Desenvolvendo o Painel

A escolha do Streamlit como framework foi estratégica, pois ele transforma scripts Python em aplicações web interativas com pouco código. Isso permite que a equipe foque na análise e visualização dos dados, em vez de se preocupar com a complexidade do desenvolvimento web tradicional.

Esta página é um guia para ajudar os desenvolvedores a entender, replicar e contribuir com esta ferramenta de transparência.

O painel foi arquitetado como uma aplicação multi-página para ser mais claro, organizado e fácil de manter, seguindo o princípio de "separação de responsabilidades". O Streamlit facilita isso, pois a própria estrutura de arquivos no diretório /dashboard/ define a navegação do site.

dashboard/
├── Pagina_inicial.py       
├── data_loader.py       
├── utils.py       
└── pages/
    ├── 1_resultado_fiscal.py
    └── 2_resultado_previdenciario.py

Clique aqui para ver a explicação para a lógica da estruturação das pastas e arquivos.

Página Principal: O script executado pelo comando streamlit run (neste caso, Pagina_inicial.py) é automaticamente designado como a página inicial ou "Home" da aplicação.
Páginas Adicionais: Qualquer arquivo Python (.py) colocado dentro de um subdiretório chamado pages/ é automaticamente detectado pelo Streamlit e adicionado como um item de navegação em uma barra lateral.
Camada de acesso e cache de dados: O acesso, limpeza e transformação dos dados estão confinados a data_loader.py.
Funções Utilitárias - As funções de formatação de moeda e estilização de tabelas residem em utils.py.
Ordenação da Navegação: O Streamlit ordena as páginas na barra de navegação alfabeticamente pelo nome do arquivo. Para forçar uma ordem específica, pode-se prefixar os nomes dos arquivos com números e um sublinhado (ex: 1_, 2_,...), como demonstrado na estrutura acima.

Essa arquitetura oferece vantagens significativas. Cada página se torna um módulo analítico autocontido, focado em um aspecto específico dos dados fiscais (uma visão geral, a análise fiscal detalhada, o resultado previdenciário, etc.). Isso não apenas facilita a navegação para o usuário final, mas também simplifica o desenvolvimento e a manutenção. Para adicionar uma nova seção de análise ao painel, um desenvolvedor precisa apenas criar um novo arquivo Python no diretório pages/, sem a necessidade de modificar o código das páginas existentes.

A arquitetura do dashboard assenta em três pilares essenciais, projetados para garantir robustez, escalabilidade e facilidade de manutenção a longo prazo:

Separação de Responsabilidades: A lógica da aplicação é rigorosamente dividida. Os scripts data_loader.py e utils.py atuam como fornecedores, exportando funcionalidades (carregamento de dados, formatação) para serem consumidas pelos scripts em dashboard/pages/. Esta dependência unidirecional é uma característica de uma arquitetura em camadas robusta, que isola a lógica de negócio da interface do utilizador, simplificando a manutenção.
Modularidade e Escalabilidade: O projeto aproveita a estrutura nativa de aplicações multipágina do Streamlit. O diretório dashboard/pages/ é o epicentro da escalabilidade. A adição de um novo indicador é tão simples quanto criar um novo ficheiro Python nesse diretório, seguindo o padrão estabelecido, como 3_Novo_Indicador.py. Este modelo acomoda o crescimento futuro de forma eficiente.
Não se Repita: Toda a lógica que pode ser partilhada é centralizada. O carregamento de dados e a gestão de cache estão em data_loader.py, enquanto a formatação de números e a estilização de tabelas são geridas por utils.py. Este princípio minimiza a duplicação de código, garantindo consistência e reduzindo o esforço de manutenção.