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app.py

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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
+
+# Caminho para o arquivo secrets.toml na pasta .streamlit
+secrets_path = os.path.join(".streamlit", "secrets.toml")
+
+# Verificar se o arquivo secrets.toml existe
+if not os.path.isfile(secrets_path):
+    st.error("O arquivo 'secrets.toml' não foi encontrado. Certifique-se de que ele está na pasta '.streamlit'.")
+    st.stop()
+
+# Carregar as informações de secrets.toml
+secrets = toml.load(secrets_path)
+
+# Dados de login
+USERNAME = secrets["login"]["username"]
+PASSWORD = secrets["login"]["password"]
+
+# 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('Tela de Login')
+
+    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:
+    db_config = secrets["database"]
+    dialect = db_config["dialect"]
+    driver = db_config["driver"]
+    username = db_config["username"]
+    password = db_config["password"]
+    host = db_config["host"]
+    port = db_config["port"]
+    database = db_config["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,
+        default=[] 
+    )
+
+    if selected_columns:
+        displayed_df = filtered_df[selected_columns]
+    else:
+        displayed_df = filtered_df
+
+    st.write('Tabela com Colunas Selecionadas')
+    st.dataframe(displayed_df, column_order=selected_columns if selected_columns else None)
+
+    # Botão para download
+    csv = convert_df_to_csv(displayed_df)
+    st.download_button(
+        label="Baixar CSV",
+        data=csv,
+        file_name='dados_filtrados.csv',
+        mime='text/csv',
+    )