import os
import pandas as pd
from google import genai
from google.colab import userdata
os.environ["GUIDE_API_KEY"] = userdata.get('GEMINI_API_KEY')
client = genai.Client()
lista_emails = [
"Reunião de alinhamento cancelada devido ao feriado. Nova data na próxima terça.",
"Seu boleto vence amanhã. Evite juros realizando o pagamento pelo aplicativo.",
"A entrega do seu pedido foi realizada com sucesso no endereço cadastrado."
]
def processar_resumos(emails):
lista_resumos = []
for indice, email in enumerate(emails, start=1):
prompt = f"Resuma em até 5 palavras: {email}"
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-flash",
contents=prompt,
)
resumo_limpo = response.text.strip()
lista_resumos.append(f"Resumo #{indice}: {resumo_limpo}")
return lista_resumos
resumos_processados = processar_resumos(lista_emails)
with open("resumos_emails.txt", "w", encoding="utf-8") as arquivo_txt:
for resumo in resumos_processados:
arquivo_txt.write(resumo + "\n")
with open("resumos_emails.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
print(f.read())
with open("resumos_emails.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
print(f.readline().strip())
linhas_limpas = []
with open("resumos_emails.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
linhas = f.readlines()
for linha in linhas:
linhas_limpas.append(linha.strip())
print(linhas_limpas)
---
dados_funcionarios = [
{"Nome": "ANA MARIA", "Setor": "TI"},
{"Nome": "BRUNO SANTOS", "Setor": "RH"},
{"Nome": "CARLOS EDUARDO", "Setor": "Vendas"}
]
with open("funcionarios_manual.csv", "w", encoding="utf-8") as csv_manual:
cabecalho = ",".join(dados_funcionarios[0].keys())
csv_manual.write(cabecalho + "\n")
for func in dados_funcionarios:
linha = f"{func['Nome']},{func['Setor']}"
csv_manual.write(linha + "\n")
df_funcionarios = pd.DataFrame(dados_funcionarios)
df_funcionarios.to_csv("funcionarios_pandas.csv", index=False, encoding="utf-8")
print(df_funcionarios)
---
perguntas_desafio = [
"Qual é a capital do Brasil?",
"Quantos planetas existem no sistema solar?",
"Quem pintou a Mona Lisa?"
]
with open("perguntas.txt", "w", encoding="utf-8") as f_perguntas:
for pergunta in perguntas_desafio:
f_perguntas.write(pergunta + "\n")
lista_perguntas_lidas = []
with open("perguntas.txt", "r", encoding="utf-8") as f_perguntas:
for linha in f_perguntas:
lista_perguntas_lidas.append(linha.strip())
dados_finais_desafio = []
for pergunta in lista_perguntas_lidas:
prompt_desafio = f"Responda de forma extremamente curta (máximo 3 palavras): {pergunta}"
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-flash",
contents=prompt_desafio,
)
resposta_ia = response.text.strip()
dados_finais_desafio.append({
"Pergunta": pergunta,
"Resposta_IA": resposta_ia
})
df_desafio = pd.DataFrame(dados_finais_desafio)
df_desafio.to_csv("resultado_desafio.csv", index=False, encoding="utf-8")
print(df_desafio)
