RPA UTILIZANDO A BIBLIOTECA BOTCITY
- #Python
Meu primeiro projeto implementado utilizando a ferramenta da BotCity em uma das empresas que trabalho.
Obs: O video está com velocidade aumentada e informações sensíveis com blur.
Consiste na utilização das bibliotecas:
BotCity, FbProphet, Gspread, Datetime, Pandas, Webbrowser, Webbrowser-Manager, Pyautogui.
Prós:
- Com a tecnologia da BotCity, a preocupação de mapear a estrutura de um programa e vincular elementos caiu para zero;
- A inteligência do CV2, ajuda a eliminar quase que todos os empecilhos sobre isso. Exceto quando você possui muitos nomes iguais na mesma tela. Você não fica dependente de coordenadas para definir pontos de cliques do mouse o que pode atrapalhar bastante se tratando de telas de dimensões diferentes;
- A velocidade com que você consegue definir as ações é muito boa, fora que dependendo da página que você está trabalhando, você pode reciclar os elementos em comum, não precisando gerar inúmeros arquivos de recurso com nomes diferentes mas de mesma função;
- Dentro do BotCity você tem inúmeras bibliotecas já prontas para começar a automatizar, sem a necessidade de vários pip install;
- Ela ajudou a reduzir em uns 50% do tempo que eu levaria para gerar algo similar com resultados aproximados utilizando pyautogui e pywinauto.
Contras:
- Encontrei dificuldade para rodar o executável em Java no MAC M1 (ARM), só depois que encontrei no Forúm da BotCity um comando para executar o mesmo arquivo que funcionou;
- É recomendável que a pessoa utilize duas telas para trabalhar com o fluxo do BotCity, que é onde você captura as imagens e define as ações e na outra sua IDE de preferência (Eu utilizei a PyCharm). Isso porque, a IDE normalmente salva tudo automático e o BotCity atualiza tudo que está na IDE e isso confundiu um pouco no começo, mas nada que você não se acostume;
- Quando você faz uma captura de um elemento, o BotCity preenche a linha em que o cursor do mouse ficou com o código, ao invés de ser sequencial. O que as vezes lançava comandos entre códigos;
PROBLEMA E SOLUÇÃO
Pela flexibilidade que o python nos dá, criei um circuito inteiro simulando um usuário que tinha a responsabilidade de extrair dois relatórios demorados do sistema ERP da empresa, alimentar o GoogleDrive com eles e consequentemente o BI da diretoria.
Normalmente o responsável consumia nesta rotina mais de 2 horas, entre fazer as rotinas do seu dia e efetivamente lembrar de terminar o processo. O Bot hoje além de executar a rotina em torno de 16 minutos (dependente do tamanho da base extraída). Agora transforma estes arquivos em DataFrame pelo Pandas, passando os dados pelo FbProphet, ferramenta excelente para análise de séries temporais, gerando um forecast do andamento do faturamento da organização.
Dados estes que são enviado para o Google LookerStudio, possibilitando a diretoria a ter dados em tempo próximo do real e não mais uma vez por dia.
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