Docker + Streamlit

Este Projeto foi desenvolvido para realizar acompanhamento de indicadores das Minhas Midias Sociais, buscando realizar um cadastro de dados relacionados ao Linkedin e Youtube para alimentação diária.

GitHub do Projeto: DockerStreamlit-LuhBorba
Documentação do Projeto: Página de Documentação

Stack do Projeto

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

Proposta do Projeto

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.

Estrutura do Projeto

O projeto está basicamente dividido 2 pastas, uma pasta de src ou pasta de tests:

Pasta src

Nesta pasta estão presentes o arquivo de Docker File, que habilita a utilização do Docker para deploy do Sistema em Streamlit, além dos arquivos de app.py e database.py.

Pasta tests

Nesta pasta estão destinados arquivos de test, para validação da aplicação.

Para mais detalhes observe a documentação do projeto Clicando aqui

Conclusão

Neste projeto foi utilizado um arquivo de Docker-Compose para subir container com aplicação Streamlit, como também com a aplicação do Postgres, para armazenamento de dados, assim de forma simples podemos fazer o deploy desta aplicação de forma que podemos ter uma Web Page para cadastro de dados relacionado as metricas de rede social. Definidas pelo usuário. Está aplicação é apenas um exemplo do que pode ser feito, podendo-se adaptar a várias situações