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Como automatizar tarefas com Python: passo a passo

Automatização de tarefas com Python

Python, uma linguagem de programação versátil e poderosa, tem desempenhado um papel fundamental no desenvolvimento de software ao longo dos anos. 

A crescente popularidade de Python é atribuída à sua simplicidade e eficiência. A linguagem ganhou reconhecimento por sua sintaxe clara e acessível, tornando-a ideal para programadores de todos os níveis de habilidade. 

Ao explorar a simplicidade da sintaxe, a riqueza da biblioteca padrão, a versatilidade multiplataforma e o apoio de uma comunidade ativa, buscamos fornecer um guia passo a passo para aqueles que desejam utilizar Python na automatização e otimização de processos.

Vantagens de Utilizar Python para Automatização:

  • Simplicidade da Sintaxe: A sintaxe simples e legível do Python simplifica o processo de desenvolvimento, permitindo que os programadores se concentrem na lógica da automação em vez de se perderem em detalhes complicados. Isso resulta em códigos mais limpos e eficientes.
  • Ampla Biblioteca Padrão e Suporte a Módulos de Terceiros: Python oferece uma extensa biblioteca padrão que abrange uma variedade de funcionalidades, desde manipulação de arquivos até comunicação de rede. Além disso, a capacidade de integrar facilmente módulos de terceiros amplia significativamente as possibilidades, proporcionando aos desenvolvedores acesso a uma vasta gama de recursos prontos para uso.
  • Multiplataforma: A natureza multiplataforma do Python permite que os scripts de automação sejam executados em diferentes sistemas operacionais sem a necessidade de modificações significativas.

Essa flexibilidade é essencial para garantir que as soluções de automação possam ser implementadas em ambientes diversos.



  • Comunidade Ativa Python: A comunidade Python é um recurso valioso para aqueles envolvidos na automação de tarefas. Fóruns online, grupos de discussão e eventos dedicados proporcionam um ambiente propício para troca de conhecimento, resolução de problemas e aprendizado contínuo.

A colaboração entre os membros da comunidade fortalece ainda mais o ecossistema Python.

Configuração Adequada do Ambiente de Desenvolvimento

  • Instale o Python: Certifique-se de ter o Python instalado em seu sistema. Você pode baixá-lo no site oficial python.org.
  • Ambiente Virtual (virtualenv ou venv): Use um ambiente virtual para isolar suas dependências de projeto. Isso evita conflitos entre bibliotecas de diferentes projetos.
  • Editor de Código: Escolha um editor de código que seja confortável para você. Algumas opções populares incluem VSCode, PyCharm, Atom e Sublime Text.
  • Gerenciador de Pacotes: Use um gerenciador de pacotes como pip para instalar e gerenciar bibliotecas Python.

Manipulação de Arquivos

Backup de Arquivos

Passo 1: Instalação do módulo shutil

import shutil

Passo 2: Definição da Função de Backup

def fazer_backup(origem, destino):
   try:
       shutil.copytree(origem, destino)
       print("Backup realizado com sucesso!")
   except shutil.Error as e:
       print(f"Erro ao fazer backup: {e}")

Passo 3: Chamando a Função de Backup

origem = '/caminho/da/pasta/origem'
destino = '/caminho/da/pasta/destino'
fazer_backup(origem, destino)

Importação do Módulo shutil:

  • import shutil: Isso importa a biblioteca shutil, que fornece operações de alto nível para manipulação de arquivos.

Definição da Função fazer_backup:

  • def fazer_backup(origem, destino): A função recebe dois parâmetros, origem (diretório de origem) e destino (diretório de destino para o backup).

Tentativa de Cópia do Diretório:

  • shutil.copytree(origem, destino): Tenta copiar todos os arquivos da origem para o destino.

Exibição de Mensagem de Sucesso ou Tratamento de Erro:

  • Usa um bloco try-except para lidar com possíveis erros durante a cópia e exibe mensagens apropriadas.

Exemplo de Uso:

  • Fornece caminhos de origem e destino e chama a função fazer_backup.

