jjesusfilho

#' Faz dump de uma tabela em arquivos rds
#'
#' @param conn Connexão
#' @param schema Schema
#' @param table Tabela
#' @param n Número de linhas arquivo
#' @param diretorio Diretório onde os arquivos serão salvos
#' 
#' @details Esta função é particularmente útil para fazer dump de tabelas muito grandes
#'

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#' Extrai tabela de commits realizados em repositório.
#'
#' @param owner Proprietário
#' @param repo Repositório
#' @param since data inicial no formato "yyyy-mm-dd". Padrão "1970-01-01"
#' @param until data final no formato "yyyy-mm-dd". Padrão  data atual.
#' @param limit Número máximo de commits. Padrão para Inf.
#' @param ... Outros argumentos passados para `gh::gh`
#'
#' @return tibble

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dir_size <- function(x){
  
  purrr::map_dfr(x, purrr::possibly(~{
   
  system(glue::glue("du -s {.x}"), intern = T) |> 
    stringr::str_split_1("\\s+") |> 
    setNames(c("tamanho","diretorio"))
    
},NULL)) |> 
    dplyr::mutate(tamanho = as.numeric(tamanho))

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ibge_ftp <- paste0("https://ftp.ibge.gov.br/Trabalho_e_Rendimento/",
                   "Pesquisa_Nacional_por_Amostra_de_Domicilios_anual/",
                   "microdados/")


r1 <-  ibge_ftp |> 
       httr2::request() |> 
       httr2::req_perform() |> 
      httr2::resp_body_html()

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#' Baixa e atualiza versão do chromedriver com a versão do chrome.
#'
#' @return OK!
#' @export
#'
compatibilizar_chromever <- function(){

 driver  <-  binman::list_versions("chromedriver") |>
    unlist() |>
    utils::tail(1) |>

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#' Conta tokens de textos com base em modelos da OPENAI
#'
#' @param x Vetor de textos
#' @param modelo Modelo a ser utilizado.
#' 
#' @details Para usar esta função você tem de ter instalado o pacote
#'     tiktoken do Python, o qual será chamado via reticulate.
#'
#' @return Vetor com quantidade de tokens em cada texto.
#' @export

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msql_colacao <- function(conn, schema = NULL, table = NULL,  ...){
  
  
  dots <- rlang::ensyms(...) |> 
    purrr::map_chr(rlang::as_string)
  
  ### Verifica se as colunas existem
  
  
  q <- glue::glue_sql("select top 0 * from {`schema`}.{`table`}", .con = conn)

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import openai
import tiktoken
from scipy import spatial 
import pandas as pd

df=pd.read_csv('./data/oscars.csv')
print(df.head())

df=df.loc[df['year_ceremony'] == 2023]
df=df.dropna(subset=['film'])

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from zeep import Client
import xmltodict
import json
from dotenv import load_dotenv
import os
import getpass


def consultar_processo(
            usuario= None,

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import requests
from lxml import etree
from datetime import datetime

def tpu_get_data_ultima_versao():
  body = """<soapenv:Envelope xmlns:soapenv="http://schemas.xmlsoap.org/soap/envelope/" xmlns:sgt="https://www.cnj.jus.br/sgt/sgt_ws.php">
    <soapenv:Header/>
    <soapenv:Body>
        <sgt:getDataUltimaVersao/>
    </soapenv:Body>