Invesight Backend 🚀

Este repositório contém o backend da aplicação Invesight, uma plataforma de análise de ativos financeiros. O backend foi desenvolvido em Python 3 utilizando o framework FastAPI para fornecer uma API RESTful eficiente, com integração ao banco de dados MongoDB Atlas e funcionalidades de web scraping para obter dados financeiros em tempo real.

🛠 Tecnologias

• Python 3 🐍
• FastAPI ⚡: Framework para a criação de APIs RESTful rápidas e eficientes.
• MongoDB Atlas 🗃️: Banco de dados em nuvem utilizado para armazenamento dos dados dos ativos e imagens das ações.
• Web Scraping 🌐: Utilizado para obter dados financeiros não disponíveis no banco de dados.
• Algoritmos de Busca com Lógica Fuzzy 🔍: Implementados para realizar buscas rápidas e dinâmicas de ativos financeiros.
• Planilhas Excel e Google Sheets 📊 (não em uso atualmente): Integração com planilhas para exibição de dados obtidos através de web scraping (em versões anteriores).

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📋 Funcionalidades

• API RESTful 🔌: A API segue as normas de RESTful para fornecer endpoints de fácil uso e integração.
• Conexão com MongoDB Atlas 🗄️: O projeto se conecta ao MongoDB Atlas para armazenar e acessar dados dos ativos e imagens (logos das ações).
• Web Scraping 🧑‍💻: O backend utiliza técnicas de scraping para buscar dados financeiros de ativos que não estão no banco de dados.
• Busca Dinâmica e Rápida ⚡: Algoritmos de busca com lógica fuzzy são utilizados para realizar buscas rápidas de ativos no frontend.
• EndPoints de Ativos do Tesouro Direto 💰: Embora ainda não utilizados no frontend, a API contém endpoints para obtenção dos ativos do Tesouro Direto, que serão aprimorados quando implementados no futuro.

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🗂 Estrutura de Diretórios

O projeto segue uma estrutura modular e organizada, com pastas e arquivos bem definidos para facilitar a manutenção e expansão. A estrutura básica é a seguinte:

invesight-backend/
│
├── AtivosAPI/
│   ├── entities/                # Definições dos modelos e entidades
│   │   └── actives.py
│   ├── functions/               # Funções de lógica de negócio
│   │   ├── database_functions/  # Funções para interagir com o banco de dados
│   │   │   ├── db_actives.py
│   │   │   ├── db_images.py
│   │   │   └── db_manipulation.py
│   │   ├── filter_functions/    # Funções de filtragem de dados
│   │   │   └── filter_functions.py
│   │   ├── request_functions/   # Funções de requisições
│   │   │   └── find_indices.py
│   │   └── utilities_functions/ # Funções utilitárias
│   │       └── utilities.py
│   ├── routes/                  # Endpoints da API
│   │   └── routes.py
│   └── web_scrapping/           # Scripts de web scraping
│       ├── b3_actives.py
│       └── treasury_bonds.py
│
├── PlanilhaExcel/
├── PlanilhaGoogle/
├── RasgagemDados/
├── .env
├── .gitignore
├── LICENSE
├── main.py
├── old_main.py
└── requirements.txt           # Dependências do projeto

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🚀 Como Rodar o Projeto

🔧 Pré-requisitos

• Python 3.8 ou superior
• MongoDB Atlas configurado
• Dependências do projeto (listadas no requirements.txt)

⚙️ Instalação

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/yourusername/invesight-backend.git
   cd invesight-backend

2. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

3. Configure as variáveis de ambiente (por exemplo, credenciais do MongoDB Atlas) no arquivo .env.

4. Para rodar a aplicação, execute:

   uvicorn app.main:app --reload

5. A API estará disponível em http://localhost:8000.

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🤝 Como Contribuir

1. Faça um fork deste repositório.
2. Crie uma nova branch (git checkout -b feature-nome-da-feature).
3. Faça as modificações necessárias.
4. Envie as alterações (git commit -am 'Adiciona nova funcionalidade').
5. Envie a branch para o repositório remoto (git push origin feature-nome-da-feature).
6. Crie um pull request.

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📬 Contato

Criado por Witor Oliveira
🔗 LinkedIn
📫 Contato por e-mail

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📜 Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT. Veja o arquivo MIT License para mais detalhes.