Organização de Arquivos

Passo 1: Instalação do módulo os

import os

Passo 2: Definição da Função de Organização

def organizar_arquivos(diretorio):
   for nome_arquivo in os.listdir(diretorio):
       if nome_arquivo.endswith('.txt'):
           pasta_destino = os.path.join(diretorio, 'txt_files')
           os.makedirs(pasta_destino, exist_ok=True)
           shutil.move(os.path.join(diretorio, nome_arquivo), os.path.join(pasta_destino, nome_arquivo))
           print(f"{nome_arquivo} movido para {pasta_destino}")

Passo 3: Chamando a Função de Organização

diretorio = '/caminho/da/pasta'
organizar_arquivos(diretorio)

Iteração sobre Arquivos na Origem:

  • for arquivo in os.listdir(origem): Itera sobre todos os arquivos no diretório de origem.

Determinação do Tipo de Arquivo:

  • tipo_arquivo = arquivo.split(‘.’)[-1]: Obtém a extensão do arquivo.

Criação de Diretório de Destino para Tipo de Arquivo:

  • pasta_destino = os.path.join(destino, tipo_arquivo): Combina o caminho de destino com o tipo de arquivo.

Criação de Diretório se Não Existir:

  • if not os.path.exists(pasta_destino): Verifica se a pasta de destino para o tipo de arquivo existe e a cria, se necessário.

Movimentação do Arquivo:

  • shutil.move(os.path.join(origem, arquivo), os.path.join(pasta_destino, arquivo)): Move o arquivo para o diretório correspondente.

Exibição de Mensagem de Movimentação:

  • print(f”Arquivo {arquivo} movido para {pasta_destino}”): Exibe uma mensagem indicando a movimentação do arquivo.

Exemplo de Uso:

  • Fornece caminhos de origem e destino e chama a função organizar_arquivos.

Extração de Informações de um Arquivo

Passo 1: Importação do módulo pandas

import pandas as pd

Passo 2: Leitura e Extração de Informações de um Arquivo CSV

def extrair_informacoes_csv(caminho_arquivo):
   try:
       df = pd.read_csv(caminho_arquivo)
       # Aqui você pode realizar operações no DataFrame 'df'
       print(df.head())  # Exibe as primeiras linhas do DataFrame
   except FileNotFoundError:
       print("Arquivo não encontrado.")
   except pd.errors.EmptyDataError:
       print("Arquivo vazio.")
   except pd.errors.ParserError:
       print("Erro ao analisar o arquivo CSV.")

Passo 3: Chamando a Função de Extração de Informações

caminho_arquivo = '/caminho/do/arquivo.csv'
extrair_informacoes_csv(caminho_arquivo)

Abertura do Arquivo de Log:

  • with open(caminho_arquivo, ‘r’) as arquivo: Abre o arquivo de log em modo de leitura usando o bloco with, que garante o fechamento adequado do arquivo.

Iteração sobre Linhas do Arquivo:

  • for linha in arquivo: Itera sobre cada linha no arquivo de log.

Verificação de Presença da Palavra ‘Erro’:

  • if ‘Erro’ in linha: Verifica se a palavra ‘Erro’ está presente na linha.

Exibição de Linhas com Erros:

  • print(f”Erro encontrado: {linha.strip()}”): Exibe a linha contendo o erro (removendo espaços em branco extras).

Tratamento de Erros:

  • Usa um bloco try-except para lidar com possíveis erros durante a leitura do arquivo.

Exemplo de Uso:

  • Fornece o caminho do arquivo de log e chama a função extrair informações log.

Lembre-se de substituir /caminho/da/pasta/origem, /caminho/da/pasta/destino, /caminho/da/pasta e /caminho/do/arquivo.csv pelos caminhos reais dos seus arquivos e diretórios.

Esses são exemplos simples para começar com automação em Python. Conforme você se tornar mais familiarizado com a linguagem, poderá explorar outras bibliotecas e técnicas para automatizar tarefas mais complexas.

Web Scraping

Passo 1:

Importação das bibliotecas necessárias: requests para fazer solicitações HTTP e BeautifulSoup para analisar o HTML.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

Passo 2:

Definimos uma função extrair_dados_site que recebe a URL do site como parâmetro.

def extrair_dados_site(url):

Passo 3:

Usamos requests.get() para fazer uma solicitação GET à URL fornecida e obter o conteúdo HTML da página.

response = requests.get(url)

Passo 4:

Verificamos se a solicitação foi bem-sucedida (status_code 200).

if response.status_code == 200:

Passo 5:

Usamos BeautifulSoup para analisar o HTML e encontrar elementos específicos da página, com base em classes, IDs ou outros atributos.

