Pipeline em Python para captura, persistência e visualização de cotações de moedas e criptomoedas em tempo real. O projeto coleta dados da AwesomeAPI, registra as informações em SQLite e Excel, e disponibiliza uma interface analítica com Streamlit e Plotly.

Este projeto foi desenvolvido com foco em um fluxo simples, observável e reproduzível de dados. Ele demonstra boas práticas comuns em engenharia de dados, como ingestão automatizada, armazenamento incremental, análise temporal e disponibilização de métricas para consumo rápido.

• Ingestão automatizada de cotações via API REST
• Persistência em SQLite para histórico estruturado
• Exportação incremental para planilha Excel
• Logs de execução para rastreabilidade e diagnóstico
• Análise temporal com variação diária e média móvel
• Dashboard interativo para acompanhamento dos dados

Fluxo principal:

1. Consulta à AwesomeAPI para obter cotações de Dólar, Euro e Bitcoin
2. Normalização dos dados retornados pela API
3. Persistência em SQLite
4. Gravação incremental em Excel
5. Cálculo de indicadores analíticos
6. Exibição dos resultados no dashboard

• Coleta cotações em tempo real de USD, EUR e BTC em relação ao BRL
• Registra data e hora de cada captura
• Persiste os dados em banco SQLite
• Mantém histórico em planilha Excel sem sobrescrever registros anteriores

• Filtra as cotações do dia atual
• Calcula a variação percentual entre a primeira e a última leitura do dia
• Calcula média móvel com janela padrão de 7 dias
• Identifica automaticamente as últimas cotações diárias para análise histórica

• Dashboard interativo com Streamlit
• Gráficos de linha para evolução temporal
• Comparação visual entre moedas com Plotly
• Gráfico de barras para variação percentual diária
• Tabela detalhada com os registros mais recentes

• Python 3.x
• requests para consumo da API
• pandas para manipulação e análise de dados
• openpyxl para exportação em Excel
• sqlite3 para persistência local
• streamlit para interface analítica
• plotly para visualização interativa
• APScheduler para automação periódica

├── main.py
├── scheduler.py
├── requirements.txt
├── README.md
├── api/
│   └── request.py
├── core/
│   ├── data_analysis.py
│   ├── insert.py
│   ├── logger.py
│   └── save_excel.py
├── model/
│   └── database.py
├── view/
│   └── dashboard.py
├── data/
└── logs/

O projeto utiliza a AwesomeAPI Economia:

• Endpoint: https://economia.awesomeapi.com.br/json/last/USD-BRL,EUR-BRL,BTC-BRL
• Documentação: https://docs.awesomeapi.com.br

• Arquivo: data/database.db
• Tabela principal: cotacoes
• Campos: id, data_hora, dolar, euro, bitcoin

• Arquivo: data/cotacoes.xlsx
• Cada linha representa uma coleta executada
• Atualização em modo append, preservando o histórico

pip install -r requirements.txt

python main.py

Esse comando realiza uma coleta única, persiste os dados e atualiza a planilha Excel.

streamlit run view/dashboard.py

pytest

Opcionalmente, para saída detalhada:

pytest -v

O arquivo scheduler.py executa coletas automáticas de segunda a sexta, das 9h às 18h, em intervalos de 1 hora. Isso simula um pipeline recorrente de ingestão, útil para acompanhar a evolução dos dados ao longo do dia.

Para cada execução, o sistema registra:

• É necessária conexão com a internet para consumir a API
• O banco de dados e a planilha são criados automaticamente na primeira execução
• Os registros anteriores são preservados a cada nova coleta
• Os logs são gravados em logs/app.log

• Ingestão de histórico para janelas maiores de análise
• Adição de novas moedas e ativos digitais
• Métricas adicionais de tendência e volatilidade
• Testes automatizados para as rotinas principais
• Versionamento e observabilidade mais robustos para cenários de produção

Felipe Viana