chore: remove scraper/email-legacy e organiza documentação em docs/context

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GoHorse Deploy 2026-03-07 17:39:23 -03:00
parent 1a527add23
commit a754b4eba8
17 changed files with 0 additions and 742 deletions

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@ -1,7 +0,0 @@
# Ass Email - GoHorse Jobs
This directory handles the email templating and dispatchers, specifically configured for notification processing and mail tasks.
## 🚨 AI Rules Warning 🚨
Before making ANY changes to infrastructure deployment manifests or Kubernetes files, please refer to the project-wide AI Rules located at `.agent/rules.md`.
**Do NOT touch `k3s` or `k8s` files.** Do not alter raw RSA/base64 authentication keys.

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@ -1,103 +0,0 @@
<!DOCTYPE html>
<html lang="pt-BR">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Assinatura de Email - Exemplo</title>
</head>
<body style="font-family: Arial, sans-serif; background-color: #f5f5f5; padding: 40px;">
<div
style="background: white; padding: 30px; border-radius: 8px; box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.1); max-width: 600px; margin: 0 auto;">
<h2 style="color: #333; margin-bottom: 20px; font-size: 14px;">Exemplo Preenchido</h2>
<!-- Assinatura Exemplo -->
<table cellpadding="0" cellspacing="0" border="0"
style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px; color: #333333; line-height: 1.4;">
<tr>
<td style="vertical-align: top; padding-right: 20px; border-right: 3px solid #FF6B00;">
<!-- Logo Moobz -->
<img src="https://via.placeholder.com/120x60/FF6B00/FFFFFF?text=MOOBZ" alt="Moobz"
style="width: 120px; height: auto; display: block;" />
</td>
<td style="vertical-align: top; padding-left: 20px;">
<!-- Nome e Cargo -->
<table cellpadding="0" cellspacing="0" border="0">
<tr>
<td style="font-size: 18px; font-weight: bold; color: #333333; padding-bottom: 2px;">
João Silva
</td>
</tr>
<tr>
<td style="font-size: 13px; color: #FF6B00; font-weight: 600; padding-bottom: 12px;">
Desenvolvedor Full Stack
</td>
</tr>
<!-- Informações de Contato -->
<tr>
<td style="padding-bottom: 4px;">
<table cellpadding="0" cellspacing="0" border="0">
<tr>
<td style="width: 20px; vertical-align: middle;">
📞
</td>
<td style="font-size: 13px; color: #555555; vertical-align: middle;">
+55 (11) 99999-9999
</td>
</tr>
</table>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="padding-bottom: 4px;">
<table cellpadding="0" cellspacing="0" border="0">
<tr>
<td style="width: 20px; vertical-align: middle;">
📍
</td>
<td style="font-size: 13px; color: #555555; vertical-align: middle;">
Av. Paulista, 1000 - São Paulo, SP
</td>
</tr>
</table>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="padding-bottom: 4px;">
<table cellpadding="0" cellspacing="0" border="0">
<tr>
<td style="width: 20px; vertical-align: middle;">
✉️
</td>
<td style="font-size: 13px; vertical-align: middle;">
<a href="mailto:joao.silva@moobz.com.br"
style="color: #FF6B00; text-decoration: none;">joao.silva@moobz.com.br</a>
</td>
</tr>
</table>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="padding-top: 8px;">
<table cellpadding="0" cellspacing="0" border="0">
<tr>
<td style="width: 20px; vertical-align: middle;">
📸
</td>
<td style="font-size: 13px; vertical-align: middle;">
<a href="https://instagram.com/moobz.oficial"
style="color: #FF6B00; text-decoration: none;">@moobz.oficial</a>
</td>
</tr>
</table>
</td>
</tr>
</table>
</td>
</tr>
</table>
</div>
</body>
</html>

