Como automatizar tarefas com Python: passo a passo

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.

Demo grátis Workflow Zeev

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:

Importamos o módulo os para interagir com o sistema operacional.

Definimos uma função: renomear arquivos que recebem o caminho da pasta como parâmetro.

Usamos os.listdir para obter uma lista de todos os arquivos na pasta.

Iteramos sobre cada arquivo na lista.

Criamos um novo nome para o arquivo (você pode personalizar essa lógica conforme necessário).

Usamos os.rename para renomear o arquivo.

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!