Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/morgannadev/rpa-cadastro-de-produtos
Neste projeto, vamos criar uma automação RPA com Python e utilizando as ferramentas da BotCity que realizará cadastro de produtos em um sistema desktop chamado Fakturama, com apoio da visão computacional.
https://github.com/morgannadev/rpa-cadastro-de-produtos
Last synced: 13 days ago
JSON representation
Neste projeto, vamos criar uma automação RPA com Python e utilizando as ferramentas da BotCity que realizará cadastro de produtos em um sistema desktop chamado Fakturama, com apoio da visão computacional.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/morgannadev/rpa-cadastro-de-produtos
- Owner: morgannadev
- License: mit
- Created: 2024-03-12T20:44:48.000Z (10 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-04-02T12:56:10.000Z (9 months ago)
- Last Synced: 2024-11-01T15:44:15.954Z (2 months ago)
- Language: Python
- Size: 24.4 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# Descrição do projeto
Neste projeto, vamos criar uma automação RPA com Python e utilizando as ferramentas da BotCity que realizará cadastro de produtos em um sistema desktop chamado Fakturama, com apoio da visão computacional.
Você pode seguir o passo a passo do desenvolvimento [nesta live](https://www.youtube.com/watch?v=wNL3Nqa96qc) que ficou gravada e disponível no YouTube.
# Preparar o ambiente
Para executar este projeto, você deverá fazer a etapa de [pré-requisitos desta documentação](https://documentation.botcity.dev/pt/getting-started/prerequisites/), que basicamente são os itens abaixo.
## Pré-requisitos:
- [Conta BotCity](https://developers.botcity.dev/app/signup);
- [BotCity Studio SDK](https://documentation.botcity.dev/pt/getting-started/botcity-studio-sdk/);
- [Python 3.7 ou superior](https://www.python.org/downloads/);
- Ter uma IDE instalada, por exemplo: [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/download) ou [PyCharm](https://www.jetbrains.com/pycharm/download/).
Ao instalar o BotCity Studio SDK, caso aconteça algum problema, você pode usar a ferramenta de diagnóstico para validar o que pode ter acontecido. Para acessar essa ferramenta, verifique [este link](https://documentation.botcity.dev/pt/getting-started/botcity-studio-sdk/#ferramenta-de-diagnostico) da documentação.
⚠️ Para este exemplo, vamos utilizar o [plugin BotCity Studio para Visual Studio Code](https://documentation.botcity.dev/pt/studio/vscode/) (em pré-release). Você pode instalar seguindo as orientações da documentação. Se você for utilizar outra IDE, o desenvolvimento com visão computacional deverá ser feita seguindo [o passo-a-passo da documentação](https://documentation.botcity.dev/pt/frameworks/desktop/computer-vision/).
# Antes de executar
Atenção aos passos que deve seguir após fazer o fork e clone do projeto em seu computador.
## 01. Crie ambiente virtual (opcional)
Você pode utilizar ambiente virtual com o Python, se preferir. E para criá-lo, execute o seguinte comando:
```
python -m venv venv
```
Após a criação, é necessário ativá-lo. Para isso, execute o comando abaixo:
```
venv\Scripts\activate
```
## 02. Instale as dependências do `requirements.txt`
Para fazer a instalação das dependências do projeto, você deve executar no terminal da sua IDE o comando abaixo, a partir da pasta do projeto:
```
pip install --upgrade -r requirements.txt
```
## 03. Valide permissionamento
Para executar no seu computador ou máquina virtual, garanta que você tem permissão para rodar scripts, códigos etc.
## 04. Instale o Fakturama
Se você quiser seguir o passo com o mesmo software, você poderá fazer o download do programa pelo [site do Fakturama](https://www.fakturama.info/).
## 05. Configure o caminho do Fakturama
Identifique a linha de código em que a constante `CAMINHO_FAKTURAMA` é definida e ajuste o caminho para abrir o executável do Fakturama, para que seu código funcione.
## 06. Resolução e visão computacional
O desenvolvimento deste robô foi feito em um sistema com o tema light e com uma determinada resolução. Os recortes feitos são alocados automaticamente na pasta `resources` do projeto. Dependendo do ambiente que você estiver, pode ser que seja necessário refazer os recortes, para que o algoritmo da visão computacional possa identificar os elementos.
Você pode ter mais orientações de [como resolver problemas sobre visão computacional neste artigo](https://dev.to/botcitydev/dicas-sobre-desenvolvimento-de-automacao-com-visao-computacional-1132).
# Para executar local
Se você quiser testar primeiramente no seu computador ou máquina virtual, você deverá:
## 01. Comente os códigos que usam o `execution`
Quando estamos executando o robô localmente, não temos uma tarefa criada. Sendo assim, precisamos comentar os códigos que tenham relação com isso para evitar erros. São eles:
```
...
# execution = maestro.get_execution()
...
try:
...
# criando um log de atividade
maestro.new_log_entry(
activity_label="cadastro_produtos",
values = {
"produto": produto["name"],
"mensagem": "Cadastrado com sucesso.",
"status": "Sucesso"
}
)
# criando um exemplo de alerta
maestro.alert(
task_id=execution.task_id,
title="Alerta cadastro de produto",
message=f"O cadastro do produto {produto['name']} foi realizado com sucesso.",
alert_type=AlertType.INFO
)
...
finally:
...
maestro.finish_task(
task_id=execution.task_id,
status=status,
message=message
)
```
## 02. Execute o robô
Você pode executar clicando no botão de play ou de execução da sua IDE favorita, ou ainda executar o comando abaixo no seu terminal:
```
python bot.py
```
# Para executar no BotCity Orquestrador
Quando estamos executando o robô no Orquestrador, a tarefa será criada, então não precisamos deixar os códigos do item anterior comentados. Tire os comentários para que os códigos possam ser executados corretamente.
Lembre-se de seguir as orientações da [documentação](https://documentation.botcity.dev/pt/tutorials/orchestrating-your-automation/) para fazer o deploy da sua automação no Orquestrador e executar com apoio do Runner.
# Próximos passos
Há diversas possibilidades de melhorias neste projeto e deixo à disponibilidade da comunidade para explorarmos essas melhorias e implementarmos. Algumas sugestões:
- Refatorar o código para melhor separação de responsabilidades;
- Configurações de resolução de tela;
- Entre outros.
Fiquem à vontade de mandar sugestões e correções pelas issues do projeto.