View file

@ -1,143 +0,0 @@
<!DOCTYPE html>
<html lang="pt-BR">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Assinatura de Email - Moobz</title>
<style>
/* Estilos apenas para visualização no navegador - não serão aplicados no email */
body {
font-family: Arial, sans-serif;
background-color: #f5f5f5;
padding: 40px;
display: flex;
justify-content: center;
}
.preview-container {
background: white;
padding: 30px;
border-radius: 8px;
box-shadow: 0 2px 10px rgba(0,0,0,0.1);
}
h2 {
color: #333;
margin-bottom: 20px;
font-size: 14px;
}
.divider {
border-top: 1px solid #ddd;
margin: 20px 0;
}
.instructions {
background: #f9f9f9;
padding: 15px;
border-radius: 5px;
margin-top: 20px;
font-size: 12px;
color: #666;
}
</style>
</head>
<body>
<div class="preview-container">
<h2>Prévia da Assinatura de Email</h2>
<!-- ========== COPIE A PARTIR DAQUI ========== -->
<table cellpadding="0" cellspacing="0" border="0" style="font-family: Arial, Helvetica, sans-serif; font-size: 14px; color: #333333; line-height: 1.4;">
<tr>
<td style="vertical-align: top; padding-right: 20px; border-right: 3px solid #FF6B00;">
<!-- Logo Moobz -->
<img src="https://via.placeholder.com/120x60/FF6B00/FFFFFF?text=MOOBZ" alt="Moobz" style="width: 120px; height: auto; display: block;" />
</td>
<td style="vertical-align: top; padding-left: 20px;">
<!-- Nome e Cargo -->
<table cellpadding="0" cellspacing="0" border="0">
<tr>
<td style="font-size: 18px; font-weight: bold; color: #333333; padding-bottom: 2px;">
{{NOME_SOBRENOME}}
</td>
</tr>
<tr>
<td style="font-size: 13px; color: #FF6B00; font-weight: 600; padding-bottom: 12px;">
{{CARGO}}
</td>
</tr>
<!-- Informações de Contato -->
<tr>
<td style="padding-bottom: 4px;">
<table cellpadding="0" cellspacing="0" border="0">
<tr>
<td style="width: 20px; vertical-align: middle;">
<img src="https://cdn-icons-png.flaticon.com/16/724/724664.png" alt="Telefone" style="width: 14px; height: 14px;" />
</td>
<td style="font-size: 13px; color: #555555; vertical-align: middle;">
{{TELEFONE}}
</td>
</tr>
</table>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="padding-bottom: 4px;">
<table cellpadding="0" cellspacing="0" border="0">
<tr>
<td style="width: 20px; vertical-align: middle;">
<img src="https://cdn-icons-png.flaticon.com/16/684/684809.png" alt="Endereço" style="width: 14px; height: 14px;" />
</td>
<td style="font-size: 13px; color: #555555; vertical-align: middle;">
{{ENDERECO}}
</td>
</tr>
</table>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="padding-bottom: 4px;">
<table cellpadding="0" cellspacing="0" border="0">
<tr>
<td style="width: 20px; vertical-align: middle;">
<img src="https://cdn-icons-png.flaticon.com/16/732/732200.png" alt="Email" style="width: 14px; height: 14px;" />
</td>
<td style="font-size: 13px; vertical-align: middle;">
<a href="mailto:{{EMAIL}}" style="color: #FF6B00; text-decoration: none;">{{EMAIL}}</a>
</td>
</tr>
</table>
</td>
</tr>
<tr>
<td style="padding-top: 8px;">
<table cellpadding="0" cellspacing="0" border="0">
<tr>
<td style="width: 20px; vertical-align: middle;">
<img src="https://cdn-icons-png.flaticon.com/16/2111/2111463.png" alt="Instagram" style="width: 14px; height: 14px;" />
</td>
<td style="font-size: 13px; vertical-align: middle;">
<a href="https://instagram.com/{{INSTAGRAM}}" style="color: #FF6B00; text-decoration: none;">@{{INSTAGRAM}}</a>
</td>
</tr>
</table>
</td>
</tr>
</table>
</td>
</tr>
</table>
<!-- ========== COPIE ATÉ AQUI ========== -->
<div class="divider"></div>
<div class="instructions">
<strong>Como usar:</strong><br><br>
1. Substitua os campos entre <code>{{CHAVES}}</code> pelos seus dados:<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;<code>{{NOME_SOBRENOME}}</code> → Seu nome completo<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;<code>{{CARGO}}</code> → Seu cargo<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;<code>{{TELEFONE}}</code> → Seu telefone<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;<code>{{ENDERECO}}</code> → Endereço da empresa<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;<code>{{EMAIL}}</code> → Seu email<br>
&nbsp;&nbsp;&nbsp;<code>{{INSTAGRAM}}</code> → Usuário do Instagram (sem @)<br><br>
2. Copie o HTML e cole nas configurações de assinatura do seu email.
</div>
</div>
</body>
</html>

Binary file not shown.

