DOUTOR é um código em Python 3.6 que escaneava o Diário Oficial da União (DOU), salvava seus artigos numa base de dados, filtrava os artigos de acordo com filtros definidos pelo usuário (em formato JSON) e publicava aqueles selecionados em canais do Slack. Era o seu monitor do DOU em código aberto!
PS: Em janeiro de 2023, a Imprensa Nacional instalou mecanismos de bloqueio de bots na página do DOU, de maneira que a captura feita por este código não funciona mais (mas as etapas seguintes ainda podem ser aproveitadas, em princípio). Sugerimos o uso dos seguintes códigos alternativos:
Ex-PS (até 12/2022): A imprensa nacional pode alterar a estrutura HTML do DOU e, com isso, prevenir o correto funcionamento do DOUTOR. Embora perfeitamente funcional na data de publicação, a qualidade posterior pode depender da manutenção do código que não estará, necessariamente, atualizada. (eu já sabia)
Este projeto pode ser combinado com nosso modelo de machine learning que ordena as matérias da seção 1 e 2 por relevância, para facilitar o monitoramento dos conteúdos mais importantes: https://github.com/gabinete-compartilhado-acredito/dou-ml
.
├── LICENSE <- Licença de uso, cópia e modificações
├── README.md <- Este documento
├── requirements.txt <- Pacotes python necessários, junto com suas versões
├── configs <- Arquivos de configuração que controlam as tarefas do *DOUTOR*
├── exe <- Links para scripts executáveis diretamente do terminal
├── filters <- Arquivos JSON com filtros aplicados aos artidos do DOU
├── keys-configs <- Pasta de senhas e tokens de acesso
├── src <- Códigos fonte (scripts de python 3.6)
└── temp <- Pasta para arquivos baixados e registros (logs)O DOUTOR não precisa ser instalado; entretanto ele precisa que você tenha python 3 instalado, junto com os seguintes pacotes:
sys, requests, json, collections, lxml, datetime, time, re, slackclient (versão < 2) e os.
No Anaconda, esses pacotes podem ser instalados com a linha de comando:
conda install -c conda-forge <pacote>onde <pacote> é substituído pelo pacote em questão (parte deles já vem no Anaconda).
Também é possível instalar as dependências do código com o comando:
pip install -r requirements.txtPS: É importante que a versão do pacote slackclient seja anterior à 2, pois as mudanças feitas na versão 2
inviabilizam a execução do DOUTOR. Uma versão adequada do pacote é listada em requirements.txt e pode ser instalada
com o comando acima ou via Anaconda:
conda install -c conda-forge slackclient=1.3.1<app-name>", onde <app-name> é o nome do seu novo app; salve as alterações.Pronto! Se quiser, você pode mudar o ícone do seu app para deixá-lo mais bonito.
Os filtros são salvos em arquivos JSON, dentro do sub-diretório "filters". Cada filtro é composto por um conjunto
de objetos (ou dicionários, em termos de linguagem Python) -- isto é, o que tem a forma {...} -- com as seguintes chaves (keys) em comum:
nome, casa, channel, description e filter_number. Ou seja: um filtro é um conjunto de objetos
com os mesmos valores nessas chaves.
Para cada filtro, nome serve de etiqueta (label) para o filtro em questão; casa recebe o valor dou (por motivos históricos);
channel especifica em qual canal as mensagens filtradas serão publicadas; e description serve como descrição, na
publicação do Slack, a quê os artigos publicados se referem. Todas essas chaves recebem strings. Por fim,
filter_number é um número natural que identifica univocamente o filtro.
Cada objeto tem ainda as chaves column_name, positive_filter, negative_filter.
A chave column_name recebe uma string que especifica em qual campo semântico do artigo a procura por termos-chave vai atuar.
Já as chaves positive_filter e negative_filter especificam os termos-chave que devem estar presentes e que não podem estar presentes para
que o artigo seja selecionado pelo objeto, respectivamente. Tanto o positive_filter quanto o negative_filter recebem strings podendo conter
múltiplos termos-chave separados por ponto-e-vírgula (;). Os termos-chave são combinados com a operação lógica OU (OR), isto é:
qualquer termo-chave em positive_filter serve para selecionar um artigo e qualquer termo-chave em negative_filter serve para descartar
um artigo. As seleções feitas por positive_filter e negative_filter são combinadas com a operação lógica E (AND).
