{"id":20668615,"url":"https://github.com/verde-vias/pythonverdevias","last_synced_at":"2026-04-20T17:03:09.844Z","repository":{"id":262543275,"uuid":"887603935","full_name":"Verde-Vias/PythonVerdeVias","owner":"Verde-Vias","description":"Em Python: Solução Sustentável para a Mobilidade Urbana da Região Metropolitana de São Paulo","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2024-11-13T02:53:51.000Z","size":9,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":0,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-03-10T15:18:35.436Z","etag":null,"topics":["banco-de-dados","crud","dba","json","menu","oracle","pitch","python","script","vscode"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":null,"status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/Verde-Vias.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":null,"code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null}},"created_at":"2024-11-13T00:48:46.000Z","updated_at":"2024-11-13T02:53:54.000Z","dependencies_parsed_at":"2024-11-13T02:18:03.547Z","dependency_job_id":"9a9c5625-e9a8-4934-91e6-ad21c6253df4","html_url":"https://github.com/Verde-Vias/PythonVerdeVias","commit_stats":null,"previous_names":["verde-vias/pythonverdevias"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Verde-Vias%2FPythonVerdeVias","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Verde-Vias%2FPythonVerdeVias/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Verde-Vias%2FPythonVerdeVias/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/Verde-Vias%2FPythonVerdeVias/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/Verde-Vias","download_url":"https://codeload.github.com/Verde-Vias/PythonVerdeVias/tar.gz/refs/heads/main","host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":242873756,"owners_count":20199294,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2022-07-04T15:15:14.044Z","host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["banco-de-dados","crud","dba","json","menu","oracle","pitch","python","script","vscode"],"created_at":"2024-11-16T20:09:59.710Z","updated_at":"2026-04-20T17:03:09.803Z","avatar_url":"https://github.com/Verde-Vias.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# VerdeVias - Transporte Sustentavel\n\n## Solução Sustentável para a Mobilidade Urbana da Região Metropolitana de São Paulo\n\n\u003cp align=\"center\"\u003e\n  \u003ca href=\"https://icons8.com.br/icons/set/python\"\u003e\n    \u003cimg src=\"https://img.icons8.com/?size=100\u0026id=13441\u0026format=png\u0026color=000000\" /\u003e\n  \u003c/a\u003e\n\u003c/p\u003e\n\n## Descrição do Projeto\n\nVerdeVias é uma iniciativa que visa transformar a mobilidade urbana na Região Metropolitana de São Paulo, promovendo um sistema de transporte público mais sustentável e eficiente. Este projeto propõe a transição para fontes de energia renovável, como solar e elétrica, e o uso de inteligência artificial para otimizar o planejamento de rotas e o consumo energético. Nosso objetivo é reduzir a pegada de carbono do transporte público e melhorar a qualidade de vida urbana.\n\nO sistema utiliza um banco de dados Oracle com quatro tabelas principais: **TIPO_FONTES**, **EMISSOES_CARBONO**, **PROJETOS_SUSTENTAVEIS** e **REGIOES_SUSTENTAVEIS**. Estas tabelas armazenam informações essenciais sobre fontes de emissão, projetos de sustentabilidade, emissões de carbono e regiões atendidas, formando a base para a análise e o monitoramento de indicadores de sustentabilidade.\n\n## Objetivos do Projeto\n\n- Implementar um sistema de CRUD (Inserir, Excluir, Alterar, Consultar) para gerenciar as informações do banco de dados de forma eficiente.\n  \n- Oferecer funcionalidades de consulta ao banco de dados com opções de filtro e exportação dos resultados.\n  \n- Integrar o sistema com um banco de dados Oracle para armazenamento e manipulação de dados relacionados a projetos sustentáveis e emissões de carbono.\n\n## Funcionalidades\n\n- **Menu de Opções**: Interface interativa para navegação e acesso às funcionalidades do sistema.