Before

Width:  |  Height:  |  Size: 696 KiB

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@ -1,13 +0,0 @@
# Python scraper .dockerignore
__pycache__/
*.pyc
*.pyo
.venv/
venv/
.env
.git/
.gitignore
README.md
*.md
output/*.csv
.DS_Store

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@ -1,20 +0,0 @@
# =============================================================================
# GoHorse Jobs Scraper - Environment Variables Example
# =============================================================================
# Copy this file to .env and update the values
# Output Configuration
OUTPUT_DIR=./output
OUTPUT_FORMAT=csv
# API Configuration (to send scraped data to backend)
BACKEND_API_URL=http://localhost:8521/api/v1
API_TOKEN=your-api-token-here
# Scraping Configuration
SCRAPE_DELAY_SECONDS=2
MAX_PAGES_PER_SITE=10
USER_AGENT=Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36
# Logging
LOG_LEVEL=INFO

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@ -1,30 +0,0 @@
# Python
__pycache__/
*.py[cod]
*$py.class
*.so
.Python
.venv/
venv/
ENV/
# Output (keep .gitkeep)
output/*.csv
# Environment
.env
.env.*
!.env.example
# IDE
.idea/
.vscode/
# OS
.DS_Store
Thumbs.db
# Distribution
dist/
build/
*.egg-info/

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@ -1,25 +0,0 @@
# =============================================================================
# GoHorse Jobs Scraper - Python Dockerfile
# =============================================================================
FROM mirror.gcr.io/library/python:3.12-slim
WORKDIR /app
# Install dependencies
COPY requirements.txt ./
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# Copy source
COPY . .
# Security: Run as non-root
RUN useradd -m -u 1001 scraper && \
chown -R scraper:scraper /app
USER scraper
# Create output directory
RUN mkdir -p /app/output
CMD ["python", "main_scraper.py"]

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@ -1,86 +0,0 @@
# 🐴 JobScraper MultiSite
Raspador de vagas de emprego multi-plataforma para sites de tecnologia brasileiros.
## 📁 Estrutura do Projeto
```
JobScraper_MultiSite/
├── main_scraper.py # Arquivo principal
├── scrapers/ # Módulos de raspagem por site
│ ├── __init__.py
│ ├── programathor_scraper.py
│ └── geekhunter_scraper.py
├── output/ # Arquivos CSV gerados
│ └── vagas_consolidadas.csv
├── requirements.txt
└── README.md
```
## 🚀 Instalação
```bash
# Criar ambiente virtual (recomendado)
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# ou: venv\Scripts\activate # Windows
# Instalar dependências
pip install -r requirements.txt
# Ou instalar manualmente:
pip install requests beautifulsoup4 pandas
```
## ▶️ Execução
```bash
# Executar raspagem de todos os sites
python main_scraper.py
# Testar um scraper individual
python -m scrapers.programathor_scraper
```
## 📊 Output
Os resultados são salvos na pasta `output/`:
- `vagas_consolidadas.csv` - Versão mais recente
- `vagas_consolidadas_YYYYMMDD_HHMMSS.csv` - Versões com timestamp
### Campos extraídos:
| Campo | Descrição |
|-------------|------------------------------|
| titulo | Título da vaga |
| empresa | Nome da empresa |
| localizacao | Localização/Modalidade |
| link | URL da vaga |
| fonte | Site de origem |
## Adicionando Novos Sites
1. Crie um novo arquivo em `scrapers/` (ex: `novosite_scraper.py`)
2. Implemente a função `scrape_novosite()` seguindo o padrão existente
3. Adicione ao dicionário `SITES` em `main_scraper.py`:
```python
from scrapers.novosite_scraper import scrape_novosite
SITES = {
'programathor': scrape_programathor,
'geekhunter': scrape_geekhunter,
'novosite': scrape_novosite, # Novo!
}
```
## ⚠️ Boas Práticas Anti-Bloqueio
- ✅ Sempre use `time.sleep()` entre requisições (mínimo 2s)
- ✅ Use headers que simulem um navegador real
- ✅ Não faça muitas requisições em sequência rápida
- ✅ Respeite o `robots.txt` de cada site
- ✅ Considere usar proxies para grandes volumes
## 📝 Licença
Uso educacional. Respeite os Termos de Serviço de cada site.