Os campos semânticos disponíveis para busca são similares aos utilizados no HTML de artigos do DOU (veja este exemplo):
secao, a seção do DOU (que pode incluir os termos "1", "2", "3", "Extra" e "Suplemento");orgao, que especifica o órgão público responsável pelo artigo (e.g. "Ministério da Infraestrutura", "Tribunal de Contas da União");assina, a pessoa que assina o artigo;identifica, o título do artigo (que pode conter, por ex.: "Decreto" e "Resolução");cargo, que define o cargo do assinante (e.g. "Presidente da Mesa do Congresso Nacional");pagina, a página do DOU no qual o artigo foi publicado;edicao, a edição do DOU;ementa, a ementa do artigo;pub_date, a data de publicação do artigo;fulltext, todo o texto do artigo, sem diferenção entre campos semânticos;alltext, um campo criado pelo DOUTOR que combina os demais existentes no HTML de artigos do DOU:
italico, strong, ato_orgao, subtitulo e paragraph. Esses campos também estão disponíveis para busca.PS: As diferenças entre fulltext e alltext é que o primeiro mantém a ordem original do texto, remove quebras de linha,
e não diferencia múltiplas entradas do mesmo campo semântico. Já o segundo agrupa os vários campos semânticos combinados e os
coloca na ordem descrita acima, sendo que cada ocorrência é sepadada por um pipe (|).
Por fim, os objetos que compõem um mesmo filtro são combinados com a operação lógica E (AND). O DOUTOR vem acompanhado por alguns filtros em formato JSON como exemplos.
Você pode executar o DOUTOR em dois modos diferentes via os atalhos disponíveis no sub-diretório exe: capture_dou e monitore_dou.
Ambos recebem como parâmetro o nome de um arquivo de configuração (guardados no sub-diretório configs), descritos na seção seguinte.
A rotina capture_dou varre o DOU apenas uma vez e encerra imediatamente em seguida. Já a rotina monitore_dou faz uma
primeira varredura e permanece ativa, esperando o intervalo especificado no arquivo de configuração para varrer o DOU de novo.
Essa rotina nunca se encerra sozinha, mas pode ser terminada apertando CTRL+C; além disso, ela será encerrada se o computador
em questão for desligado.
O comportamento do DOUTOR é controlado por arquivos de configuração em formato JSON guardados no sub-diretório configs
(veja os exemplos fornecidos). Esses arquivos contém um único objeto com as seguintes chaves:
sched_interval: o intervalo (em minutos) entre cada varredura do DOU, no caso da rotina monitore_dou;date_format: uma string definindo o formato
(em padrão datetime, e.g. %Y-%m-%d) da data especificada em end_date abaixo;end_date: string representando a data da edição do DOU que deve ser varrida, no formato dado por date_format (mas também
pode ser "now" para a data do dia corrente ou "yesterday" para o dia anterior);timedelta: número inteiro de dias que devem ser também varridos a partir de end_date (utilize números negativos para varrer
dias anteriores a end_date, ou 0 para apenas varrer a data em end_date);secao: lista (isto é, [...]) de seções a serem varridas na próxima execução da captura, que pode conter os elementos 1, 2, 3,
"e" e "1a" (para as seções 1, 2, 3, Extra e Suplemento);secao_all: esta chave só é utilizada no caso da execução via monitore_dou, para especificar quais seções devem ser selecionadas
para a próxima varredura quando ela é executada em um novo dia (mesmo formato de secao);last_extra: um número natural que especifica quantas edições extras (e.g. A, B, C...) do DOU devem ser ignoradas na varredura (para evitar repetir a publicação
de artigos já publicados);storage_path: caso se escolha salvar localmente os artigos (via save_articles abaixo), o caminho (path) para o diretório onde salvar os artigos;save_articles: uma variável booleana (true, false) que determina se os artigos são salvos localmente ou não;filter_file: uma string que especifica o arquivo JSON de filtros que será utilizado na varredura;post_articles: uma variável boolenada que especifica se o DOUTOR deve publicar os artigos selecionados ou não;slack_token: uma string que determina o arquivo com o token do Slack, que permite seu acesso ao DOUTOR.list_articlesEste script pode ser executado no terminal e recebe dois parâmetros: a data no formato %Y-%m-%d (e.g. 2020-03-30) e
as seções do DOU sem espaçamentos (e.g. 1 ou 13 ou 123e). Ela retorna as URLs dos artigos desse dia e dessas seções.
Mais informações na docstring.
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