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Projeto restaurant orders - Projeto avaliativo da Trybe do Bloco 36: Estrutura de Dados I: Arrays, Hashmaps e Sets

Primary LanguagePython

Termos e acordos

Ao iniciar este projeto, você concorda com as diretrizes do Código de Ética e Conduta e do Manual da Pessoa Estudante da Trybe.

Boas vindas ao repositório do projeto Restaurant Orders!

Você já usa o GitHub diariamente para desenvolver os exercícios, certo? Agora, para desenvolver os projetos, você deverá seguir as instruções a seguir. Fique atento a cada passo, e se tiver qualquer dúvida, nos envie por Slack! #vqv 🚀

Aqui você vai encontrar os detalhes de como estruturar o desenvolvimento do seu projeto a partir desse repositório, utilizando uma branch específica e um Pull Request para colocar seus códigos.

Sumário

Habilidades

  • Trabalhar com Hash map e Dict

  • Trabalhar com Set

Entregáveis

Para entregar o seu projeto você deverá criar um Pull Request neste repositório. Este Pull Request deverá conter os arquivos do diretório src devidamente preenchidos de acordo com as instruções, que conterão seu código Python e seus testes, respectivamente.

⚠️ É importante que seus arquivos tenham exatamente os nomes definidos dentro do diretório src! ⚠️

Você pode adicionar outros arquivos se julgar necessário. Qualquer dúvida, procure a monitoria.

Lembre-se que você pode consultar nosso conteúdo sobre Git & GitHub sempre que precisar!

O que deverá ser desenvolvido

A lanchonete Pão na Chapa, atualmente, possui um sistema de faturamento dos pedidos dos clientes, que salva o nome da pessoa, o pedido realizado, e dia do atendimento (dia da semana). O projeto consiste em ajudar a lanchonete a melhorar esse sistema para que ele possibilite extração de relatórios e, num segundo momento, a controlar seu estoque.

O projeto está estruturado em duas etapas obrigatórias, e a tarefa bônus, também em duas etapas, totalizando 4 requisitos. Foque nas etapas obrigatórias e com o mesmo cuidado que teria com um cliente real: código limpo, com boa manutenção e legibilidade.

Data de Entrega

  • Será 1 dia de projeto.
  • Data de entrega para avaliação final do projeto: 04/02/2022 - 14:00h.

Instruções para entregar seu projeto:

ANTES DE COMEÇAR A DESENVOLVER:

  1. Clone o repositório
  • git clone git@github.com:tryber/sd-010-a-restaurant-orders.git.
  • Entre na pasta do repositório que você acabou de clonar:
    • sd-010-a-restaurant-orders
  1. Crie o ambiente virtual para o projeto
  • python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
  1. Instale as dependências
  • python3 -m pip install -r dev-requirements.txt
  1. Crie uma branch a partir da branch master
  • Verifique que você está na branch master
    • Exemplo: git branch
  • Se não estiver, mude para a branch master
    • Exemplo: git checkout master
  • Agora crie uma branch à qual você vai submeter os commits do seu projeto
    • Você deve criar uma branch no seguinte formato: nome-github-nome-do-projeto
    • Exemplo: git checkout -b exemplo-project-name
  1. Adicione as mudanças ao stage do Git e faça um commit
  • Verifique que as mudanças ainda não estão no stage
    • Exemplo: git status (deve aparecer listada a pasta exemplo em vermelho)
  • Adicione o novo arquivo ao stage do Git
    • Exemplo:
      • git add . (adicionando todas as mudanças - que estavam em vermelho - ao stage do Git)
      • git status (deve aparecer listado o arquivo exemplo/README.md em verde)
  • Faça o commit inicial
    • Exemplo:
      • git commit -m 'iniciando o projeto project-name' (fazendo o primeiro commit)
      • git status (deve aparecer uma mensagem tipo nothing to commit )
  1. Adicione a sua branch com o novo commit ao repositório remoto
  • Usando o exemplo anterior: git push -u origin exemplo-project-name
  1. Crie um novo Pull Request (PR)
  • Vá até a página de Pull Requests do repositório no GitHub
  • Clique no botão verde "New pull request"
  • Clique na caixa de seleção "Compare" e escolha a sua branch com atenção
  • Clique no botão verde "Create pull request"
  • Adicione uma descrição para o Pull Request e clique no botão verde "Create pull request"
  • Não se preocupe em preencher mais nada por enquanto!
  • Volte até a página de Pull Requests do repositório e confira que o seu Pull Request está criado

Durante o desenvolvimento

  • Faça commits das alterações que você fizer no código regularmente

  • Lembre-se de sempre após um (ou alguns) commits atualizar o repositório remoto

  • Os comandos que você utilizará com mais frequência são:

    1. git status (para verificar o que está em vermelho - fora do stage - e o que está em verde - no stage)
    2. git add (para adicionar arquivos ao stage do Git)
    3. git commit (para criar um commit com os arquivos que estão no stage do Git)
    4. git push -u nome-da-branch (para enviar o commit para o repositório remoto na primeira vez que fizer o push de uma nova branch)
    5. git push (para enviar o commit para o repositório remoto após o passo anterior)

Como desenvolver

Estrutura do repositório

  • No diretório src/ você vai encontrar os arquivos onde devem ser implementadas todas as classes e métodos que você considerar importantes para resolver cada etapa do projeto;

  • No diretório data/ você vai encontrar os arquivos de log que deverão ser utilizados em cada etapa;

  • Os testes devem ser implementados nos arquivos do diretório tests/.

Testes

Para executar os testes, lembre-se de primeiro criar e ativar o ambiente virtual, além de também instalar as dependências do projeto. Isso pode ser feito através dos comandos:

$ python3 -m venv .venv

$ source .venv/bin/activate

$ python3 -m pip install -r dev-requirements.txt

Instalação de dependências

O arquivo dev-requirements.txt contém todos as dependências que serão utilizadas no projeto

Se quiser saber mais sobre a instalação de dependências com pip, veja esse artigo.

Rodando os testes localmente

Para verificar se o seu projeto está correto basta executar o seguinte comando:

$ python3 -m pytest

Linter

Para verificar se você está seguindo o guia de estilo do Python corretamente, execute o comando:

$ python3 -m flake8

Requisitos obrigatórios:

1 - Campanha de publicidade, implemente um método chamado analyze_log no módulo src/analyze_log.py que gere informações de uma lanchonete.

A lanchonete quer promover ações de marketing e, para isso, a agência de publicidade precisa exatamente das informações abaixo:

  • Qual o prato mais pedido por 'maria'?

  • Quantas vezes 'arnaldo' pediu 'hamburguer'?

  • Quais pratos 'joao' nunca pediu?

  • Quais dias 'joao' nunca foi na lanchonete?

Dados

O atual sistema guarda os logs de todos os pedidos feitos em um arquivo csv, contendo o formato cliente, pedido, dia, um por linha e sem nome das colunas (a primeira linha já é um pedido).

O log a ser utilizado é o arquivo data/orders_1.csv. Todas as informações são strings com letras minúsculas. O histórico contém pedidos feitos em todos os dias da semana que a lanchonete abre, e de todos os pratos que a lanchonete oferece. Ou seja, é possível saber o cardápio e agenda completos. Os dias da semana estão no formato "...-feira", "sabado" ou "domingo", e não nos interessa informações sobre os dias que a lanchonete não abre.

Implementação

No arquivo analyze_log.py, escreva uma função que responda às seguintes perguntas abaixo:

  • Qual o prato mais pedido por 'maria'?

  • Quantas vezes 'arnaldo' pediu 'hamburguer'?

  • Quais pratos 'joao' nunca pediu?

  • Quais dias 'joao' nunca foi na lanchonete?

A função não retornará nada! A função deve apenas salvar as respostas no arquivo data/mkt_campaign.txt, na mesma ordem que acima.

Assinatura da função:

def analyze_log(path_to_file):
    # Código vem aqui

Saída correta:

hamburguer
1
{'pizza', 'coxinha', 'misto-quente'}
{'sabado', 'segunda-feira'}

A ordem dos pedidos, bem como dos dias não precisa ser exatamente a apresentada no exemplo

  • No arquivo analyze_log.py deve estar implementada a função def analyze_log(path_to_file);

  • A função deve realizar a leitura do log e salvar em um arquivo txt as informações solicitadas;

  • Utilização correta de Dict/Set, vistos no módulo;

  • Código legível e modularizado, quando for o caso.

As seguintes verificações serão feitas:

  • 1.1 - Será validado se, ao executar o método analyze_log, os dados são preenchidos de forma correta no arquivo data/mkt_campaign.txt

  • 1.2 - Será validado se, ao executar o método analyze_log com um arquivo inexistente, o método retorna um erro FileNotFoundError com a mensagem de erro adequada.

  • 1.3 - Será validado se, ao executar o método analyze_log com uma extensão inválida, o método retorna um erro

2 - Análises contínuas, implemente a classe TrackOrders que gere informações contínuas de uma lanchonete.

A campanha de marketing foi um sucesso! A gerência agora deseja um sistema que mantenha um registro contínuo dessas informações. Mais especificamente, desejam que o sistema permita a extração das seguintes informações a qualquer momento:

  • Prato favorito por cliente;

  • Quanto de cada prato cada cliente já pediu;

  • Pratos nunca pedidos por cada cliente;

  • Dia mais movimentado;

  • Dia menos movimentado.

Para isso, você deverá implementar uma classe que entregue as informações acima.

