Uma plataforma de exploração geocultural e inteligência de dados — nascida na Bahia para o mundo.
O C.O.A.T. é uma aplicação de desktop avançada, escrita em Python com PySide6, que transforma a maneira como você explora, visualiza e entende dados geográficos e culturais.
O C.O.A.T. não nasceu pronto. Ele é a materialização da jornada de um desenvolvedor visionário que partiu de uma pergunta fundamental: "Como transformar um simples mapa em uma solução completa de inteligência e exploração de dados?"
O projeto começou com a ideia de um mapeador de nomes e, através de uma evolução contínua e ambiciosa, superou desafios de ambiente, sistema operacional e conectividade. Ele foi aprimorado em Python, ganhando uma interface gráfica moderna com temas, funcionalidades de mapeamento temático, integração com APIs em tempo real e uma arquitetura otimizada que abre as portas para o futuro da análise de dados geoespaciais.
Cada funcionalidade do C.O.A.T. foi meticulosamente planejada e implementada para criar uma ferramenta que não apenas mostra um ponto no mapa, mas revela a história e o contexto contido naquele local. Este é um projeto que reflete a paixão pela tecnologia e o compromisso de desenvolver software de alta qualidade em Salvador, na Bahia.
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🖥️ Interface Gráfica Avançada:
- Construída com PySide6, oferece uma experiência de usuário limpa, profissional e com temas customizáveis (claro e escuro).
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🗺️ Mapeamento Temático Interativo:
- Utiliza Folium para renderizar mapas detalhados e permite ao usuário alternar instantaneamente entre diferentes "temas" de dados, como Cidades, Comércios, Praias e Pontos Históricos, carregados a partir de um banco de dados SQLite otimizado e arquivos CSV customizáveis.
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⚡ Desempenho Assíncrono:
- Utiliza
threadingpara buscar dados de APIs externas (Clima e Wikipedia) em segundo plano. A interface nunca congela, garantindo uma experiência de usuário fluida e responsiva.
- Utiliza
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📊 Painel de Inteligência de Dados:
- Ao selecionar um ponto, um painel de informações é preenchido com dados consolidados e em tempo real, incluindo um resumo do local pela Wikipedia e as condições meteorológicas atuais pela OpenWeatherMap.
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⚙️ Robusto e Configurável:
- Projetado para rodar em sistemas baseados em Debian, o C.O.A.T. lida com dependências de sistema e de ambiente de forma estruturada. O rodapé da aplicação é customizável com os créditos e links profissionais do autor.
O C.O.A.T. foi projetado para ser uma plataforma em constante evolução. As próximas funcionalidades planejadas incluem:
- Filtros Avançados: Filtrar pontos de interesse por característica dentro de um mesmo tema (ex: "Restaurantes" dentro de "Comércios").
- Cálculo de Rotas: Desenhar rotas entre dois ou mais pontos selecionados no mapa.
- Visualização de Densidade (Heatmap): Mostrar "zonas quentes" de concentração para determinados temas.
- Importação de Dados: Permitir que o usuário importe seus próprios dados geográficos através de formatos padrão como GeoJSON ou KML.
- Linguagem: Python 3
- Interface Gráfica: PySide6
- Mapeamento: Folium
- Banco de Dados: SQLite
- APIs e Conectividade: Requests, Wikipedia-API
- Sistema Operacional: Debian ou derivados (Ubuntu, Linux Mint, etc.).
- Dependências de Sistema:
git,python3,python3-venv, e pacotes de desenvolvimento para Qt e X11. - Conexão Remota (Opcional): Um cliente X Server (VcXsrv para Windows, XQuartz para macOS) para visualização em acesso remoto.
Este guia detalha a instalação em um ambiente limpo, usando as melhores práticas com um ambiente virtual.
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Instale as dependências base do sistema: Abra o terminal e garanta que
gitepython3-venvestejam instalados.sudo apt-get update sudo apt-get install git python3-venv -y
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Instale as dependências gráficas e de desenvolvimento (recomendado): Para evitar problemas com PySide6, é uma boa prática instalar as bibliotecas base do Qt e outras dependências.
sudo apt-get install -y python3-pyside6.qtwidgets python3-pyside6.qtwebengine python3-pyside6.qtgui libxcb-cursor0
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Clone o repositório do C.O.A.T.:
git clone [https://github.com/henriquetourinho/C.O.A.T.git](https://github.com/henriquetourinho/C.O.A.T.git) cd C.O.A.T -
Crie e ative o Ambiente Virtual:
# Crie o ambiente na pasta 'venv' python3 -m venv venv # Ative o ambiente source venv/bin/activate
Seu prompt do terminal agora deve começar com
(venv). -
Instale as dependências Python: Use o
pippara instalar as bibliotecas Python necessárias.pip install PySide6 folium requests wikipedia psutil
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Prepare os Dados:
- Certifique-se de que os arquivos de dados (
BR.txtoucities15000.txt,comercios.csv, etc.) estão na pasta do projeto. - Execute o script de criação do banco de dados (se aplicável, como o
preparar_db.py). - Execute o script de otimização do banco de dados:
python3 otimizar_db.py.
- Certifique-se de que os arquivos de dados (
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Execute o C.O.A.T.: Com o ambiente virtual ativo, execute o script principal.
python3 coat.py
Nota: Para acesso remoto via SSH, lembre-se de usar a flag
-X(ssh -X usuario@ip) e de ter um X Server rodando na sua máquina local.
Este projeto é distribuído sob a GPL-3.0 license. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.
Carlos Henrique Tourinho Santana 📍 Salvador - Bahia
🔗 Wiki Debian: wiki.debian.org/henriquetourinho
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🔗 GitHub: github.com/henriquetourinho
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