Greed_GradeAmbiciosa
"Greed is good. Greed is right. Greed works. Greed clarifies, cuts through, and captures the essence of the evolutionary spirit." - Gordon Gecko (Michael Douglas)
Conteúdo da Disciplina: Greed
Alunos
| Matrícula | Aluno |
|---|---|
| 21/1029620 | Douglas Alves dos Santos |
| 21/1039297 | Bruno Martins Valério Bomfim |
Sobre
Grade Ambiciosa é um projeto desenvolvido em python para o módulo de Algoritmos Ambiciosos, cujo propósito é realizar um webscraping da disponibilização de turmas no SIGAA e seus horários para montar uma grade otimizada, i.e., que maximize o número de matérias cursadas em um semestre com base no algoritmo Interval Scheduling.
Screenshots
Tela inicial
Imagem 1: Tela inicial do site (Fonte: autores, 2023).
Tela de resultado
Imagem 2: Tela de resultado da grade (Fonte: autores, 2023).
Instalação
Linguagens e frameworks:
Para executar este jogo localmente, certifique-se que você possui o Python (>= 3.10.12) instalado em sua máquina. Caso não possua, você pode baixá-lo no site oficial.
É necessário também ter o gerenciador de pacotes pip (>= 22.0.2) instalado. Caso não possua, você pode baixá-lo aqui.
Grade Ambiciosa foi desenvolvida com base no framework django. Para instalá-lo, execute o seguinte comando no terminal:
pip install django==4.2.6
Em seguida, clone o repositório com o comando
git clone git@github.com:projeto-de-algoritmos/Greed_GradeAmbiciosa.git
Uso
Depois de haver instalado as dependências necessárias e clonado o repositório na sua máquina local, a partir da raiz da repositório, execute o comando python3 manage.py runserver
Após isto, utilize seu navegador de preferência para acessar o servidor local disponível no endereço http://127.0.0.1:8000/.
Apresentação
Para a explicação dos principais algoritmos utilizados e da estrutura do projeto, gravamos um vídeo explicativo em formato .mp4, o qual deve ser baixado para ser assistido.
Acesse o vídeo aqui
Créditos
Os algoritmos empregados para a realização do webscraping são uma adaptação do repositório 2022-2-QuantiFGA, da disciplina de MDS.