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
dados = soup.find_all(class_='classe-do-elemento'

Passo 6:

Extraímos e imprimimos os dados desejados.

for dado in dados:
           print(dado.text)
   else:
       print("Erro ao acessar a página:", response.status_code)

Exemplo de Uso:

url = 'https://www.exemplo.com'
extrair_dados_site(url)

Lembre-se de ajustar o código de acordo com a estrutura do site que você está tentando extrair dados.

É importante também verificar a política de uso do site para garantir que você está autorizado a fazer scraping de seus dados.

Código completo: 

import requests
from bs4 import BeautifulSoup


def extrair_dados_site(url):
   # Fazendo uma requisição GET para obter o conteúdo HTML da página
   response = requests.get(url)


   # Verificando se a requisição foi bem-sucedida (código de status 200)
   if response.status_code == 200:
       # Usando BeautifulSoup para analisar o HTML
       soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')


       # Encontrando elementos HTML com a classe específica (ajuste de acordo com o site)
       dados = soup.find_all(class_='classe-do-elemento')


       # Extraindo e imprimindo os dados
       for dado in dados:
           print(dado.text)
   else:
       print("Erro ao acessar a página:", response.status_code)


# Exemplo de uso
url = 'https://www.exemplo.com'
extrair_dados_site(url)

Interação com API

Passo 1.

Importamos a biblioteca requests para fazer solicitações HTTP.

import requests

Passo 2.

Definimos uma função obter_previsao_tempo que recebe o nome da cidade como parâmetro.

def obter_previsao_tempo(cidade):

Passo 3.

Construímos a URL da API de previsão do tempo (substituindo SEU_API_KEY pela chave da API real). 

url = f'https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={cidade}&appid=SEU_API_KEY'

Passo 4.

Fazemos uma solicitação GET à API usando requests.get().

response = requests.get(url)

Passo 5.

Verificamos se a solicitação foi bem-sucedida (status_code 200).

if response.status_code == 200:

Passo 6.

Convertendo a resposta para JSON usando .json().

dados = response.json()

Passo 7.

Extraímos e imprimimos os dados relevantes da previsão do tempo, como temperatura e descrição.

temperatura = dados['main']['temp']
   descricao = dados['weather'][0]['description']
   print(f"Previsão do tempo para {cidade}:")
   print(f"Temperatura: {temperatura}°C")
   print(f"Descrição: {descricao}")
else:
   print("Erro ao acessar a API:", response.status_code)

Exemplo de Uso: 

cidade = 'São Paulo'
obter_previsao_tempo(cidade)

Lembre-se de substituir a URL da API e a chave da API pelo endpoint e chave real fornecidos pelo serviço da API que você deseja acessar.

Além disso, adapte o código conforme necessário para processar os dados específicos retornados pela API que você está utilizando.

Código Completo:

import requests


def obter_previsao_tempo(cidade):
   # URL da API de previsão do tempo (substitua pela API desejada)
   url = f'https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={cidade}&appid=SEU_API_KEY'


   # Fazendo uma requisição GET para a API
   response = requests.get(url)


   # Verificando se a requisição foi bem-sucedida (código de status 200)
   if response.status_code == 200:
       # Convertendo a resposta para JSON
       dados = response.json()


       # Extraindo e imprimindo os dados relevantes (ajuste de acordo com a API)
       temperatura = dados['main']['temp']
       descricao = dados['weather'][0]['description']
       print(f"Previsão do tempo para {cidade}:")
       print(f"Temperatura: {temperatura}°C")
       print(f"Descrição: {descricao}")
   else:
       print("Erro ao acessar a API:", response.status_code)


# Exemplo de uso
cidade = 'São Paulo'
obter_previsao_tempo(cidade)

Automação de Tarefas Repetitivas 

Certifique-se de instalar as bibliotecas necessárias (pandas e openpyxl) usando pip install pandas openpyxl antes de executar os exemplos. Esses exemplos são apenas um ponto de partida e podem ser ajustados de acordo com suas necessidades específicas.

