#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ 🚀 SISTEMA DE MONITORAMENTO DE BITCOIN - MVP (Dia 1) ==================================================== 📌 O que este script faz: - Monitora tendências de Bitcoin em tempo real - Detecta padrões de mercado (crash, surge, price) - Gera relatórios visuais em HTML - Funciona 100% offline (dados simulados para demo) - Pronto para integração com APIs reais 📌 Como usar: python3 bitcoin_monitor.py 📌 Como expandir: - Integrar com Google Alerts API - Conectar com Telegram Bot - Adicionar visualização 3D com Three.js - Integrar com N8n para automação - Conectar com LM Studio para análise com IA 🎯 Objetivo: "O que você não vê, eu vejo. O que você não ouve, eu escuto." Criado com energia, clareza e propósito. """ import json import random from datetime import datetime from pathlib import Path # ======================================== # 🔧 CONFIGURAÇÃO DO SISTEMA # ======================================== # Palavras-chave monitoradas KEYWORDS = [ {"term": "Bitcoin crash", "emoji": "📉"}, {"term": "BTC price", "emoji": "💰"}, {"term": "Bitcoin surge", "emoji": "🚀"} ] # Arquivo de saída OUTPUT_FILE = "report.html" # Arquivo de histórico (para detectar tendências) HISTORY_FILE = "bitcoin_history.json" # ======================================== # 📊 FUNÇÕES PRINCIPAIS # ======================================== def get_search_volume(keyword): """ 🔍 Simula volume de buscas para uma palavra-chave Em produção, esta função será substituída por: - Google Trends API - Google Alerts API - Ou web scraping do Google Search Args: keyword (str): Palavra-chave a ser monitorada Returns: int: Número de resultados encontrados """ # Simula dados realistas (entre 30 e 200 resultados) base_volume = { "Bitcoin crash": random.randint(80, 180), "BTC price": random.randint(50, 150), "Bitcoin surge": random.randint(30, 120) } return base_volume.get(keyword, random.randint(50, 150)) def load_history(): """ 📂 Carrega histórico de monitoramentos anteriores Returns: dict: Histórico de volumes anteriores """ if not Path(HISTORY_FILE).exists(): return {} try: with open(HISTORY_FILE, 'r', encoding='utf-8') as f: return json.load(f) except: return {} def save_history(data): """ 💾 Salva histórico para análise de tendências Args: data (dict): Dados atuais de monitoramento """ with open(HISTORY_FILE, 'w', encoding='utf-8') as f: json.dump(data, f, indent=2, ensure_ascii=False) def calculate_trend(current, previous): """ 📈 Calcula tendência (crescimento ou queda) Args: current (int): Valor atual previous (int): Valor anterior Returns: tuple: (percentual, direção, emoji) """ if previous == 0: return (0, "→", "➡️") change = ((current - previous) / previous) * 100 if change > 5: return (change, "↑", "📈") elif change < -5: return (change, "↓", "📉") else: return (change, "→", "➡️") def get_action_phrase(): """ 💬 Retorna frase de ação inspiradora Returns: str: Frase motivacional do sistema """ phrases = [ "O que você não vê, eu vejo. O que você não ouve, eu escuto.", "O mercado fala. Eu escuto. Você age.", "Padrões invisíveis. Decisões visíveis.", "A informação é poder. A ação é resultado.", "Enquanto o mundo dorme, o sistema monitora.", "Dados em tempo real. Decisões em tempo certo." ] return random.choice(phrases) def generate_report(results): """ 📄 Gera relatório em HTML com design moderno Args: results (list): Lista de resultados do monitoramento """ now = datetime.now() timestamp = now.strftime("%d/%m/%Y às %H:%M:%S") # Template HTML com design moderno e responsivo html_template = f""" 📊 Relatório Bitcoin - {now.strftime("%d/%m/%Y")}

📊 Relatório de Monitoramento - Bitcoin

📅 {timestamp}
""" # Adiciona cada métrica ao relatório for result in results: trend_class = result['trend_class'] html_template += f"""
{result['emoji']} {result['keyword']} {result['trend_emoji']}
{result['volume']} resultados
{result['trend_arrow']} {abs(result['trend_percent']):.1f}% {result['trend_text']}
""" # Finaliza o HTML html_template += f"""
💬 "{get_action_phrase()}"
🚀 Sistema de Monitoramento Bitcoin v1.0
Criado com energia, clareza e propósito
GitHub | Twitter
""" # Salva o arquivo HTML with open(OUTPUT_FILE, 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(html_template) print(f"✅ Relatório gerado com sucesso: {OUTPUT_FILE}") # ======================================== # 🎯 FUNÇÃO PRINCIPAL # ======================================== def main(): """ 🚀 Função principal do sistema Executa o monitoramento completo: 1. Carrega histórico anterior 2. Coleta dados atuais 3. Calcula tendências 4. Gera relatório HTML 5. Salva histórico """ print("\n" + "="*50) print("🚀 SISTEMA DE MONITORAMENTO DE BITCOIN") print("="*50 + "\n") # Carrega histórico anterior history = load_history() print("📂 Carregando histórico anterior...") # Coleta dados atuais print("🔍 Monitorando palavras-chave...\n") current_data = {} results = [] for keyword_data in KEYWORDS: keyword = keyword_data['term'] emoji = keyword_data['emoji'] # Obtém volume atual volume = get_search_volume(keyword) current_data[keyword] = volume # Obtém volume anterior (se existir) previous_volume = history.get(keyword, volume) # Calcula tendência trend_percent, trend_arrow, trend_emoji = calculate_trend(volume, previous_volume) # Define classe CSS baseada na tendência if trend_arrow == "↑": trend_class = "up" trend_text = "em alta" elif trend_arrow == "↓": trend_class = "down" trend_text = "em queda" else: trend_class = "stable" trend_text = "estável" # Adiciona resultado results.append({ 'keyword': keyword, 'emoji': emoji, 'volume': volume, 'trend_percent': trend_percent, 'trend_arrow': trend_arrow, 'trend_emoji': trend_emoji, 'trend_class': trend_class, 'trend_text': trend_text }) # Exibe no console print(f" {emoji} {keyword}: {volume} resultados {trend_arrow} ({trend_percent:+.1f}%)") print("\n📊 Gerando relatório HTML...") # Gera relatório generate_report(results) # Salva histórico save_history(current_data) print("💾 Histórico atualizado\n") print("="*50) print("✅ Monitoramento concluído com sucesso!") print(f"📄 Abra o arquivo '{OUTPUT_FILE}' no navegador") print("="*50 + "\n") print("💡 Próximos passos:") print(" 1. Automatizar com cron/Task Scheduler (a cada 24h)") print(" 2. Integrar com API real do Google") print(" 3. Conectar com Telegram Bot") print(" 4. Adicionar visualização 3D com Three.js") print(" 5. Integrar com LM Studio para análise com IA\n") # ======================================== # 🏁 EXECUÇÃO # ======================================== if __name__ == "__main__": try: main() except KeyboardInterrupt: print("\n\n⚠️ Execução interrompida pelo usuário") except Exception as e: print(f"\n❌ Erro: {e}") import traceback traceback.print_exc()