[Anderson Paraibano]

A chamada da API SOAP assíncrona do Excel usando Python, Django, Python 2.7, SUDS e o algoritmo de detecção de objeto resolveu um problema complexo de integração e automação de dados. Neste artigo, discutiremos como implementar essa funcionalidade em seu projeto.

A troca de dados entre diferentes sistemas é uma tarefa comum em muitos projetos. Às vezes, pode ser necessário interagir com serviços SOAP legados, como o Microsoft Excel, para importar ou exportar dados. No entanto, o processo síncrono de chamada de API pode ser demorado, especialmente quando grandes volumes de dados estão envolvidos. Aqui é onde a abordagem assíncrona pode ser benéfica.

Para implementar a chamada da API SOAP assíncrona do Excel, usaremos a combinação de Python, Django, Python 2.7, SUDS e um algoritmo de detecção de objeto. Vamos percorrer os passos necessários para configurar essa solução.

Instalando as dependências:

Certifique-se de ter o Python 2.7 instalado em seu sistema.
Instale o Django, se ainda não o tiver, usando o gerenciador de pacotes pip:
Copy code
pip install django
Instale o pacote SUDS para lidar com a comunicação SOAP:
Copy code
pip install suds-jurko
Configurando o projeto Django:

Inicie um novo projeto Django usando o comando:
Copy code
django-admin startproject meu_projeto
Navegue para a pasta do projeto:
bash
Copy code
cd meu_projeto
Crie um novo aplicativo Django:
Copy code
python manage.py startapp excel_api
Configurando o serviço SOAP:

Dentro do diretório do aplicativo excel_api, crie um novo arquivo chamado soap_service.py.
Importe o módulo suds.client para interagir com a API SOAP:
python
Copy code
from suds.client import Client
Crie uma função para fazer a chamada da API SOAP assíncrona:
python
Copy code
def async_excel_api_call():
# Configurar o cliente SOAP
client = Client(‘http://api.excel.com/soap&#8217😉

# Chamar o método desejado
result = client.service.method_name()

# Realizar o processamento dos dados de forma assíncrona
process_data_async(result)
Implementando o algoritmo de detecção de objeto:

Crie um novo arquivo chamado object_detection.py no diretório do aplicativo excel_api.
Implemente o algoritmo de detecção de objeto usando bibliotecas como OpenCV ou TensorFlow.
Exemplo básico de detecção de objeto usando OpenCV:
python
Copy code
import cv2

def process_data_async(data):
# Carregar a imagem
image = cv2.imread(‘caminho/para/imagem.jpg’)

# Realizar a detecção de objeto
# …

# Salvar a imagem processada
cv2.imwrite(‘caminho/para/imagem_processada.jpg’, image)
Chamando a API assíncrona:

No diretório do projeto, abra o arquivo views.py dentro do aplicativo excel_api.
Importe a função async_excel_api_call do arquivo soap_service.py:
python
Copy code
from .soap_service import async_excel_api_call
Defina uma função de visualização que dispare a chamada assíncrona da API:
python
Copy code
def call_excel_api(request):
async_excel_api_call()
return HttpResponse(“Chamada da API iniciada com sucesso!”)
Configurando as URLs:

No diretório do aplicativo excel_api, abra o arquivo urls.py.
Adicione uma nova rota para a função de visualização call_excel_api:
python
Copy code
from django.urls import path
from . import views

urlpatterns = [
path(‘api/call-excel/’, views.call_excel_api, name=’call-excel-api’),
]
Agora, você pode iniciar o servidor de desenvolvimento do Django usando o comando python manage.py runserver e acessar a rota /api/call-excel/ para iniciar a chamada assíncrona da API SOAP do Excel.

Este artigo forneceu um exemplo básico de como fazer chamadas assíncronas a uma API SOAP do Excel usando Python, Django, Python 2.7, SUDS e um algoritmo de detecção de objeto. Lembre-se de adaptar o código e as configurações às necessidades específicas do seu projeto. Com essa abordagem, você poderá integrar e automatizar a troca de dados de forma eficiente.

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