Proyecto: Sistema de Automatización y API REST para Resúmenes

Descripción General

Este proyecto es una combinación de automatización de tareas y una API REST que permite generar y obtener un resumen financiero a partir de un sistema externo. Utiliza herramientas modernas como Flask, Selenium y Pandas para ofrecer una solución robusta y escalable.

Características Principales

• Automatización Web: Navega automáticamente por el sistema externo, ingresa credenciales, descarga reportes y procesa la información.
• API REST: Ofrece endpoints para interactuar con la automatización y obtener resúmenes financieros.
• Procesamiento de Datos: Analiza reportes descargados utilizando Pandas y extrae información relevante.
• SchedulerService: Automatiza procesos recurrentes como generación de reportes y actualización de datos mediante tareas programadas, optimizando tiempo y reduciendo intervención manual.
• Frontend Interactivo: Interfaz web diseñada para interactuar con los endpoints de la API. Está optimizada para dispositivos móviles, permitiendo al usuario acceder fácilmente desde su celular y obtener los resúmenes financieros con facilidad

Estructura del Proyecto

autogs/
├── abs_path.py
├── application/
│   ├── configuration/
│   │   └── firebase_config.py
│   ├── controller/
│   │   ├── rest/
│   │   │   ├── wsgi.py
│   │   │   └── SummaryREST.py
│   ├── models/
|   |   ├── Summary.py
│   │   ├── automation/
│   │   │   ├── date_setter/
│   │   │   │   ├── DateSetter.py 
│   │   │   │   ├── DateSetterLastMonth.py
│   │   │   │   ├── DateSetterLastMonthToday.py
│   │   │   │   └── DateSetterCurrentMonth.py
│   │   │   ├── file_downloader_module.py
│   │   │   ├── login_module.py
│   │   │   ├── report_module.py
│   │   │   └── WebDriverManager.py
│   │   ├── pandas/
│   │   └── excel_reader.py
│   ├── service/
│   │   ├── SchedulerService.py
│   │   └── SummaryService.py
│   ├── persistence/
│   │   └── SummaryDAO.py
├── front/
│   ├── static/
│   │   ├── css/
│   │   │   └── mystyle.css           
│   │   ├── js/
│   │   │   └── scripts.css  
│   │   ├── assets/
│   ├── templates/
│   │   │   └── index.html
├── Dockerfile.py
└── requirements.txt

Descripción de Carpetas y Archivos

• configuration/: Configuracion de la base de datos.
  • firebase_config.py: Encargado de leer las credenciales para inicializar la app de firebase y crear una instancia de firestore.
• controller/: Implementa la API REST con Flask.
  • SummaryApi.py: Define los endpoints /diferenciaResumenes, /diferenciaResumenesHoy y /obtenerResumen para interactuar con el servicio.
• models/: Contiene el modelo del proyecto. En el se encuentra el objeto Summary el cual almacena la informacion de los reportes, las carpetas automation y pandas.
• automation/: Contiene los scripts de automatización basados en Selenium.
  • WebDriverManager.py: Trabaja como Orquestador usando el resto de las clases. Configura el WebDriver, navega y descarga reportes.
  • DateSetter.py: Establece rangos de fechas en formularios dependiendo lo requerido.
  • login_module.py: Realiza el inicio de sesión en el sistema externo.
  • report_module.py: Navega al reporte deseado dentro del sistema.
  • file_downloader_module.py: Descarga el archivo del reporte y verifica su existencia.
  • Summary.py: Define la lógica del negocio. Orquesta los pasos de automatización y procesamiento de datos. Almacena los datos de valor.
• pandas/: Procesa los datos del reporte descargado.
  • ExcelReader.py: Lee y analiza el archivo descargado para extraer el total. Se maneja de forma eficiente borrando al anterior para ahorrar espacio en memoria y recursos.
• service/: Se encarga de interactuar con el modelo y la capa de persistencia.
  • SummaryService.py: Interviene como intermediario entre el negocio y la persistencia de datos para asegurar consistencia en los datos.
  • SchedulerService.py: Implementacion de APScheduler para ejecutar registro de reportes en dias y horarios especificos. Especificamente, obtiene el resumen de este mismo dia pero de un mes atras cada dia que pasa y el resumen total del mes pasado cada vez que cambia el mes.
• persistencia/: Se encarga de interactuar con la base de datos (firestore).
  • SummaryDAO.py: Crea y actualiza instancias de Summary con lo suficiente para asegurar su correcto funcionamiento.
• abs_path.py: Define rutas absolutas para asegura que el archivo se almacene correctamente.

Tecnologías Utilizadas

• Selenium: Para la automatización de navegación y descargas.
• APScheduler: Librería para programar y gestionar tareas automatizadas como la ejecución recurrente de procesos.
• Pandas: Para el análisis y procesamiento de datos.
• Flask: Framework para construir la API REST.
• dotenv y decouple: Manejo de configuraciones sensibles como credenciales y variables de entorno.

Requisitos Previos

1. Python 3.12+
2. Instalación de dependencias:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Google Chrome y su correspondiente ChromeDriver.
4. Configurar un archivo .env con las credenciales:

   DB_USER=usuario
   DB_PASSWORD=contraseña
   DB_KEY=key de firebase (tiene que estar en una sola linea)
   TIMEZONE=declaras la zona horaria de tu preferencia, por defecto esta la de BsAs 
   

Cómo Ejecutar el Proyecto

1. Clona el repositorio y navega al directorio principal:

   git clone <url_repositorio>
   cd carpeta_raiz
   

2. Instala las dependencias:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Ejecuta la API REST:

   python -m application.controller.APIREST.SummaryApi
   

4. Accede a los endpoints:
   • PUT /resumenDelMesPasado: Actualizar el monto obtenido en todo el mes anterior y en la pagina se muestra su diferencia con el resumen actual en forma de porcentaje. -- Ejemplo: Suponiendo que hoy es 26/12/2024, entonces la resta es entre el resumen del 30/11/2024 y del 26/12/2024
   • PUT /resumenDeUnMesAtras: Actualizar el monto obtenido este mismo dia pero de un mes anterior y en la pagina se muestra su diferencia con el resumen actual en forma de porcentaje. -- Ejemplo: La resta es entre el resumen del 26/11/2024 y del 26/12/2024
   • PUT /resumenActual: Actualiza los datos obteniendo el resumen del dia actual, fecha con hora de cuando se solicito por ult vez el resumen y la diferencia con el total anteriormente pedido.

Ventajas del Proyecto

• Escalabilidad: Diseñado con una arquitectura modular para agregar nuevas funcionalidades.
• Automatización Eficiente: Reduce significativamente el tiempo empleado en tareas repetitivas, aumentando la productividad.
• Fácil Integración: Puede ser integrado en otros sistemas mediante la API REST.
• Eficiencia: Optimizado para consumir únicamente los recursos necesarios, garantizando un desempeño eficiente.
• Consistencia de Datos: Utiliza Firestore como base de datos, asegurando la consistencia, alta disponibilidad y escalabilidad de los datos en tiempo real.

Deploy

• El proyecto ya esta listo para el deploy a traves del Dockerfile.
• ¿Donde y como hacerlo?
• Primero carga la variables de entorno de USER, PASSWORD y DB_KEY.
• Render: Carga la variable de entorno PORT con 10000
• Railway: no hagas nada mas.

Contacto

Cualquier consulta o mejora, no dudes en contactarme: matteogiuffrah40@gmail.com