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Metadata-Version: 2.1
Name: epmwebapi
Version: 1.8.74
Summary: UNKNOWN
Home-page: https://github.com/elipsesoftware/epmwebapi
Author: Elipse Software Ltda
License: UNKNOWN
Description: # epmwebapi
        
        A biblioteca **Epmwebapi** desenvolvida pela **Elipse Software**, permite a interação com os dados da sua plataforma 
        **Elipse Plant Manager(EPM)**. Possibilitando flexibilidade para buscar, organizar, analisar, compartilhar e monitorar os dados de processo industrial.
        
        Seu uso típico, mas não exclusivo, é a geração de indicadores, análises de dados, estatística e inteligência de processo voltados para sistemas industriais como Indústria Química, Petroquímica, Papel e Celulose, Siderúrgica, Energia, Saneamento, Data Centers, Prédios Inteligentes, entre outros.
        
        Mais informações sobre o **EPM** podem ser encontradas no site https://www.elipse.com.br/produto/elipse-plant-manager/
        
        **Requisitos:**
        * EPM Webserver 3.06 (para acesso aos dados do EPM Server, não precisa estar instalado na mesma máquina da epmwebapi).
        * Python 3.6 x64 ou superior
        
        **Instalação:**
        
        Online(Recomendado):
        * Após instalar o Python, digite no prompt de comando ou terminal: *pip install epmwebapi*. O instalador se encarregará de baixar e instalar a biblioteca e suas dependências.
         
        Offline: 
        * Faça do download do pacote através do site da [Elipse](https://www.elipse.com.br/downloads).
        * Faça a descompactação da pasta **epmwebapi** e copie para o diretório **site-packages** da instalação do Python.
        * Instale as dependências: Bibliotecas Numpy, Requests e Python-dateutil.
        
        **Exemplos:**
        
        * [Exemplo básico](https://github.com/elipsesoftware/epmwebapi/blob/master/exemplos/Quickstart.ipynb) - Exemplos de leituras e escritas de dados e anotações. 
        * [Matplotlib](https://github.com/elipsesoftware/epmwebapi/blob/master/exemplos/basic_use_matplotlib.ipynb) - Utilizando essa biblioteca para gerar gráficos.
        * [Pandas](https://github.com/elipsesoftware/epmwebapi/blob/master/exemplos/basic_use_pandas.ipynb) - Use Pandas para manipular dados tabulares.
        * [Pandas e dataviz](https://github.com/elipsesoftware/epmwebapi/blob/master/exemplos/pandas_and_dataviz.ipynb) - Utilizando essas bibliotecar para manipular dados e gerar visualizções gráficas.
        * [Numpy](https://github.com/elipsesoftware/epmwebapi/blob/master/exemplos/basic_use_numpy.ipynb) - Numpy é uma biblioteca essecial para trabalhar com cálculos de dados em matrizes.
        * [Regressão por árvore de decisão](https://github.com/elipsesoftware/epmwebapi/blob/master/exemplos/decision_tree_regression.ipynb) - Veja como utilizar a biblioteca Scikit-learn para fazer uma regressão. 
        * [Utilizando Concorrência](https://github.com/elipsesoftware/epmwebapi/blob/master/exemplos/concorrencia_historyReadAggregate.ipynb) - Usando concorrência para alta performance de consultas ao EPM Server.
        * [Buscando em um webserver e escrevendo no EPM Server](https://github.com/elipsesoftware/epmwebapi/blob/master/exemplos/write_from_webserver.ipynb) - Lendo dados de temperatura do Webserver do INPE e escrevendo em uma variável do EPM Server. 
        * [Machine Learning](https://github.com/elipsesoftware/epmwebapi/blob/master/exemplos/basic_use_machine_learning.ipynb) - Noções e exemplos de uso dessa técnica cada vez mais utilizada em dados de processo.
        * [Análise de temperatura e conforto térmico](https://github.com/elipsesoftware/epmwebapi/blob/master/exemplos/temp_elipse_ecc.ipynb) - Análises de dados reais de temperaturas das salas da Elipse.
        * [Criando mapas](https://github.com/elipsesoftware/epmwebapi/blob/master/exemplos/maps.ipynb) - Trabalhando com dados de geolocalização e mapas interativos. 
        * [Acessando informações do EPM Server](https://github.com/elipsesoftware/epmwebapi/blob/master/exemplos/server_information.ipynb) - Acessando informações como versão, chave de produto, diagnósticos dos Interface Servers, etc. 
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
        
Platform: UNKNOWN
Classifier: Development Status :: 3 - Alpha
Classifier: Intended Audience :: Developers
Classifier: Topic :: Software Development :: Build Tools
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.6
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.7
Requires-Python: >=3.6, <4
Description-Content-Type: text/markdown