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import streamlit as st
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from filter import filter_dataframe
import toml
import os
# Dados de login
USERNAME = os.getenv("username")
PASSWORD = os.getenv("password")
# Configurações da página
st.set_page_config(
page_title="Future Mining",
page_icon="image.png",
)
# Função para autenticação do usuário
def authenticate_user(username: str, password: str) -> bool:
return username == USERNAME and password == PASSWORD
# Tela de login
def login_screen():
st.title('Seja bem-vindo à Tabela de Exportação do Future Mining.')
with st.form(key='login_form'):
username = st.text_input("Nome de usuário")
password = st.text_input("Senha", type='password')
# Botão para submeter o formulário
submit_button = st.form_submit_button('Entrar')
if submit_button:
if authenticate_user(username, password):
st.session_state['logged_in'] = True
st.rerun()
else:
st.error('Nome de usuário ou senha inválidos')
# Função para ler dados da tabela SQL a partir de um arquivo
def load_data() -> pd.DataFrame:
# Acesse as variáveis de ambiente
dialect = os.getenv("DB_DIALECT")
driver = os.getenv("DB_DRIVER")
username = os.getenv("DB_USERNAME")
password = os.getenv("DB_PASSWORD")
host = os.getenv("DB_HOST")
port = os.getenv("DB_PORT")
database = os.getenv("DB_DATABASE")
connection_url = f"{dialect}+{driver}://{username}:{password}@{host}:{port}/{database}"
engine = create_engine(connection_url)
with open('query.sql', 'r', encoding='utf-8') as file:
query = file.read()
df = pd.read_sql(query, engine)
return df
# Função para download dos dados como CSV
def convert_df_to_csv(df):
return df.to_csv(index=False).encode('utf-8')
# Verificar o estado de login
if 'logged_in' not in st.session_state:
st.session_state['logged_in'] = False
# Se o usuário não está logado, exibe a tela de login
if not st.session_state['logged_in']:
login_screen()
else:
st.title('Tabela Future Mining')
df = load_data()
filtered_df = filter_dataframe(df)
all_columns = filtered_df.columns.tolist()
selected_columns = st.multiselect(
'Escolha as colunas para exibir:',
options=all_columns,
placeholder="Selecione uma ou mais colunas",
default=[]
)
if selected_columns:
displayed_df = filtered_df[selected_columns]
else:
displayed_df = filtered_df
st.write('Tabela Atualizada')
st.dataframe(displayed_df, column_order=selected_columns if selected_columns else None)
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