Envio de E-mails em Massa:

Passo 1: Configuração do Servidor SMTP:

  • Definimos as configurações do servidor SMTP, incluindo o host, porta, nome de usuário e senha.

import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText


def enviar_email(destinatarios, assunto, mensagem):
   servidor_smtp = 'smtp.seuemail.com'
   porta_smtp = 587
   usuario = 'seu_email@exemplo.com'
   senha = 'sua_senha'

Passo 2: Criação do E-mail:

  • Criamos um objeto MIMEMultipart para representar o e-mail.
  • Configuramos o remetente e o assunto do e-mail.
  • Anexamos a mensagem ao e-mail usando MIMEText.
email = MIMEMultipart()
email['From'] = usuario
email['Subject'] = assunto
email.attach(MIMEText(mensagem, 'plain'))

Passo 3: Conexão, Envio e Tratamento de Erros:

  • Iniciamos uma conexão SMTP com o servidor usando smtplib.SMTP.
  • Autenticamos o usuário usando login.
  • Iteramos sobre a lista de destinatários e enviamos o e-mail para cada um usando sendmail.
  • Usamos um bloco try-except para lidar com possíveis erros durante o envio de e-mails.
try:
   with smtplib.SMTP(servidor_smtp, porta_smtp) as servidor:
       servidor.starttls()
       servidor.login(usuario, senha)
       for destinatario in destinatarios:
           email['To'] = destinatario
           servidor.sendmail(usuario, destinatario, email.as_string())
   print("E-mails enviados com sucesso!")
except Exception as e:
   print(f"Erro ao enviar e-mails: {e}")

Exemplo de Uso: 

destinatarios = ['destinatario1@example.com', 'destinatario2@example.com']
assunto = 'Assunto do e-mail'
mensagem = 'Conteúdo do e-mail'
enviar_email(destinatarios, assunto, mensagem)

Código Completo: 



import smtplib
from email.mime.multipart import MIMEMultipart
from email.mime.text import MIMEText


def enviar_email(destinatarios, assunto, mensagem):
   # Configurações do servidor SMTP
   servidor_smtp = 'smtp.seuemail.com'
   porta_smtp = 587
   usuario = 'seu_email@exemplo.com'
   senha = 'sua_senha'


   # Criação do e-mail
   email = MIMEMultipart()
   email['From'] = usuario
   email['Subject'] = assunto
   email.attach(MIMEText(mensagem, 'plain'))


   # Conexão e envio do e-mail
   try:
       with smtplib.SMTP(servidor_smtp, porta_smtp) as servidor:
           servidor.starttls()
           servidor.login(usuario, senha)
           for destinatario in destinatarios:
               email['To'] = destinatario
               servidor.sendmail(usuario, destinatario, email.as_string())
       print("E-mails enviados com sucesso!")
   except Exception as e:
       print(f"Erro ao enviar e-mails: {e}")


# Exemplo de uso
destinatarios = ['destinatario1@example.com', 'destinatario2@example.com']
assunto = 'Assunto do e-mail'
mensagem = 'Conteúdo do e-mail'
enviar_email(destinatarios, assunto, mensagem)

Geração de Relatórios Automáticos:

Passo 1: Criação do DataFrame:

  • Utilizamos a biblioteca pandas para criar um DataFrame com os dados fornecidos.
import pandas as pd


def gerar_relatorio(dados, nome_arquivo):
   try:
       df = pd.DataFrame(dados)

Passo 2: Salvando o DataFrame como Arquivo CSV:

  • Usamos o método to_csv para salvar o DataFrame como um arquivo CSV com o nome especificado.
df.to_csv(nome_arquivo, index=False)
print(f"Relatório '{nome_arquivo}' gerado com sucesso!")