Implementação

Arquivos

  • O arquivo track_orders.py é onde você implementará a classe TrackOrders.

  • O arquivo src/main.py é apenas auxiliar e faz a leitura do arquivo csv especificado e envia a informação de cada pedido para as classes TrackOrders e para a classe InventoryControl, ao mesmo tempo. Não se preocupe ainda com o arquivo inventory_control.py (classe InventoryControl), pois ele é necessário apenas para a realização dos requisitos bônus.

  • Ainda no arquivo src/main.py, após a leitura completa do arquivo csv, algumas informações são impressas na tela para que você observe o comportamento das classes.

Teste o comportamento do arquivo main.py

Abra o arquivo main.py e complete a variável path com data/orders_1.csv. Rode o arquivo main.py. Cinco linhas de None devem ser impressas. Isso acontece, porque as funções não estão devidamente implementadas ainda.

Implemente a solução

No arquivo track_orders.py, implemente a classe TrackOrders, contendo, no mínimo, os métodos abaixo:

class TrackOrders:
    # aqui deve expor a quantidade de estoque 
    def __len__(self):
      pass

    def add_new_order(self, costumer, order, day):
        pass

    def get_most_ordered_dish_per_costumer(self, costumer):
        pass

    def get_dish_quantity_per_costumer(self, costumer, order):
        pass

    def get_never_ordered_per_costumer(self, costumer):
        pass

    def get_busiest_day(self):
        pass

    def get_least_busy_day(self):
        pass

Você é livre para criar os atributos e métodos necessários. Lembre-se de criar uma classe legível e bem modularizada. Lembre-se também de não incorrer em otimização prematura. Ou seja, não implemente funcionalidades que ainda não são necessárias, nem coloque atributos do tipo "vai que um dia precisa". Sempre rode o arquivo main.py para verificar o comportamento da sua classe.

  • Classe TrackOrders implementada;

  • A classe está devidamente modularizada;

  • Os métodos fazem uso das técnicas de Dict e Set vistos no módulo;

  • Os métodos atingem complexidade ótima (geralmente O(1) ou O(n), em alguns métodos que usam Set).

As seguintes verificações serão feitas:

  • 2.1 - Será validado se, ao instanciar a classe TrackOrders pela primeira vez, o método len() retorna a quantidade de pedidos igual a zero.

  • 2.2 - Será validado se, ao executar o método add_new_order, o método registra um pedido na instância.

  • 2.3 - Será validado se, ao executar get_most_ordered_dish_per_costumer, o método retorna o prato mais pedido.

  • 2.4 - Será validado se, ao executar get_never_ordered_per_costumer, o método retorna o conjunto de pratos que a pessoa nunca pediu.

  • 2.5 - Será validado se, ao executar get_days_never_visited_per_costumer, o método retorna o conjunto de dias que a pessoa nunca visitou.

  • 2.6 - Será validado se, ao executar o método get_busiest_day, o método retorna o dia mais movimentado.

  • 2.7 - Será validado se, ao executar o método get_least_busy_day, o método retorna o dia menos movimentado.

Requisitos bônus:

3 - Controle de estoque

Atualmente o controle de estoque de ingredientes é feito no caderninho. Ao final da semana, uma pessoa conta quantas unidades, de cada ingrediente, ainda restam no estoque e anota quantos precisam ser comprados, para completar o estoque mínimo de cada ingrediente.

A lanchonete deseja automatizar esse controle: no final da semana, a gerência irá imprimir uma lista de compras com as respectivas quantidades.

Dados

O log a ser utilizado ainda é o arquivo data/orders_1.csv. É garantido que os pedidos da semana não irão zerar nenhum dos estoques.

Implementação

No arquivo inventory_control.py você deve implementar a classe InventoryControl que retorna a lista de compras da semana, a partir da informação de cada. É importante que a lista seja atualizada a cada pedido, e não apenas ao final de semana, pois a gerência quer a liberdade de imprimir a lista de compras a qualquer momento.

A estrutura básica da classe está demonstrada abaixo e já contém as informações dos ingredientes, bem como o estoque mínimo de cada um. O método get_quantities_to_buy deve retornar um Dict que mapeia o ingrediente para a quantidade a ser comprada:

class InventoryControl:
    INGREDIENTS = {
        'hamburguer': ['pao', 'carne', 'queijo'],
        'pizza': ['massa', 'queijo', 'molho', 'tomate'],
        'queijo-quente': ['pao', 'queijo', 'queijo'],
        'misto-quente': ['pao', 'queijo', 'presunto'],
        'bauru': ['pao', 'queijo', 'presunto', 'tomate'],
        'coxinha': ['massa', 'frango'],
    }
    MINIMUM_INVENTORY = {
        'pao': 50,
        'carne': 50,
        'queijo': 100,
        'molho': 50,
        'presunto': 50,
        'massa': 50,
        'frango': 50,
    }

    def __init__(self):
        pass

    def add_new_order(self, costumer, order, day):
        pass

    def get_quantities_to_buy(self):
        pass

  • Classe InventoryControl implementada;

  • A classe está devidamente modularizada;

  • Garanta que todos os ingredientes e pratos foram testados;

  • Dicas:

  • Os métodos devem fazer uso das técnicas de Dict e Set vistos no módulo;

  • Os métodos atingem complexidade ótima (geralmente O(1) ou O(n), em alguns métodos que usam Set).

