🌿 Plataforma de Visualização com Streamlit

Este repositório contém uma aplicação construída com Streamlit, voltada à visualização de dados provenientes de um banco PostgreSQL. A estrutura está organizada para facilitar tanto a colaboração quanto a personalização individual por quem clonar este projeto.

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📁 Estrutura do Projeto

./application/

Contém o núcleo da aplicação. Modularizado para melhorar a manutenção e a legibilidade do código.

📂 application/.streamlit/

• secrets.example.toml
  Arquivo modelo com a estrutura necessária para conectar ao banco de dados.

  🔐 Como usar:

  • Copie o arquivo, cole no mesmo diretório e o renomeie para secrets.toml.
  • Preencha com seu usuário e senha pessoais de acesso ao banco.

   cp application/.streamlit/secrets.example.toml application/.streamlit/secrets.toml

🐍 app.py

Arquivo principal da aplicação Streamlit. Integra os componentes visuais com as consultas ao banco e as funções auxiliares.

Deve ser executado com:
cd application && streamlit run app.py

🧪 test.py

Utilizado para testar funcionalidades e componentes individuais da interface antes de sua inclusão definitiva no app.py.

📦 Módulos auxiliares dentro de application/

📄 db.py Responsável por estabelecer a conexão com o banco de dados PostgreSQL utilizando os parâmetros do arquivo secrets.toml.

📄 queries.py Contém todas as consultas SQL estruturadas da aplicação, separadas por funcionalidade (poluentes, temperatura, umidade, bairros etc).

📄 charts.py Armazena as funções responsáveis pela criação dos gráficos com Altair, separando a lógica de visualização da lógica de dados.

📄 utils.py Inclui funções auxiliares genéricas, como o tratamento de colunas de datas e transformações reutilizáveis.

📄 init.py Arquivo necessário para tornar a pasta application/ um módulo Python válido, permitindo a importação dos submódulos entre si.

📂 moreInfo/

Pasta dedicada a documentação extra e utilitários. 🪟 Views.sql – Contém as views SQL utilizadas na aplicação.

🚶‍♂️‍➡️ShortCut.md – Um guia rápido com atalhos e comandos úteis para quem estiver estudando ou desenvolvendo com Streamlit.

🚀 Instruções para Rodar o Projeto

Mude para o diretório do projeto. O caminho pode ser descoberto clicando com o botão direito do mouse na pasta raiz do projeto e selecionando "copiar como caminho":

   cd 'caminho_no_seu_computador_para_a_pasta_do_projeto/weather-sync-dashboard'

Então crie seu ambiente virtual na pasta raiz do projeto:

   python -m venv .venv

IMPORTANTE: garanta que o interpretador correto do python está selecionado! O interpretador selecionado deve ser o que se encontra dentro da pasta do ambiente virtual: Windows deve ser: ".venv\Scripts\python.exe" Linux/macOS: ".venv/bin/python" Não utilize o interpretador na raiz da instalação do Python!

Em seguida, ative o ambiente virtual:

   ## PARA LINUX/macOS:
   # Na pasta raiz do projeto:
   activate 
   # Ou, caso não funcione, ainda na raiz:
   .venv\Scripts\activate.bat

   ## PARA WINDOWS PowerShell:
   .venv\Scripts\Activate.ps1

Por fim, se deu tudo certo, instale as dependências usando o venv na raiz do projeto:

   pip install -r requirements.txt

Se você criou seu arquivo secrets.toml a partir do exemplo, como explicado anteriormente, é só executar a aplicação:

   # A partir da raiz do projeto:
   cd application/
   streamlit run app.py

O seu navegador principal será aberto e mostrará os gráficos streamlit do Weather Sync!