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Python
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Python
#! /usr/bin/env python
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# pyright: basic
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import json
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import os
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import pandas as pd
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import parser
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import crud
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HEADER = """=== Terramotos ==="""
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MENU ="""[1] Criar a base de dados
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[2] Atualizar uma entrada
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[3] Apagar uma entrada
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[4] Visualizar uma entrada
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[Q] Sair
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"""
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def guardar_df(df: pd.DataFrame, fname: str) -> bool:
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with open(fname, "w") as fp:
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fname = f"{fname}.txt"
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try:
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fp.write(df.to_string())
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except ValueError:
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return False
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return True
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def guardar_json(df: pd.DataFrame, fname: str) -> bool:
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with open(fname , "w") as fp:
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try:
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json.dump(df.to_json(), fp)
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except:
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return False
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return True
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def guardar_csv(df: pd.DataFrame, fname: str):
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with open(fname, "w") as fp:
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try:
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df.to_csv(fp, index=False)
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except ValueError:
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return False
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return True
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def main():
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isRunning = True
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db = parser.parse("dados.txt")
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retInfo = None
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while isRunning:
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os.system("cls")
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print(HEADER + "\n" + MENU)
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usrIn = input("Opção: ").lower()
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match usrIn:
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case "1":
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os.system("cls")
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print(HEADER + "\nCRIAR")
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fname = input("Nome do ficheiro com os dados. (Branco para dados.txt)")
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if fname == "":
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fname = "dados.txt"
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if _file_exists(fname):
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db = parser.parse(fname)
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else:
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retInfo = "Nenhum ficheiro encontrado!"
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case "2":
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if db is not None:
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continue
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else:
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retInfo = "Base de dados não encontrada!"
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case "3":
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if db is not None:
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a = _get_uniques(db)
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ev_ids = _show_events(a)
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_select = input("Qual a entrada a apagar: ")
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db = db.drop(db[db["ID"] == ev_ids[_select]].index)
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else:
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retInfo = "Base de dados não encontrada!"
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case "4":
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if db is not None:
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a = _get_uniques(db)
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ev_ids = _show_events(a)
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_select = input("Qual a entrada a visualizar: ")
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_view_event(db, ev_ids[_select])
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input()
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else:
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retInfo = "Base de dados não encontrada!"
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case "q":
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isRunning = False
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continue
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case _:
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pass
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if retInfo:
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print(retInfo)
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retInfo = None
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input("Clique Enter para continuar")
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def _file_exists(name: str) -> bool:
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currFiles = os.listdir(os.getcwd())
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if name in currFiles:
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return True
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return False
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def _get_uniques(df) -> pd.DataFrame:
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return df.get(["ID", "Data", "Regiao"]).drop_duplicates(subset="ID", keep="first")
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def _show_events(df):
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events = {}
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idx = 1
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for (_, row) in df.iterrows():
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print(f"{idx:2d}| {row["Regiao"]}")
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events[str(idx)] = row["ID"]
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idx += 1
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return events
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def _view_event(df, id):
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for idx, row in df.loc[df["ID"] == id ].iterrows():
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print(row)
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if __name__ == '__main__':
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main()
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