\n  \n- **CRUD Completo**: Operações de criação, leitura, atualização e exclusão de registros no banco de dados.\n  \n- **Consultas Filtradas**: Possibilidade de realizar consultas com filtros específicos aplicados na cláusula `WHERE`.\n  \n- **Exportação de Dados**: Opção para exportar os resultados das consultas em formatos como JSON ou Excel.\n  \n- **Validação de Entradas**: Garantia de integridade dos dados por meio de validações das entradas do usuário.\n  \n- **Tratamento de Exceções**: Manejo de erros de forma a assegurar a estabilidade e segurança do sistema.\n\n## Requisitos do Sistema\n\n1. **Banco de Dados**: Oracle, com as tabelas e relacionamento conforme o modelo apresentado.\n   \n2. **Interface de Usuário**: Menu de opções para navegação das funcionalidades.\n   \n3. **Estrutura do Código**:\n   - Estruturas de decisão e repetição.\n   - Subalgoritmos (Funções e Procedimentos) com passagem de parâmetros e retorno, onde aplicável.\n   - Manipulação de arquivos texto ou JSON para exportação de dados.\n     \n4. **Consultas e Exportação**:\n   - Implementar pelo menos três consultas diferentes com filtros na cláusula `WHERE`.\n   - Disponibilizar exportação para arquivos de dados nos formatos JSON ou Excel.\n\n## Modelo de Dados\n\nAs principais tabelas no banco de dados são:\n\n1. **TIPO_FONTES**\n   - `ID_TIPO_FONTE` (chave primária): Identificador do tipo de fonte de emissão.\n   - `NOME`: Nome do tipo de fonte (ex.: solar, elétrica).\n\n2. **EMISSOES_CARBONO**\n   - `ID_EMISSAO` (chave primária): Identificador da emissão de carbono.\n   - `ID_TIPO_FONTE` (chave estrangeira): Referência ao tipo de fonte.\n   - `EMISSAO`: Quantidade de emissão em unidades específicas.\n\n3. **PROJETOS_SUSTENTAVEIS**\n   - `ID_PROJETO` (chave primária): Identificador do projeto sustentável.\n   - `DESCRICAO`: Descrição detalhada do projeto.\n   - `CUSTO`: Custo estimado para implementação do projeto.\n   - `STATUS`: Status do projeto.\n   - `ID_TIPO_FONTE` (chave estrangeira): Tipo de fonte de energia do projeto.\n   - `ID_REGIAO` (chave estrangeira): Região onde o projeto está localizado.\n\n4. **REGIOES_SUSTENTAVEIS**\n   - `ID_REGIAO` (chave primária): Identificador da região.\n   - `NOME`: Nome da região.\n\n## Estrutura do Projeto\n\nO código segue uma abordagem modular, com funções separadas para cada operação CRUD e para as funcionalidades de consulta e exportação de dados. As principais funcionalidades estão organizadas em um menu, facilitando a navegação e o uso do sistema. \n\nAs operações de manipulação de dados são integradas com o banco de dados Oracle, e o código inclui validações de entrada e tratamento de exceções para garantir a integridade dos dados.\n\n## Tecnologias Utilizadas\n\n- **Python**: Linguagem de programação principal para a implementação do sistema.\n  \n- **Oracle**: Banco de dados relacional para armazenamento e manipulação de dados.\n  \n- **JSON e Excel**: Formatos de exportação de dados.\n  \n- **Inteligência Artificial e Análise de Dados**: Para otimização de rotas e eficiência no transporte público.\n\n## Como Executar\n\n1. Configure o banco de dados Oracle com as tabelas e relacionamentos descritos.\n   \n2. Execute o script principal do sistema em Python.\n   \n3. Navegue pelas opções do menu para realizar operações de inserção, consulta, atualização, exclusão, e exportação de dados.\n\n## Contribuição 🧑‍💻\n\n⮕ Jennifer Eduarda Vieira Daleffi - RM557137 - Gestao e Back-end Python\n\n⮕ Leonardo Cadena de Sousa - RM557528 - Fullstack: Java Back-end e Front-end\n\n⮕ Julia Vasconselos Oliveira - RM558785 - Analista de Dados: SQL e IA\n\nTODOS OS MEMBROS SAO DA TURMA 1TDSPF - FIAP - ANALISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS: SEGUNDO SEMESTRE DE 2024\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fverde-vias%2Fpythonverdevias","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fverde-vias%2Fpythonverdevias","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fverde-vias%2Fpythonverdevias/lists"}