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Implementação de um Hashmap em Python (com Dict e Set) para criar uma ferramenta de cardápios para o Restaurante Chapa Quente. O objetivo é simplificar a geração de cardápios considerando restrições alimentares e estoque de ingredientes. Isso melhora a gestão em relação aos arquivos CSV.

Python 100.00%
logic python data-structures pandas testes

restaurant-orders-python's Introduction

Projeto Restaurant Orders

Neste projeto, foi implementado estruturas de dados de Hashmap, implementadas em Python através das classes Dict e Set, para criar uma ferramenta de construção de cardápios para o Restaurante 🍝 🦐 Chapa Quente 🍛 🥘. O restaurante precisa desta ferramenta para simplificar a geração de cardápios, considerando restrições alimentares e a disponibilidade de ingredientes em estoque. Atualmente, a gestão das receitas e do estoque é feita de forma ineficiente usando arquivos CSV, e o objetivo é melhorar essa gestão.


Funcionalidades

  • Geração de cardápios personalizados com base nas preferências do cliente e na disponibilidade de ingredientes em estoque.
  • Manipulação eficiente de configurações e parâmetros do sistema usando estruturas de dados Dict.
  • Gerenciamento de receitas e estoque de forma organizada e eficaz.
  • Implementação de testes de software para garantir a qualidade do código.

Tecnologias Utilizadas

  • Python
  • Pandas
  • Estruturas de dados: Dict e Set
  • Testes de software

Requisitos do Projeto

  1. Implemente testes para a classe Ingredient, que se encontra no módulo src/models/ingredient.py.
  2. Implemente testes para a classe Dish, que se encontra no módulo src/models/dish.py.
  3. Implemente a classe MenuData que fará todo o mapeamento de pratos e ingredientes baseado nos arquivo csv disponibilizado. Ela se encontra no módulo src/services/menu_data.py.
  4. Implemente o método get_main_menu dentro da classe MenuBuilder, que gera um DataFrame com os cardápios. Ele se encontra no arquivo src/services/menu_builder.py.
  5. Complemente a implementação do método get_main_menu para que só sejam exibidos pratos que possam ser feitos com os ingredientes disponíveis no estoque.

Agradecimentos

Agradecemos à Trybe por proporcionar a oportunidade de desenvolver este projeto e aprender novas tecnologias. Também agradecemos à comunidade de desenvolvedores que contribui para o desenvolvimento do React e outras tecnologias utilizadas neste projeto. E, é claro, agradecemos a George Lucas por criar um universo tão incrível que inspira tantas pessoas até hoje.

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