As seguintes verificações serão feitas:

  • 3.1 - Será validado se, ao executar o método get_quantities_to_buy, o método retorna a quantidade de ingredientes que precisam ser comprados.

  • 3.2 - Será validado se, ao executar o método get_quantities_to_buy para todos os hambúrgueres, o método retorna a quantidade de ingredientes que precisam ser comprados.

  • 3.3 - Será validado se, ao executar o método get_quantities_to_buy para receitas diferentes, o método retorna a quantidade de ingredientes que precisam ser comprados.

4 - Estoque pode acabar

As campanhas de marketing tiveram sucesso novamente, e atraíram muitas novas pessoas clientes para a lanchonete. Se antes os estoques mínimos eram sempre suficientes para uma semana, agora não são mais...

Suponha os seguintes estoques:

- Pao: 1;

- Queijo: 5;

- Presunto: 3.

Se uma pessoa pedir um misto-quente, será possível atendê-la. Porém o pão irá acabar. Se a próxima pessoa pedir hamburguer, não será possível atendê-la. Sua missão é implementar um código que, caso algum ingrediente acabe, todos os pratos que usam aquele ingrediente devem ser imediatamente removidos do cardápio eletrônico, evitando gerar frustração em clientes.

Dados

O log a ser utilizado agora é o arquivo data/orders_2.csv. Se quiser testar pelo arquivo main.py, não se esqueça de alterar a variável path.

Implementação

Você fez commit do requisito 3 - Controle de estoque? Se não, faça, pois agora você vai alterar o seu código!

Implemente um novo método na classe InventoryControl que retorne um conjunto com todos os pratos disponíveis, ou seja, que ainda tem ingredientes suficientes.

Assinatura da função:

def get_available_dishes():
    # retorno: um conjunto de pratos que ainda têm ingredientes disponíveis

Altere o arquivo main.py:

  • Caso o prato que a pessoa solicitou não esteja disponível, não registre o pedido na execução do método add_new_order.

  • Novo método, get_available_dishes, implementado e funcionando corretamente.

  • Alteração na main.py produzindo o efeito esperado.

  • As classes/métodos estão devidamente modularizadas;

  • Os métodos fazem uso das técnicas de Dict e Set vistos no módulo;

As seguintes verificações serão feitas:

  • 4.1 - Será validado se, ao executar o método add_new_order para um pedido com prato que não possui ingredientes suficientes em estoque, o método retorna False sem registrar o pedido.

  • 4.2 - Será validado se, ao executar o método get_available_dishes, o método retorna todos os pratos que possuem ingredientes suficientes para seu preparo.

  • 4.3 - Será validado se, ao executar o método get_available_dishes, o método não retorna os pratos cujos ingredientes não sejam suficientes para seu preparo.

Depois de terminar o desenvolvimento

Para "entregar" seu projeto, siga os passos a seguir:

  • Vá até a página DO SEU Pull Request, adicione a label de "code-review" e marque seus colegas
    • No menu à direita, clique no link "Labels" e escolha a label code-review
    • No menu à direita, clique no link "Assignees" e escolha o seu usuário
    • No menu à direita, clique no link "Reviewers" e digite students, selecione o time tryber/students-sd-010-a

Se ainda houver alguma dúvida sobre como entregar seu projeto, aqui tem um video explicativo.

⚠ Lembre-se que garantir que todas as issues comentadas pelo Lint estão resolvidas! ⚠

Revisando um pull request

À medida que você e as outras pessoas que estudam na Trybe forem entregando os projetos, vocês receberão um alerta via Slack para também fazer a revisão dos Pull Requests dos seus colegas. Fiquem atentos às mensagens do "Pull Reminders" no Slack!

Use o material que você já viu sobre Code Review para te ajudar a revisar os projetos que chegaram para você.

Avisos Finais

Ao finalizar e submeter o projeto, não se esqueça de avaliar sua experiência preenchendo o formulário. Leva menos de 3 minutos!

Link: FORMULÁRIO DE AVALIAÇÃO DE PROJETO

O avaliador automático não necessariamente avalia seu projeto na ordem em que os requisitos aparecem no readme. Isso acontece para deixar o processo de avaliação mais rápido. Então, não se assuste se isso acontecer, ok?