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MySQL Date Range Exporter

Uma ferramenta de linha de comando (CLI) desenvolvida em Python para extrair dados de um banco MySQL com base em um intervalo de datas e exportá-los para um arquivo CSV. Ideal para gerar relatórios, backups ou análises de dados históricos de forma automatizada.

✨ Principais Funcionalidades

• Exportação por Intervalo de Datas: Filtre registros de uma tabela específica entre duas datas fornecidas pelo usuário.
• Geração Automática de CSV: Cria um arquivo .csv nomeado dinamicamente com base no intervalo de datas (ex: relatorio_de_2023-01-01_ate_2023-12-31.csv).
• Interface de Comando Simples: Interaja com o script de forma intuitiva através do terminal.
• Cabeçalhos Inclusos: O arquivo CSV gerado inclui os cabeçalhos das colunas, pronto para ser importado em ferramentas como Excel, Google Sheets ou Power BI.
• Fácil de Configurar: Requer apenas a edição das credenciais do banco de dados e da consulta SQL diretamente no script.

🚀 Começando

Siga as instruções abaixo para configurar e executar o projeto em seu ambiente local.

1. Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de que você tem os seguintes requisitos instalados e configurados:

• Python 3.x (recomendado: versão 3.8 ou superior).
• Biblioteca mysql-connector-python. Instale-a usando o pip:

  pip install mysql-connector-python

• Servidor MySQL em execução (localmente via XAMPP, Docker, MySQL Workbench, ou em um servidor remoto).
• Credenciais de acesso ao banco de dados (host, usuário, senha e nome do banco).

2. Instalação

Clone este repositório para sua máquina local usando o seguinte comando:

git clone https://github.com/seu-usuario/MySQL-Date-Range-Exporter.git
cd MySQL-Date-Range-Exporter

3. Configuração do Script

Antes de executar, você precisa personalizar o script exporter.py com suas informações:

1. Credenciais do Banco de Dados: Abra o arquivo e localize o bloco de conexão. Insira suas credenciais:

   # Exemplo de configuração no script
   config = {
       'host': 'localhost',    
       'user': 'root',
       'password': 'sua_senha',
       'database': 'seu_banco_de_dados'
   }

2. Consulta SQL: Ajuste a query para corresponder à sua tabela e às colunas que deseja exportar. Importante: Certifique-se de que a coluna de data (sua_coluna_de_data) seja do tipo DATE ou DATETIME.

   # Exemplo de consulta no script
   query = """
   SELECT id, nome_produto, valor, data_venda
   FROM sua_tabela
   WHERE sua_coluna_de_data BETWEEN %s AND %s
   ORDER BY sua_coluna_de_data;
   """

💻 Como Usar

Com o ambiente configurado, execute o projeto da seguinte forma:

1. Abra um terminal na pasta raiz do projeto.

2. Execute o script com o comando:

   python relatorio_por_data.py

   (Use python3 se for o padrão em seu sistema)

3. O script solicitará a data de início. Digite-a no formato DD-MM-AAAA (ex: 01-01-2023).

4. Em seguida, insira a data de fim no mesmo formato.

5. Aguarde a execução. O script se conectará ao banco, executará a consulta e gerará o arquivo CSV no mesmo diretório.

Ao final, uma mensagem de sucesso será exibida, informando o nome do arquivo e o número de registros exportados.

🎬 Demonstração

A imagem abaixo ilustra o fluxo de execução no terminal:

$ python exporter.py
Digite a primeira data (DD-MM-YYYY): 16-10-2025
Digite a segunda data (DD-MM-YYYY): 28-10-2025

✓ Arquivo 'relatorio_2025-10-16_ate_2025-10-28.csv' gerado com sucesso!
✓ Total de registros: 25

🤝 Contribuições

Contribuições são sempre bem-vindas! Se você tem ideias para melhorar este projeto, sinta-se à vontade para:

1. Abrir uma Issue para discutir uma nova funcionalidade ou relatar um bug.
2. Enviar um Pull Request com suas melhorias.

📄 Licença

Este projeto é distribuído sob a licença MIT. Consulte o arquivo LICENSE para mais detalhes.

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