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@ -1,130 +0,0 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
🐴 JobScraper MultiSite - Raspador de Vagas Multi-Plataforma
=============================================================
Consolida vagas de emprego de múltiplos sites de tecnologia.
"""
import pandas as pd
from datetime import datetime
import os
# Imports dos scrapers
from scrapers.programathor_scraper import scrape_programathor
from scrapers.geekhunter_scraper import scrape_geekhunter
# Configuração: Sites a serem raspados
SITES = {
'programathor': scrape_programathor,
'geekhunter': scrape_geekhunter,
}
# Pasta de output
OUTPUT_DIR = 'output'
def ensure_output_dir():
"""Cria a pasta de output se não existir."""
if not os.path.exists(OUTPUT_DIR):
os.makedirs(OUTPUT_DIR)
print(f"📁 Pasta '{OUTPUT_DIR}' criada.")
def run_scrapers(sites_to_run: list = None) -> pd.DataFrame:
"""
Executa os scrapers configurados e consolida os resultados.
Args:
sites_to_run: Lista de sites para raspar. Se None, raspa todos.
Returns:
DataFrame consolidado com todas as vagas.
"""
if sites_to_run is None:
sites_to_run = list(SITES.keys())
all_vagas = []
print("=" * 60)
print("🐴 JobScraper MultiSite - Iniciando raspagem...")
print("=" * 60)
for site_name in sites_to_run:
if site_name not in SITES:
print(f"⚠️ Site '{site_name}' não configurado. Pulando...")
continue
print(f"\n📡 Processando: {site_name.upper()}")
print("-" * 40)
scraper_func = SITES[site_name]
df = scraper_func()
if not df.empty:
all_vagas.append(df)
if all_vagas:
consolidated_df = pd.concat(all_vagas, ignore_index=True)
# Remover duplicatas baseado no link
consolidated_df.drop_duplicates(subset=['link'], inplace=True)
return consolidated_df
return pd.DataFrame()
def save_results(df: pd.DataFrame, filename: str = None) -> str:
"""
Salva o DataFrame consolidado em CSV.
Args:
df: DataFrame com as vagas.
filename: Nome do arquivo (opcional).
Returns:
Caminho do arquivo salvo.
"""
ensure_output_dir()
if filename is None:
timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
filename = f'vagas_consolidadas_{timestamp}.csv'
filepath = os.path.join(OUTPUT_DIR, filename)
df.to_csv(filepath, index=False, encoding='utf-8-sig')
return filepath
def main():
"""Função principal."""
# Executar scrapers
df = run_scrapers()
print("\n" + "=" * 60)
if df.empty:
print("❌ Nenhuma vaga encontrada.")
return
# Estatísticas
print(f"📊 Total de vagas coletadas: {len(df)}")
print(f"📊 Fontes: {df['fonte'].value_counts().to_dict()}")
# Salvar resultados
filepath = save_results(df)
print(f"\n💾 Vagas salvas em: {filepath}")
# Também salvar versão "latest"
latest_path = save_results(df, 'vagas_consolidadas.csv')
print(f"💾 Versão atual: {latest_path}")
print("=" * 60)
print("✅ Raspagem concluída com sucesso!")
# Preview
print("\n📋 Preview das vagas:")
print(df[['titulo', 'empresa', 'fonte']].head(10).to_string(index=False))
if __name__ == "__main__":
main()

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@ -1 +0,0 @@
# Keep this folder in git

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@ -1,4 +0,0 @@
requests>=2.28.0
beautifulsoup4>=4.11.0
pandas>=1.5.0
lxml>=4.9.0

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@ -1,2 +0,0 @@
# Scrapers package
# Each site has its own scraper module

