Projeto com o objetivo de mostrar a previsão do tempo com base em uma API Openweather.
Este projeto é parte do teste técnico proposto pela ADDE sistemas, no qual o objetivo era desenvolver um sistema contendo frontend e backend capaz de mostrar o clima atual e a previsão do tempo a partir do input de um cidade e/ou localização do usuário.
No backend foi utilizada a tecnologia Python, na versão 3.9 com o framework Flask para: - Comunicação com a api externa OpenWeatherMap para pegar os dados de clima filtrado por cidade/região. - Persistência dos dados recuperados da API por 15 minutos através de cache - Filtragem dos dados moldando o objeto desejado a ser fornecido para o frontend - Uso de uma rota exclusiva para recuperar os dados usando localização (latitude e longitude) - Uso de rota exclusiva para recuperar os dados de previsão de 7 dias, utilizando o nome da Cidade desejada e Região.
No Frontend foi utilizado Typescript junto ao framework Angular 11, com o objetivo de capturar entrada do usuário através de um input, e exibir dados recuperados do backend com base nessa entrada. Por padrão a previsão utilizada a localização atual do usuário, fornecida pelo navegador. - Foi criado um serviço weather que consome as informações do backend e é usado na aplicação para entregar a informação - Foi utilizada a tipagem de dados do typescript, onde é recebido um objeto do tipo Weather do backend, que devve estar em conformidade com os atributos esperados - Após a consulta pelo backend é exibido para o usuário os dados através da temperatura atual, cidade, clima, e de um indicativo visual.
Veja o código completo da aplicação no Github
Abaixo outros projetos realizados:
Projeto Fullstack completo, de uma aplicação que tinha por objetivo integrar possíveis doadores à instituições de caridade. Nesse projeto foi desenvolvido um backend em NodeJS, sobre o express, e conexão com banco de dados sqlite3, um frontend web, utilizando ReactJS, e ainda um aplicativo mobile utilizando React-Native.
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Mais um projeto Fullstack, com o objetivo de ser um radar de desenvolvedores, onde um desenvolvedor pode se cadastrar na aplicação, buscar e ser encontrado por outros desenvolvedores para troca de experiências. Nesta aplicação foi utilizado um backend feito em NodeJS e express, banco de dados não relacional MongoDB, frontend web em React e mobile em React-Native. Ainda, foi utilizada a biblioteca socket.io para atualizações de interface em tempo real.
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