Bot de notificações no Discord

Bot que monitora lançamentos de capítulos em um site de mangás/webtoons e realiza postagens automáticas de anúncio em canais do Discord.

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Arquitetura do Projeto

flowchart TD
    MAIN["Main.py\n(Ponto de entrada)"]

    subgraph classes_io ["classes_io"]
        GESTOR["GestorTXT\nLê/grava data anterior\ne modo de teste (TXT)"]
        DOWNLOAD["DownloadImagens\nBaixa imagens das obras\nregistradas no Atlas"]
    end

    subgraph controller ["controller"]
        CTRL_POST["ControllerPostagem\nOrquestra o fluxo\nde postagem"]
        CTRL_OBRA["ControllerObras\nFiltra e valida\nlistas de obras"]
    end

    subgraph dao ["dao"]
        ATLAS["AtlasDAO\nMongoDB Atlas\n(obras registradas,\nanunciadas, etc.)"]
        SCRAPER["WebScreperSite\nWeb scraping dos\ncapítulos diários do site"]
        DISCORD["ConexaoDiscord\nEnvia embeds para\ncanais do Discord"]
        GEMINI["GeminiDAO\nIntegração com\nGoogle Gemini AI"]
    end

    subgraph model ["model"]
        OBRA["Obra"]
        CAPITULO["Capitulo"]
        POST_DC["PostDiscord\nMonta o embed\ndo anúncio"]
        POST_FB["PostFacebook"]
        MSGS["Mensagens\nLogs e prints"]
        LOGGER["LoggerConfig\nConfiguração de logs"]
    end

    subgraph assets ["assets (volume)"]
        TXT_DATA["registro_horario/\ndata_anterior.txt"]
        TXT_MODE["config/\ntest_mode.txt"]
        IMGS["imagens/\n(cache local de imagens)"]
    end

    MAIN --> GESTOR
    MAIN --> DOWNLOAD
    MAIN --> CTRL_POST
    MAIN --> LOGGER

    GESTOR --> TXT_DATA
    GESTOR --> TXT_MODE

    DOWNLOAD --> ATLAS
    DOWNLOAD --> IMGS

    CTRL_POST --> ATLAS
    CTRL_POST --> SCRAPER
    CTRL_POST --> CTRL_OBRA
    CTRL_POST --> POST_DC
    CTRL_POST --> DISCORD

    SCRAPER --> OBRA
    SCRAPER --> CAPITULO

    POST_DC --> OBRA
    POST_DC --> CAPITULO

    CTRL_OBRA --> OBRA

Loading

Fluxo principal

1. GestorTXT lê a data da última execução e o modo de teste.
2. DownloadImagens sincroniza o cache local de imagens com os dados do MongoDB Atlas.
3. WebScreperSite faz scraping do site e retorna a lista de obras com capítulos lançados no dia.
4. ControllerObras filtra obras não registradas no Atlas e remove capítulos já anunciados.
5. ControllerPostagem itera sobre as obras restantes, monta um PostDiscord e envia o embed via ConexaoDiscord.
6. O registro de obras anunciadas é persistido no MongoDB Atlas para evitar duplicatas.

Variáveis de ambiente (.env)

Discord

Variável	Descrição
API_KEY	Token do bot Discord. Obtido em https://discord.com/developers/applications → Bot → Token
CANAL_LANCAMENTOS	ID do canal onde os anúncios de lançamentos são postados em produção
CANAL_TESTES	ID do canal usado quando o bot é executado em modo de teste
CANAL_TAGS	ID do canal de tags/cargos, usado para menções nos embeds

MongoDB Atlas

Variável	Descrição
URI_ATLAS	URI de conexão com o cluster MongoDB Atlas. Formato: mongodb+srv://<user>:<password>@<cluster>.mongodb.net/

Google Gemini

Variável	Descrição
GEMINI_API	Chave da API do Google Gemini AI. Obtida em https://aistudio.google.com/app/apikey

Facebook

Variável	Descrição
API_ID_PAGINA_FACEBOOK	ID numérico da página do Facebook de produção onde os posts serão publicados
API_TOKEN_PAGINA	Page Access Token de longa duração da página de produção. Veja configuracao_facebook.md para instruções de geração
API_ID_PAGINA_FACEBOOK_TESTE	ID numérico da página de teste (usada apenas quando ENABLE_FB_TEST=true)
API_TOKEN_PAGINA_TESTE	Page Access Token da página de teste
ENABLE_FB_TEST	"true" para habilitar os testes unitários de postagem no Facebook. Por padrão "false" para evitar postagens acidentais

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Configuração do Facebook

Consulte o guia completo em docs/configuracao_facebook.md.

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Estrutura de diretórios

bot-notification/
├── src/
│   ├── Main.py                      # Ponto de entrada
│   ├── classes_io/
│   │   ├── download_imagens.py      # Download de imagens das obras
│   │   └── gestor_txt.py            # Leitura/escrita de arquivos TXT
│   ├── controller/
│   │   ├── controller_obras.py      # Filtragem e validação de obras
│   │   └── controller_postagem.py   # Orquestração do fluxo de postagem
│   ├── dao/
│   │   ├── atlas_dao.py             # Acesso ao MongoDB Atlas
│   │   ├── conexao_discord.py       # Envio de mensagens ao Discord
│   │   ├── conexao_facebook.py      # Integração Facebook (Graph API v25.0)
│   │   ├── gemini_dao.py            # Integração Google Gemini AI
│   │   └── web_screper_site.py      # Web scraping do site de mangás
│   ├── endpoint/
│   │   ├── bot_endpoint.py
│   │   └── pagination.py
│   └── model/
│       ├── capitulo.py              # Entidade Capítulo
│       ├── logger_config.py         # Configuração de loggers
│       ├── mensagens.py             # Mensagens de log/console
│       ├── obra.py                  # Entidade Obra
│       └── posts/
│           ├── post_discord.py      # Modelo do embed Discord
│           └── post_facebook.py     # Modelo do post Facebook
├── assets/                          # Volume Docker (persistente)
│   ├── config/
│   │   └── test_mode.txt            # "true" para modo de teste
│   ├── imagens/                     # Cache local de capas das obras
│   └── registro_horario/
│       └── data_anterior.txt        # Data da última execução
├── tests/                           # Testes unitários (pytest)
├── Dockerfile
├── Dockerfile-dev
└── requirements.txt

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Instruções para desenvolvimento

A versão do Python utilizada é: python:3.10

Para criar o ambiente, utilize:

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

Para instalar as dependências do projeto:

pip install -r requirements.txt

Para executar os testes:

pytest

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Docker

A imagem utiliza volume para persistir os dados em assets/. Crie o volume antes de rodar:

docker volume create <nome-do-volume>

Construir a imagem:

docker build -t bot-notif:<versao-do-bot> .

Executar o container:

docker run -d -v <nome-do-volume>:/home/project/assets bot-notif:<versao-do-bot>

Acompanhar a saída do bot:

docker attach <id-do-container>

Encontrar o ID do container:

docker ps