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https://github.com/verde-vias/pythonverdevias

Em Python: Solução Sustentável para a Mobilidade Urbana da Região Metropolitana de São Paulo
https://github.com/verde-vias/pythonverdevias

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Em Python: Solução Sustentável para a Mobilidade Urbana da Região Metropolitana de São Paulo

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README 

        
# VerdeVias - Transporte Sustentavel



## Solução Sustentável para a Mobilidade Urbana da Região Metropolitana de São Paulo





  

    

  




## Descrição do Projeto



VerdeVias 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.



O 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.



## Objetivos do Projeto



- Implementar um sistema de CRUD (Inserir, Excluir, Alterar, Consultar) para gerenciar as informações do banco de dados de forma eficiente.

  

- Oferecer funcionalidades de consulta ao banco de dados com opções de filtro e exportação dos resultados.

  

- Integrar o sistema com um banco de dados Oracle para armazenamento e manipulação de dados relacionados a projetos sustentáveis e emissões de carbono.



## Funcionalidades



- **Menu de Opções**: Interface interativa para navegação e acesso às funcionalidades do sistema.

  

- **CRUD Completo**: Operações de criação, leitura, atualização e exclusão de registros no banco de dados.

  

- **Consultas Filtradas**: Possibilidade de realizar consultas com filtros específicos aplicados na cláusula `WHERE`.

  

- **Exportação de Dados**: Opção para exportar os resultados das consultas em formatos como JSON ou Excel.

  

- **Validação de Entradas**: Garantia de integridade dos dados por meio de validações das entradas do usuário.

  

- **Tratamento de Exceções**: Manejo de erros de forma a assegurar a estabilidade e segurança do sistema.



## Requisitos do Sistema



1. **Banco de Dados**: Oracle, com as tabelas e relacionamento conforme o modelo apresentado.

   

2. **Interface de Usuário**: Menu de opções para navegação das funcionalidades.

   

3. **Estrutura do Código**:

   - Estruturas de decisão e repetição.

   - Subalgoritmos (Funções e Procedimentos) com passagem de parâmetros e retorno, onde aplicável.

   - Manipulação de arquivos texto ou JSON para exportação de dados.

     

4. **Consultas e Exportação**:

   - Implementar pelo menos três consultas diferentes com filtros na cláusula `WHERE`.

   - Disponibilizar exportação para arquivos de dados nos formatos JSON ou Excel.



## Modelo de Dados



As principais tabelas no banco de dados são:



1. **TIPO_FONTES**

   - `ID_TIPO_FONTE` (chave primária): Identificador do tipo de fonte de emissão.

   - `NOME`: Nome do tipo de fonte (ex.: solar, elétrica).



2. **EMISSOES_CARBONO**

   - `ID_EMISSAO` (chave primária): Identificador da emissão de carbono.

   - `ID_TIPO_FONTE` (chave estrangeira): Referência ao tipo de fonte.

   - `EMISSAO`: Quantidade de emissão em unidades específicas.



3. **PROJETOS_SUSTENTAVEIS**

   - `ID_PROJETO` (chave primária): Identificador do projeto sustentável.

   - `DESCRICAO`: Descrição detalhada do projeto.

   - `CUSTO`: Custo estimado para implementação do projeto.

   - `STATUS`: Status do projeto.

   - `ID_TIPO_FONTE` (chave estrangeira): Tipo de fonte de energia do projeto.

   - `ID_REGIAO` (chave estrangeira): Região onde o projeto está localizado.



4. **REGIOES_SUSTENTAVEIS**

   - `ID_REGIAO` (chave primária): Identificador da região.

   - `NOME`: Nome da região.



## Estrutura do Projeto



O 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. 



As 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.



## Tecnologias Utilizadas



- **Python**: Linguagem de programação principal para a implementação do sistema.

  

- **Oracle**: Banco de dados relacional para armazenamento e manipulação de dados.

  

- **JSON e Excel**: Formatos de exportação de dados.

  

- **Inteligência Artificial e Análise de Dados**: Para otimização de rotas e eficiência no transporte público.



## Como Executar



1. Configure o banco de dados Oracle com as tabelas e relacionamentos descritos.

   

2. Execute o script principal do sistema em Python.

   

3. Navegue pelas opções do menu para realizar operações de inserção, consulta, atualização, exclusão, e exportação de dados.



## Contribuição 🧑‍💻



⮕ Jennifer Eduarda Vieira Daleffi - RM557137 - Gestao e Back-end Python



⮕ Leonardo Cadena de Sousa - RM557528 - Fullstack: Java Back-end e Front-end



⮕ Julia Vasconselos Oliveira - RM558785 - Analista de Dados: SQL e IA



TODOS OS MEMBROS SAO DA TURMA 1TDSPF - FIAP - ANALISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS: SEGUNDO SEMESTRE DE 2024