Passo 3: Tratamento de Erros:

  • Usamos um bloco try-except para lidar com possíveis erros durante a geração do relatório.
except Exception as e:
   print(f"Erro ao gerar o relatório: {e}")

Exemplo de Uso: 

dados = {'Nome': ['João', 'Maria', 'José'], 'Idade': [30, 25, 35]}
nome_arquivo = 'relatorio.csv'
gerar_relatorio(dados, nome_arquivo)

Código Completo:

import pandas as pd


def gerar_relatorio(dados, nome_arquivo):
   try:
       # Criando um DataFrame com os dados
       df = pd.DataFrame(dados)


       # Salvando o DataFrame como arquivo CSV
       df.to_csv(nome_arquivo, index=False)
       print(f"Relatório '{nome_arquivo}' gerado com sucesso!")
   except Exception as e:
       print(f"Erro ao gerar o relatório: {e}")


# Exemplo de uso
dados = {'Nome': ['João', 'Maria', 'José'], 'Idade': [30, 25, 35]}
nome_arquivo = 'relatorio.csv'
gerar_relatorio(dados, nome_arquivo)

Atualização de Planilhas:

Passo 1: Carregando a Planilha Existente:

  • Utilizamos a biblioteca openpyxl para carregar a planilha existente com o nome especificado.
import openpyxl


def atualizar_planilha(dados, nome_planilha):
   try:
       wb = openpyxl.load_workbook(nome_planilha)
       ws = wb.active

Passo 2: Inserindo Dados na Planilha:

  • Iteramos sobre os dados fornecidos e inserimos cada valor na célula correspondente na planilha.
for linha, linha_dados in enumerate(dados, start=2):
   for coluna, valor in enumerate(linha_dados, start=1):
       ws.cell(row=linha, column=coluna, value=valor)

Passo 3: Salvando as Alterações:

  • Usamos o método save para salvar as alterações feitas na planilha.
wb.save(nome_planilha)
print(f"Planilha '{nome_planilha}' atualizada com sucesso!")

Passo 4: Tratamento de Erros:

  • Usamos um bloco try-except para lidar com possíveis erros durante a atualização da planilha.
xcept Exception as e:
   print(f"Erro ao atualizar a planilha: {e}")

Exemplo de Uso: 

dados = [['Nome', 'Idade'], ['João', 30], ['Maria', 25], ['José', 35]]
nome_planilha = 'planilha.xlsx'
atualizar_planilha(dados, nome_planilha)

Código Completo:

import openpyxl


def atualizar_planilha(dados, nome_planilha):
   try:
       # Carregando a planilha existente
       wb = openpyxl.load_workbook(nome_planilha)
       ws = wb.active


       # Inserindo dados na planilha
       for linha, linha_dados in enumerate(dados, start=2):
           for coluna, valor in enumerate(linha_dados, start=1):
               ws.cell(row=linha, column=coluna, value=valor)


       # Salvando as alterações
       wb.save(nome_planilha)
       print(f"Planilha '{nome_planilha}' atualizada com sucesso!")
   except Exception as e:
       print(f"Erro ao atualizar a planilha: {e}")


# Exemplo de uso
dados = [['Nome', 'Idade'], ['João', 30], ['Maria', 25], ['José', 35]]
nome_planilha = 'planilha.xlsx'
atualizar_planilha(dados, nome_planilha)

Dicas Específicas

Instalação de Bibliotecas Essenciais:

  • Pandas: Biblioteca poderosa para análise e manipulação de dados. Útil para lidar com conjuntos de dados tabulares.
  • Schedule: Ótima para agendar tarefas em Python. Permite executar funções em intervalos específicos de tempo.
  • Seaborn e Matplotlib: Bibliotecas para visualização de dados. Seaborn oferece gráficos estatísticos mais avançados, enquanto o Matplotlib é mais flexível e personalizável.

Criação, Execução e Agendamento de Scripts Python:

  • Criando Scripts Python: Use um editor de texto para escrever seus scripts Python. Comece com um arquivo .py e escreva seu código.
  • Executando Scripts: No terminal ou prompt de comando, navegue até o diretório onde seu script está localizado e execute-o usando o comando python nome_do_script.py.
  • Agendando Scripts: Use a biblioteca schedule para agendar a execução de seus scripts. Por exemplo, você pode agendar a execução de um script todos os dias às 10h da manhã.
import schedule
import time
def minha_tarefa():
   print("Executando minha tarefa...")
# Agendando a execução da função minha_tarefa() para todos os dias às 10h
schedule.every().day.at("10:00").do(minha_tarefa)
# Mantenha o script em execução para que o agendamento funcione
while True:
   schedule.run_pending()
   time.sleep(1)

Ampliando as Possibilidades de Uso de Python na Automação

Renomeação de arquivos em pastas:

Aqui está um exemplo simples de automação com Python para renomeação de arquivos em pastas:

import os


def renomear_arquivos(caminho_pasta):
   # Obtendo uma lista de todos os arquivos na pasta
   arquivos = os.listdir(caminho_pasta)


   # Iterando sobre cada arquivo na lista
   for arquivo in arquivos:
       # Criando o novo nome do arquivo (aqui você pode implementar a lógica desejada para renomear os arquivos)
       novo_nome = arquivo.replace(' ', '_')  # Substitui espaços por sublinhados, por exemplo


       # Renomeando o arquivo
       try:
           os.rename(os.path.join(caminho_pasta, arquivo), os.path.join(caminho_pasta, novo_nome))
           print(f"Arquivo {arquivo} renomeado para {novo_nome}")
       except Exception as e:
           print(f"Erro ao renomear o arquivo {arquivo}: {e}")




# Exemplo de uso
caminho_pasta = '/caminho/para/sua/pasta'
renomear_arquivos(caminho_pasta)

Neste exemplo:

  1. Importamos o módulo os para interagir com o sistema operacional.
  1. Definimos uma função: renomear arquivos que recebem o caminho da pasta como parâmetro.
  1. Usamos os.listdir para obter uma lista de todos os arquivos na pasta.
  1. Iteramos sobre cada arquivo na lista.
  1. Criamos um novo nome para o arquivo (você pode personalizar essa lógica conforme necessário).
  1. Usamos os.rename para renomear o arquivo.
  1. Lidamos com possíveis erros usando um bloco try-except.

Certifique-se de substituir ‘/caminho/para/sua/pasta’ pelo caminho real da pasta que contém os arquivos que você deseja renomear.

Este exemplo é um ponto de partida e pode ser ajustado para atender às suas necessidades específicas de renomeação de arquivos.

Processamento eficiente de grandes conjuntos de dados com Pandas

Um exemplo prático e alguns benefícios da automação com Python para o processamento eficiente de grandes conjuntos de dados com Pandas:

Imagine que você tem um grande conjunto de dados em formato CSV que contém informações de vendas de uma empresa.

Você deseja calcular algumas métricas, como o total de vendas por mês e a média de vendas por categoria de produto.

import pandas as pd


# Carregando o conjunto de dados
dados_vendas = pd.read_csv('dados_vendas.csv')


# Visualizando as primeiras linhas do DataFrame
print("Primeiras linhas do DataFrame:")
print(dados_vendas.head())


# Convertendo a coluna 'data' para o tipo datetime
dados_vendas['data'] = pd.to_datetime(dados_vendas['data'])


# Calculando o total de vendas por mês
vendas_por_mes = dados_vendas.groupby(dados_vendas['data'].dt.to_period('M'))['valor_venda'].sum()


# Calculando a média de vendas por categoria de produto
media_vendas_por_categoria = dados_vendas.groupby('categoria')['valor_venda'].mean()


# Exibindo os resultados
print("\nTotal de vendas por mês:")
print(vendas_por_mes)
print("\nMédia de vendas por categoria de produto:")
print(media_vendas_por_categoria)


Benefícios:

  • Facilidade de Manipulação de Dados: Pandas oferece uma interface poderosa e intuitiva para manipulação de dados tabulares, permitindo realizar operações complexas de forma simples.
  • Eficiência no Processamento de Grandes Conjuntos de Dados: Pandas é otimizado para lidar com grandes conjuntos de dados, permitindo processamento rápido e eficiente mesmo com grandes volumes de dados.
  • Funcionalidades Avançadas de Análise de Dados: Pandas fornece uma ampla gama de funcionalidades para análise de dados, incluindo agrupamento, agregação, filtragem, junção e muito mais, facilitando a realização de análises complexas.
  • Integração com Outras Bibliotecas: Pandas se integra bem com outras bibliotecas Python, como NumPy, Matplotlib e scikit-learn, permitindo construir pipelines de análise de dados completos.
  • Flexibilidade e Personalização: Pandas oferece muitas opções de personalização e flexibilidade, permitindo adaptar o processamento de dados às necessidades específicas de cada projeto.

Com Pandas, é possível automatizar o processamento de grandes conjuntos de dados de forma eficiente, economizando tempo e esforço e permitindo extrair insights valiosos de seus dados.

