Taller_3

Se requiere desarrollar un programa en Python que permita analizar sesiones de clientes almacenadas en una matriz.

Se requiere desarrollar un microservicio que exponga API RESTful utilizando algún framework de Python (preferentemente Flask) que permita lo siguiente: 1. Crear usuarios, indicando email (debe ser válido), nombre, apellido y dirección (opcional). 2. Aprobar un usuario anteriormente creado mediante su email. 3. Modificar un usuario indicando su email y los campos a modificar. 4. Deshabilitar un usuario indicando su email (nunca se eliminan, pero pueden deshabilitarse) 5. Crear una venta asociada a un usuario, mediante una llamada tipo POST con el siguiente mensaje (si un usuario no se encuentra habilitado, este llamado debe dar error): { “uuid”: “889e068d-b098-4da2-82dd-4c712a0446b6”, “user_email”: “ejemplo@geopagos.com”, “amount”: 123.45, “date”: “2017-10-15 11:35” } 6. Anular una venta indicando su identificador único (la venta queda, pero anulada). 7. Listar todos los usuarios, indicando su email, nombre, apellido, dirección, estado (si fue aprobado y/o deshabilitado), la cantidad total de ventas asociadas a dicho usuario y el importe total operado (suma de los importes de todas las ventas no anuladas). 8. Consultar la lista de ventas de un usuario indicando su email. Esta API será consumida por otros microservicios dentro del mismo stack, por lo que los pedidos que reciba deben ser sin autenticación. Implementar todas las validaciones que sea posible, retornando un error con su descripción correspondiente en caso de algún fallo o alguna inconsistencia en la información recibida. La información (usuarios y ventas) debe persistir en una base de datos, que puede ser documental (preferentemente) o relacional. Opcionalmente (siendo un plus que sumará puntos en la evaluación) se podrá incluir un archivo Dockerfile, que permita hacer un build de una imagen de Docker que contenga un intérprete de Python, las dependencias necesarias, y el código del ejercicio. De igual modo se valorará la inclusión de un archivo docker-compose.yml que permita correr en un mismo stack el servicio mencionado y la base de datos. El servicio deberá poder ser accesible mediante el puerto 5000 del equipo anfitrión.