Primeiramente, obrigado por se interessar em contribuir! Este projeto visa facilitar a vida de analistas de dados, analistas de business intelligence, engenheiros de dados e demais profissionais de dados que precisam gerar tabelas dimensão de data robustas e adaptadas ao calendário brasileiro e calendários regionais.
Como este é um projeto de código aberto, sua ajuda é fundamental para mantê-lo atualizado (especialmente com as mudanças constantes em feriados estaduais) e com o surgimento de novas práticas na área de dados.
Se você encontrou um erro nos cálculos ou tem uma ideia de nova coluna (ex: datas fiscais, data relevantes para determinadas atividades comerciais ou industriais, etc.):
- Verifique se já não existe uma Issue aberta sobre o assunto.
- Caso não exista, abra uma nova Issue descrevendo detalhadamente o problema ou a sugestão.
Os feriados estaduais e municipais podem mudar por decretos. Se você notar que algum feriado no arquivo app.py está incorreto ou faltando:
- Envie um Pull Request com a correção na lista
state_data.
Se você quer colocar a mão na massa:
- Faça um Fork do projeto.
- Crie uma branch para sua modificação:
git checkout -b feature/minha-melhoria. - Mantenha o padrão de código (PEP 8).
- Importante: Se alterar a lógica de datas, atualize ou crie novos testes em
test_app2.py. - Garanta que todos os testes passem executando:
pytest. - Envie o Pull Request.
Para rodar o projeto localmente e testar suas mudanças:
PASSO 1: Faça um fork do projeto e clone seu fork para a sua estação de trabalho:
$ git clone git@github.com:SEU_USUARIO/GeradorDCalendario.git #SSH
$ git clone https://github.com/SEU_USUARIO/ProjetoCalendario.git #HTTPSPASSO 2: (Linux) Crie e ative um ambiente virtual dentro da pasta do seu fork:
$ python3 -m venv .venv
$ source .venv/bin/activatePASSO 2: (Windows) Crie e ative um ambiente virtual dentro da pasta do seu fork:
> python3 -m venv venv
> venv\Scripts\activate.batPASSO 3: Instale dependências e bibliotecas auxiliares:
$ python3 -m pip install --upgrade pip
$ pip install -r requirements.txtPASSO 4: Execute os testes:
$ pytestPASSO 5: Teste o funcionamento do app.py:
$ streamlit run app.pyPronto! Agora está alinhado para iniciar a codificação.
- Use nomes de variáveis claros (ou conforme o padrão já estabelecido).
- Adicione comentários em funções complexas para facilitar o debug (como lógica de datas móveis).
- Evite adicionar bibliotecas pesadas desnecessariamente no requirements.txt.
- Verifique se há a necessidade ou não de atualizar o arquivo .gitignore do projeto antes de realizar o último commit antes do pull request.
- Caso conte com a ajuda de algum colega ou de alguém, e queira dar o crédito, por favor use o campo de descrição do pull request deixando os dados do Linkedin, será um prazer deixar um agradecimento depois ou fazer uma recomendação no Linkedin.