From 66084034f8f2e594eacd2d4470fc46f8b7e7a2ba Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: caiquerdon <caiquerdon@hotmail.com>
Date: Mon, 2 Jun 2025 19:39:30 -0300
Subject: [PATCH 1/2] Fix READ.ME

---
 TECH-CHALLENGE-1/README.md | 147 ++++++++++++++++++++++++++-----------
 1 file changed, 103 insertions(+), 44 deletions(-)

diff --git a/TECH-CHALLENGE-1/README.md b/TECH-CHALLENGE-1/README.md
index ca156580..ecd22511 100644
--- a/TECH-CHALLENGE-1/README.md
+++ b/TECH-CHALLENGE-1/README.md
@@ -1,92 +1,151 @@
+# 🟣 API Embrapa – Dados Vitivinícolas
 
-# API Embrapa - Produção Vitivinícola 🍇
+Esta aplicação disponibiliza uma API pública para consulta dos dados vitivinícolas da Embrapa, incluindo produção nacional, importações e exportações de uvas, vinhos, sucos e derivados.
 
-Este projeto faz parte do Tech Challenge da Pós-Graduação em Engenharia de Machine Learning.
+## 🔗 Acesse a API
+Acesse a API e sua documentação interativa hospedada gratuitamente no Render:
 
-## 📌 Objetivo
+👉 https://api-embrapa-28xn.onrender.com
 
-Criar uma API REST em Python que consome dados públicos do site da Embrapa (VitiBrasil) e os disponibiliza em formato JSON, com documentação automática via Swagger.
 
-## 🚀 Funcionalidades
+---
 
-- Consulta dos dados da aba **Produção** diretamente do CSV oficial da Embrapa.
-- API REST com Flask.
-- Documentação via Swagger (Flask-RESTX).
-- Estrutura pronta para expansão para outras abas (Processamento, Comercialização, etc).
+## 🛠 Tecnologias Utilizadas
+
+- **Python 3.9 ou superior+**
+- **Flask**
+- **Flask-RESTx**
+- **Pandas**
+- **Requests**
+- **Gunicorn** (para deploy no Render)
+
+---
 
-## 🔧 Tecnologias
+## 📌 Funcionalidades da API
 
-- Python 3.9+
-- Flask
-- Flask-RESTX
-- Pandas
-- Requests
+- Consulta dos dados da aba **Produção** diretamente do CSV oficial da Embrapa.
+- Consulta dos dados da aba **Processamento** diretamente do CSV oficial da Embrapa.
+- Consulta dos dados da aba **Comercialização** diretamente do CSV oficial da Embrapa.
+- Consulta dos dados da aba **Importação** diretamente do CSV oficial da Embrapa.
+- Consulta dos dados da aba **Exportação** diretamente do CSV oficial da Embrapa.
+- API REST construída com **Flask** e documentada com **Flask-RESTX**.
+- Retorno em formato JSON e interface interativa via Swagger UI.
 
-## 📂 Endpoints
+---
 
-### `GET /producao/`
+### 🔹 Listar Categorias
+```
+GET /categorias
+```
 
-Retorna todos os dados da aba Produção da Embrapa.
+### 🔹 Obter todos os dados de uma categoria
+```
+GET /dados/categoria/<categoria>
+```
 
-### `GET /producao/<linha>`
+## 📄 Exemplo de Retorno
+
+### Exemplo `/dados/categoria/producao`
+```json
+[
+  {
+    "Ano": 2020,
+    "Região": "Serra Gaúcha",
+    "Quantidade (t)": 123456
+  }
+]
+```
 
-Retorna uma linha específica pelo índice (inteiro).
+---
 
-### `GET /`
+## 🖥️ Página Inicial
 
-Mensagem de boas-vindas e link para a documentação.
+A rota `/` exibe uma página HTML simples e links diretos para as categorias, além do link para a documentação Swagger.
 
