Acesse seus extratos do Nubank pelo Python (Baseado na versão js)
Disponível via pip
pip install pynubank
from pynubank import Nubank
# Utilize o CPF sem pontos ou traços
nu = Nubank('123456789', 'senha')
# Lista de dicionários contendo todas as transações de seu cartão de crédito
card_statements = nu.get_card_statements()
# Soma de todas as compras
print(sum([t['amount'] for t in card_statements]))
# Lista de dicionários contendo todas as faturas do seu cartão de crédito
bills = nu.get_bills()
# Retorna um dicionário contendo os detalhes de uma fatura retornada por
get_bills()
bill_details = nu.get_bill_details(bills[1])
from pynubank import Nubank
# Utilize o CPF sem pontos ou traços
nu = Nubank('123456789', 'senha')
# Lista de dicionários contendo todas as transações de seu cartão de crédito
account_statements = nu.get_account_statements()
# Soma de todas as transações na NuConta
# Observacão: As transações de saída não possuem o valor negativo, então deve-se olhar a propiedade "__typename".
# TransferInEvent = Entrada
# TransferOutEvent = Saída
print(sum([t['amount'] for t in account_statements]))
# Saldo atual
print(nu.get_account_balance())
>>> import pandas as pd
>>> from pynubank import Nubank
>>> nu = Nubank('123456789', 'senha')
>>> transactions = nu.get_account_statements()
>>> df = pd.DataFrame(transactions, columns=['time', 'amount'])
>>> df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
>>> df.groupby([df.time.dt.year, df.time.dt.month]).sum() # Agrupado por Ano/Mês
Year Month Amount
2016 6 20000
7 20000
8 20000
9 20000
10 20000
11 40000
12 40000
2017 1 100000
2 20000
3 30000
4 35000
5 12000
6 22000
>>> df.groupby([df.title]).sum() # Agrupado por categoria
title amount
casa 13000
eletrônicos 123000
lazer 32800
outros 100000
restaurante 98505
saúde 3435
serviços 456785
supermercado 45621
transporte 489152
vestuário 45612
viagem 78456
- Instale os requirements
- Execute o comando pytest
$ pip install -r requirements.txt
$ pip install -r requirements-test.txt
$ pytest
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