos de produção de uvas por tipo de produto e ano.

Campo	Tipo	Descrição
id	Integer	Identificador único (autoincremento)
id_original	Integer	ID da fonte original do dado
control	String	Identificador de controle da Embrapa
produto	String	Tipo de produto vitivinícola
ano	Integer	Ano da produção
producao_toneladas	Float	Quantidade produzida em toneladas

🔐 Restrição: cada (id_original, ano) deve ser único.

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💼 comercializacao

Registra o volume de comercialização dos produtos vitivinícolas por ano.

Campo	Tipo	Descrição
id	Integer	Identificador único
id_original	Integer	ID da fonte original
control	String	Código de controle
produto	String	Tipo de produto
ano	Integer	Ano da comercialização
volume_comercializado	Float	Volume comercializado (litros/toneladas)

🔐 Restrição: cada (id_original, ano) deve ser único.

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🏭 processamento

Registra o volume de uvas processadas por cultivar e ano.

Campo	Tipo	Descrição
id	Integer	Identificador único
id_original	Integer	ID da fonte original
control	String	Código de controle
cultivar	String	Tipo da uva
ano	Integer	Ano do processamento
volume_processado_litros	Float	Volume processado em litros

🔐 Restrição: cada (id_original, ano) deve ser único.

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🌎 importacao

Contém dados de importação de vinhos por país e ano.

Campo	Tipo	Descrição
id	Integer	Identificador único
pais	String	Nome do país de origem
ano	Integer	Ano da importação
quantidade	Float	Quantidade importada
valor_usd	Float	Valor total em dólares

🔐 Restrição: cada (pais, ano) deve ser único.

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🌍 exportacao

Semelhante à importacao, mas referente às exportações por país e ano.

Campo	Tipo	Descrição
id	Integer	Identificador único
pais	String	Nome do país de destino
ano	Integer	Ano da exportação
quantidade	Float	Quantidade exportada
valor_usd	Float	Valor total em dólares

🔐 Restrição: cada (pais, ano) deve ser único.

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👤 usuarios

Controla os acessos à API via autenticação com aprovação por administrador.

Campo	Tipo	Descrição
id	Integer	Identificador único
username	String	Nome do usuário
senha	String	Senha do usuário
status	String	pendente, aprovado ou rejeitado
ultimo_token	String	Último token gerado (JWT)
data_token	DateTime	Data da última geração de token

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🔮 Escalabilidade futura

• Já estruturado para receber modelos de previsão (ML)
• Modularidade para substituição de SQLite por PostgreSQL
• Suporte a deploy em nuvem com Docker ou Vercel

🔮 Funcionalidades futuras planejadas

A API está estruturada para expansão futura com inteligência analítica, incluindo:

Endpoint	Descrição
/analytics/producao/previsao	Previsão da produção de uvas com base em séries históricas
/analytics/exportacao/tendencias	Análise de tendências de exportação por país
/analytics/comercializacao/ranking-regioes	Classificação de regiões por volume de comercialização
/analytics/importacao/alerta-estoque	Recomendação de ajuste de estoque com base na previsão de importação

Esses endpoints estão documentados e estruturados, prontos para integração com modelos de machine learning ou algoritmos estatísticos conforme evolução do projeto.