Criação de gráficos e visualizações atrativas usando Matplotlib e Seaborn.

Aqui está um exemplo prático e alguns benefícios da automação com Python na criação de gráficos e visualizações atraentes usando Matplotlib e Seaborn:

Imagine que você tem um grande conjunto de dados em formato CSV que contém informações de vendas de uma empresa. Você deseja calcular algumas métricas, como o total de vendas por mês e a média de vendas por categoria de produto.


import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns


# Carregando o conjunto de dados
dados_vendas = pd.read_csv('dados_vendas.csv')


# Convertendo a coluna 'data' para o tipo datetime
dados_vendas['data'] = pd.to_datetime(dados_vendas['data'])


# Criando um gráfico de barras para visualizar as vendas por região
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(data=dados_vendas, x='regiao', y='valor_venda', estimator=sum)
plt.title('Vendas por Região')
plt.xlabel('Região')
plt.ylabel('Total de Vendas')
plt.show()


# Criando um gráfico de linha para visualizar a tendência de vendas ao longo do tempo
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(data=dados_vendas, x='data', y='valor_venda', estimator=sum)
plt.title('Tendência de Vendas ao Longo do Tempo')
plt.xlabel('Data')
plt.ylabel('Total de Vendas')
plt.show()

Benefícios:

  • Facilidade de Uso: Matplotlib e Seaborn fornecem uma interface simples e intuitiva para a criação de gráficos e visualizações, permitindo que mesmo iniciantes em Python possam criar visualizações atraentes com facilidade.
  • Ampla Variedade de Gráficos: Matplotlib e Seaborn oferecem uma ampla variedade de tipos de gráficos, incluindo gráficos de barras, gráficos de linha, gráficos de dispersão, gráficos de caixa, histogramas e muito mais, atendendo às necessidades de diferentes tipos de análises e visualizações.
  • Personalização e Estilização: Ambas as bibliotecas oferecem opções extensivas para personalização e estilização dos gráficos, permitindo ajustar cores, estilos, marcadores, legendas e muito mais para criar visualizações atraentes e informativas.
  • Integração com Pandas: Matplotlib e Seaborn se integram bem com o Pandas, permitindo que os usuários visualizem facilmente conjuntos de dados Pandas, o que facilita a criação de visualizações a partir de dados existentes.
  • Visualizações Estatísticas Avançadas: Seaborn oferece funcionalidades avançadas para visualização estatística, incluindo gráficos de distribuição, gráficos de densidade, gráficos de regressão e muito mais, permitindo a análise detalhada de dados.

Com Matplotlib e Seaborn, é possível automatizar a criação de gráficos e visualizações atraentes, permitindo que os usuários comuniquem efetivamente a partir de dados de forma clara e convincente.

Conclusão sobre automatização com Python

Ao optar pela versão mais recente da Python, escolher uma IDE adequada e dominar a sintaxe básica, os desenvolvedores se tornam mais preparados para explorar todo o potencial dessa linguagem de programação. A exploração da biblioteca padrão e o aproveitamento de módulos de terceiros através do PIP ampliam mais as possibilidades. 

Os exemplos abordados durante o conteúdo, como manipulação de arquivos, web scraping e automação de tarefas, oferecem um melhor conhecimento de como a Python pode simplificar e agilizar processos rotineiros na sua empresa.

Em conclusão, Python na automação não é apenas uma escolha prática, mas uma porta de entrada para um universo de possibilidades.

Agora uma informação que talvez você não saiba:

Você pode levar autonomia total pra todos os setores da sua empresa automatizarem processos sem que eles precisem aprender Python!

Sim! O que talvez você não saiba é que é possível fazer MUITA coisa com a modalidade low-code, inclusive implementar automatização de processos e tarefas de forma INTEGRADA em toda a empresa.

A nossa abordagem low-code não é apenas sobre tecnologia; é sobre capacitar cada membro da sua equipe, independentemente do nível de conhecimento em programação, a criar soluções personalizadas.

Tela do software de processos zeev para automatização de processos

Se você leu este artigo até aqui e aprendeu como automatizar tarefas com Python. então temos certeza absoluta que irá gostar muito mais do que o Zeev é capaz de fazer por sua equipe e setores! Conheça o Zeev! Solicite uma demonstração gratuita!

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