-## 📄 Documentação Swagger
+---
 
-Disponível automaticamente em:
+## 🚀 Deploy no Render
 
+### Estrutura esperada:
 ```
-http://localhost:5000/
+.
+├── app.py
+├── requirements.txt
+└── Procfile
 ```
 
-## ▶️ Como executar localmente
+### Exemplo de `Procfile` 
+```txt
+web: gunicorn app:app
+```
+
+---
+
+## ▶️ Como Executar Localmente
 
-1. Clone o repositório:
+### 1. Clone o repositório:
 
 ```bash
-git clone https://github.com/seuusuario/tech-challenge-embrapa.git
-cd tech-challenge-embrapa
+git clone https://github.com/caiquerdon/machinelearningengineering.git
+cd TECH-CHALLENGE-1
 ```
 
-2. Crie e ative um ambiente virtual:
+### 2. (Opcional) Crie um ambiente virtual:
 
 ```bash
 python3 -m venv venv
-source venv/bin/activate
+source venv/bin/activate  # Linux/macOS
+venv\Scripts\activate     # Windows
 ```
 
-3. Instale as dependências:
+### 3. Instale as dependências:
 
 ```bash
+cd src
 pip install -r requirements.txt
 ```
 
-4. Execute o app:
+### 4. Execute a aplicação:
 
 ```bash
 python app.py
 ```
 
-## 🔐 Segurança
+Acesse http://localhost:5000 no navegador.
+
+---
+
+## 📁 Estrutura de Diretórios
+
+```
+.
+├── app.py                  # Código principal da API
+├── requirements.txt        # Dependências do projeto
+├── Procfile                # Arquivo de execução para o Render
+├── README.md               # Este arquivo :)
+└── src/                    # Scripts e utilitários adicionais
+```
 
-A API atualmente está pública. Para produção, recomenda-se o uso de autenticação via JWT ou chave de API.
+---
 
-## 🧠 Possível uso em ML
+## ⚙️ Sobre o Procfile
 
-Os dados obtidos por essa API podem ser usados para:
-- Previsão de produção por estado ou tipo de uva
-- Análise de sazonalidade
-- Estudos de exportação/importação de vinho
+O `Procfile` é um arquivo usado por plataformas como o Render para saber como iniciar a aplicação. No nosso caso, ele contém:
 
-## 📌 Desafio proposto
+```txt
+web: gunicorn app:app
+```
+
+Isso instrui o Render a utilizar o Gunicorn para rodar a aplicação Flask a partir do arquivo `app.py`.
+
+---
+
+## 🔐 Segurança
 
-Este projeto é parte do desafio da Fase 1 da Pós-Graduação em Engenharia de Machine Learning e representa 60% da nota da fase.
+Atualmente, a API está pública. Para ambientes de produção, recomenda-se implementar autenticação via JWT, OAuth2 ou chaves de API.
 
-## 🧑‍💻 Autor
+---
+## 👨‍💻 Autores
 
-Matheus Pavani
+- **Caique Nascimento**
+- **Gustavo Carrillo**
\ No newline at end of file

From 261bdb1a22411c2c064744140a506cad8d5cc060 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: caiquerdon <caiquerdon@hotmail.com>
Date: Mon, 2 Jun 2025 21:01:20 -0300
Subject: [PATCH 2/2] Ajuste final repositorio

---
 .DS_Store                   | Bin 6148 -> 6148 bytes
 .gitignore                  |   8 +++++++-
 TECH-CHALLENGE-1/README.md  |   4 +++-
 TECH-CHALLENGE-1/src/app.py |  18 ++----------------
 swagger.png                 | Bin 7109 -> 0 bytes
 5 files changed, 12 insertions(+), 18 deletions(-)
 delete mode 100644 swagger.png

diff --git a/.DS_Store b/.DS_Store
index 41195ebf70dea5467ce5b5f4bdb9e4b8d34ea24e..1d1a78c97b9af657c2e6b38ba5354c0820b33345 100644
GIT binary patch
delta 32
ocmZoMXfc@J&nUPtU^g?P;AS3{QpU~OSp%3R7MN{j=lIJH0H)UpDgXcg

delta 69
zcmZoMXfc@J&nUDpU^g?P&}JT%Qbu)dhGK?thD3&RAWUT_V$fqKV8~-g_sq#pPRhwo
XVqjnpU|?YE-dw~Q&$OAH<1aq|S!xj$

diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index eba74f4c..d5f8494b 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -1 +1,7 @@
-venv/
\ No newline at end of file
+venv/
+lambda_function.zip
+lambda_app.py
+lambda_build
+api_embrapa_lambda.zip
+build.sh
+embrapa_api_jwt.py
diff --git a/TECH-CHALLENGE-1/README.md b/TECH-CHALLENGE-1/README.md
index ecd22511..860826c2 100644
--- a/TECH-CHALLENGE-1/README.md
+++ b/TECH-CHALLENGE-1/README.md
@@ -1,4 +1,4 @@
-# 🟣 API Embrapa – Dados Vitivinícolas
+# API Embrapa – Dados Vitivinícolas
 
