# PoC Escalável - Ingestão e Enriquecimento de Catálogo com GenAI
                    
import dadosfera
from openai import OpenAI

def process_ecommerce_catalog(dataframe):
    # Processando 1.4M de registros através das camadas RAW -> Trusted -> Curated
    catalog_curated = dataframe.filter(["product_id", "raw_description"])

    # Enriquecimento Semântico via LLM
    client = OpenAI(api_key="sk-...")

    return enrich_metadata_with_llm(client, catalog_curated)
                  

-- Modelagem e Fechamento de DRE no SQLite via SQL Avançado

WITH RECURSIVE dre_tree AS (
    SELECT id, conta, pai_id, 0 as nivel
    FROM plano_contas
    UNION ALL
    SELECT c.id, c.conta, c.pai_id, t.nivel + 1
    FROM plano_contas c
    JOIN dre_tree t ON c.pai_id = t.id
)
SELECT 
    t.conta,
    SUM(f.valor) as valor_total,
    (SUM(f.valor) / (SELECT SUM(valor) FROM fatos WHERE conta_id = 'RECEITA_BRUTA')) * 100 as analise_vertical
FROM dre_tree t
LEFT JOIN lancamentos_fatos f ON t.id = f.conta_id
GROUP BY t.conta;

# Data Scraping Automatizado de Indicadores Econômicos Governamentais

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def scrape_comex_stat_portal():
    url = "https://www.gov.br/produtividade-e-comercio-exterior/dados-abertos"
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # Localização dinâmica dos arquivos zip de importação/exportação
    download_links = [a['href'] for a in soup.find_all('a', href=True) if '.csv' in a['href']]
    return download_links