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Bem vindo ao projeto de Acompanhando Indicadores utilizando Streamlit e Docker para Deploy, a ideia geral deste projeto é criar uma aplicação Streamlit onde podemos registrar os indicadores do Youtube e LinkedIn, assim poder monitorar a movimentação nestas redes e realizar o deploy utilizando Docker.

Stack Utilizada

• Python
• Pyenv
• Poetry
• Pandas
• Pytest
• Black
• Isort
• Pre-Commit
• MkDocs
• Pip-Audit
• Pydocstyle
• Taskipy
• Docker
• Streamlit

Clonando o Projeto com Docker

• Nesta etapa você precisa conter o Docker Instalado na sua maquina.

Clone o repositório:

git clone https://github.com/luhborba/docker_streamlit_app.git
cd docker_streamlit_app

Subindo Container:

docker compose up -d

Acessando Aplicação:

Acesse seu navegador 'localhost:8502'

Clonando o Projeto com Python

• Caso não tenha Pyenv e Proetry instalado é está usando ambiente Linux acesse Instalando Pyenv e Poetry (WSL/Linux)
• Caso o ambiente seja Windows, assista este vídeo Como instalar Python em 2024 + Pyenv, PIP, VENV, PIPX e Poetry

Clone o repositório:

git clone https://github.com/luhborba/docker_streamlit_app.git
cd docker_streamlit_app

Configure a versão correta do Python com pyenv

pyenv install 3.11.7
pyenv local 3.11.7

Ativando Poetry

poetry env use 3.11.7
poetry shell

Insatalando dependências

poetry install

Rodando Streamlit

task run

Rodando Testes

task test

Rodando Documentação

task docs