Primeiramente é necessário ter instalado o Python e o pip.
Após essa etapa, é recomendado instalar a biblioteca pipenv para gerenciar as bibliotecas e ambientes virtuais.
pip install --user pipenv
Em seguida, com o pipenv, crie um ambiente virtual e instale as dependências do projeto encontradas no arquivo Pipfile.
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Criar um ambiente virtual com Python 3.x(recomendado Python=3.9)
pipenv --three -
Instalar dependências encontradas em Pipfile
pipenv sync
Finalmente, para iniciar a aplicação é necessário utilizar o server uvicorn no terminal DENTRO DA PASTA RAIZ("cromai/"):
uvicorn app.main:app
Obs:
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Caso deseje instalar as bibliotecas a parte utilizando o pip invés do pipenv é necessário inserir manualmente os pacotes encontrados no arquivo Pipfile;
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Caso o server seja inicializado de outro diretório, como por exemplo "cromai/app/", irá gerar um erro de importação de módulos.
Caso deseje uma interface mais amigável e gráfica, é possível visualizar as rotas e consumir a API através dos swaggers padrões do framework FastAPI, localizado nas URI:
Há também o arquivo "curl_api.txt" dentro do diretório "/Documents" com as linhas de commando para consumir a API com comentários sobre cada uma das mesmas.
Se desejar, também é possível utilizar diretamente no navegador as rotas da API a partir da URI http://127.0.0.1:8000 :
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POST para enviar uma imagem bitmap no formato "multipart/form-data" e retorna a confirmação do upload do arquivo.
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GET que envia uma variável "filename" na query contendo o nome do arquivo e retorna a imagem caso ela seja encontrada.
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POST que envia um "application/json" com os campos "filename" e "message" e retorna o nome da nova imagem(igual ao nome anterior mas com prefix="new_") com a mensagem esteganografada.
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GET que envia uma variável "filename" na query contendo o nome do arquivo e retorna a mensagem caso ela seja encontrada.
O arquivo "test_app.py" localizado dentro do diretório principal da aplicação("cromai/app/") é responsável pelas funções de testar as funcionalidades e respostas das rotas da API. Foi utilizado a biblioteca pytest para desenvolver todos testes.
Para rodar os testes é necessário iniciar o server(uvicorn) antes, ou o "Client" dos testes não irá conseguir se conectar no servidor para gerar as respostas esperadas.
Com isso, basta estar localizado DENTRO da pasta da APLICAÇÃO("cromai/app/") e rodar o seguinte comando no terminal:
pytest
O desafio foi realizado buscando seguir as exigências do Case localizado na pasta "/Documents". Foi extremamente desafiador realizar esse projeto, principalmente pelo fato de eu nunca ter manipulado imagens ou outros arquivos em nível de bytes e bits. O tema do desafio foi muito legal como esperado da Cromai, o que novamente me auxiliou e incentivou durante todo meu processo de desenvolvimento, assim como meus dois gatos fazendo bagunça durante o andamento da aplicação.
A esteganografia é um método relativamente simples e com um poder muito alto, fiquei impressionado com o resultado das imagens com as mensagens embutidas. Tive grande dificuldade na parte de inserir e retirar as mensagens secretas, tendo um longo tempo ai de muitos testes e "brincadeiras" com as manipulações de bytes/bits. Conforme os dias foram passando fui me familiarizando cada vez mais com o formato da proposta do desafio, tendo conseguido realizar de fato o resultado que desejava na madrugada do ultimo dia. Esse em dúvida nenhuma foi o teste mais difícil e de fé que tive desde o início de meus estudos, a persistência de continuar tentando acho que foi o que mais obtive de valor ao finalizar o teste.
Estou estudando há algum tempo o FastAPI, um framework que gostei muito do formato e proposta dele e decidi por deenvolver utilizando o mesmo pois além de suas funcionalidades serem muito eficientes e claras, ainda vem com o bônus incrível de ter duas opções de swagger e todo código implementado segundo o OpenAPI. Poderia ter explorado mais ainda o framework usando e abusando das funções async mas por conta do tempo que demorei para completar os requisitos do desafio não consegui fazer essas implementações.
As imagens foram transformadas em escala cinza para uma melhor e mais fácil decodificação das mensagens embutidas. Além disso, em todas imagens geradas com mensagens foi adicionado o prefixo "new_", facilitando e padronizando assim as imagens alteradas das originais. Todos os arquivos são salvos em um diretório temporário criado a cada vez que o server é iniciado e deletado toda vez em que é encerrado, garantindo assim que nenhuma imagem e/ou mensagem fique armazenada como a proposta do Case.
Os testes realizados não são muitos mas eles contemplam toda a aplicação na sua totalidade, com testes bem sucedidos e mal-sucedidos, inputs corretos e errados.
Muito obrigado pela oportunidade de poder participar novamente de outro processo seletivo da Cromai, e pelo mais divertido background de desafio que já existiu. Cresci e me aprimorei muito com o teste e fiquei muito feliz com o resultado obtido.
Viva a revolução contra a ditadura dos gatos!
O projeto foi subido para o Heroku no link https://cromaistegano.herokuapp.com
Adicionado Dockerfile e publicado o container com nome cromaistegano o qual pode ser encontrado no DockerHub https://hub.docker.com/ e utilizado através do comando:
- docker pull terrotar/cromaistegano:version1