 Esta aplicação disponibiliza uma API pública para consulta dos dados vitivinícolas da Embrapa, incluindo produção nacional, importações e exportações de uvas, vinhos, sucos e derivados.
 
@@ -7,6 +7,8 @@ Acesse a API e sua documentação interativa hospedada gratuitamente no Render:
 
 👉 https://api-embrapa-28xn.onrender.com
 
+## ▶️ Vídeo demonstrativo do Deploy : 
+https://www.youtube.com/watch?v=AEXQBhZ0rB0&feature=youtu.be
 
 ---
 
diff --git a/TECH-CHALLENGE-1/src/app.py b/TECH-CHALLENGE-1/src/app.py
index 9117a4b1..9a4863eb 100644
--- a/TECH-CHALLENGE-1/src/app.py
+++ b/TECH-CHALLENGE-1/src/app.py
@@ -21,7 +21,7 @@
 # Configuração do namespace da API
 ns = api.namespace('dados', description='Operações com os dados vitivinícolas')
 
-# CSV 
+# URLs dos arquivos CSV disponíveis na Embrapa
 CSV_URLS = {
     'producao': 'http://vitibrasil.cnpuv.embrapa.br/download/Producao.csv',
     'processa_viniferas': 'http://vitibrasil.cnpuv.embrapa.br/download/ProcessaViniferas.csv',
@@ -40,7 +40,7 @@
     'exp_suco': 'http://vitibrasil.cnpuv.embrapa.br/download/ExpSuco.csv',
 }
 
-# 
+# Configuração dos parâmetros de leitura dos arquivos CSV
 CSV_CONFIGS = {
     'producao': {'sep': ';', 'encoding': 'latin1'},
     'processa_viniferas': {'sep': ';', 'encoding': 'latin1'},
@@ -107,20 +107,6 @@ def get(self):
                 resultado[cat] = f"Erro ao carregar dados da categoria: {cat}"
         return jsonify(resultado)
 
-# Configuração do endpoint para obter uma linha específica de uma categoria
-# @ns.route('/<string:categoria>/<int:linha>')
-# @ns.param('categoria', 'Nome da categoria desejada')
-# @ns.param('linha', 'Índice da linha desejada')
-# class LinhaEspecifica(Resource):
-#     def get(self, categoria, linha):
-#         """Retorna os dados de uma linha específica"""
-#         df = carregar_dados(categoria)
-#         if df is None or df.empty:
-#             return {'erro': 'Categoria inválida ou erro ao carregar dados'}, 404
-#         if linha < 0 or linha >= len(df):
-#             return {'erro': 'Índice fora do intervalo'}, 400
-#         return jsonify(df.iloc[linha].to_dict())
-    
 # Configuração do endpoint para listar todas as categorias disponíveis
 @api.route('/categorias')
 class ListaCategorias(Resource):
diff --git a/swagger.png b/swagger.png
deleted file mode 100644
index e0be801ac5a97f087b9d22829a0ac9fd672826a7..0000000000000000000000000000000000000000
GIT binary patch
literal 0
HcmV?d00001

literal 7109
zcmV;$8#?5PP)<h;3K|Lk000e1NJLTq00F50004Ig0{{R3j<HXI0002_P)t-s|NsAc
z>`fgxNEtUq6Ei~qCOH5fGkot%)Y#e#FhKwyGyo|(039+HHAMg;HXJudfAmZ#KurKF
zJpdUm8Z=0@yT5?;Oc^prTWE0*B1aS{M~jr202eM1BS(CKi5D(N?(p#q9Y=WQOu@#<
z>FewZ8b=c+M*t5goTI2uUunI<#c9e*B1A`W+)ILrkjl={Gh;|@)Jsj3Nm!{$HfcyQ
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