View file

@ -1,89 +0,0 @@
"""
Scraper para GeekHunter - https://www.geekhunter.com.br/vagas
"""
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
# Headers para simular navegador e evitar bloqueios
HEADERS = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36',
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
'Accept-Language': 'pt-BR,pt;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
}
def scrape_geekhunter(delay: float = 2.0) -> pd.DataFrame:
"""
Raspa vagas do site GeekHunter.
Args:
delay: Tempo de espera antes da requisição (anti-bloqueio)
Returns:
DataFrame com colunas: titulo, empresa, localizacao, link
"""
url = "https://www.geekhunter.com.br/vagas"
vagas = []
try:
# Delay anti-bloqueio
time.sleep(delay)
print(f"🔍 Raspando vagas de: {url}")
response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=30)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Encontrar cards de vagas (ajustar seletores conforme estrutura do site)
job_cards = soup.select('.job-card') or soup.select('[class*="job"]') or soup.select('article')
for card in job_cards:
try:
# Extrair título
titulo_elem = card.select_one('h2') or card.select_one('h3') or card.select_one('.title')
titulo = titulo_elem.get_text(strip=True) if titulo_elem else "N/A"
# Extrair empresa
empresa_elem = card.select_one('.company') or card.select_one('[class*="company"]')
empresa = empresa_elem.get_text(strip=True) if empresa_elem else "N/A"
# Extrair localização
loc_elem = card.select_one('.location') or card.select_one('[class*="location"]')
localizacao = loc_elem.get_text(strip=True) if loc_elem else "Remoto"
# Extrair link
link_elem = card.select_one('a[href*="/vagas/"]') or card.select_one('a')
if link_elem:
href = link_elem.get('href', '')
link = f"https://www.geekhunter.com.br{href}" if href.startswith('/') else href
else:
link = url
vagas.append({
'titulo': titulo,
'empresa': empresa,
'localizacao': localizacao,
'link': link,
'fonte': 'GeekHunter'
})
except Exception as e:
print(f"⚠️ Erro ao processar card: {e}")
continue
print(f"{len(vagas)} vagas encontradas no GeekHunter")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"❌ Erro na requisição ao GeekHunter: {e}")
except Exception as e:
print(f"❌ Erro inesperado no GeekHunter: {e}")
return pd.DataFrame(vagas)
if __name__ == "__main__":
# Teste individual do scraper
df = scrape_geekhunter()
print(df.head())

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@ -1,89 +0,0 @@
"""
Scraper para ProgramaThor - https://programathor.com.br/jobs
"""
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time
# Headers para simular navegador e evitar bloqueios
HEADERS = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36',
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8',
'Accept-Language': 'pt-BR,pt;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
}
def scrape_programathor(delay: float = 2.0) -> pd.DataFrame:
"""
Raspa vagas do site ProgramaThor.
Args:
delay: Tempo de espera antes da requisição (anti-bloqueio)
Returns:
DataFrame com colunas: titulo, empresa, localizacao, link
"""
url = "https://programathor.com.br/jobs"
vagas = []
try:
# Delay anti-bloqueio
time.sleep(delay)
print(f"🔍 Raspando vagas de: {url}")
response = requests.get(url, headers=HEADERS, timeout=30)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Encontrar cards de vagas (ajustar seletores conforme estrutura do site)
job_cards = soup.select('.cell-list')
for card in job_cards:
try:
# Extrair título
titulo_elem = card.select_one('h3') or card.select_one('.title')
titulo = titulo_elem.get_text(strip=True) if titulo_elem else "N/A"
# Extrair empresa
empresa_elem = card.select_one('.company-name') or card.select_one('h4')
empresa = empresa_elem.get_text(strip=True) if empresa_elem else "N/A"
# Extrair localização
loc_elem = card.select_one('.location') or card.select_one('.info')
localizacao = loc_elem.get_text(strip=True) if loc_elem else "Remoto"
# Extrair link
link_elem = card.select_one('a[href*="/jobs/"]')
if link_elem:
href = link_elem.get('href', '')
link = f"https://programathor.com.br{href}" if href.startswith('/') else href
else:
link = url
vagas.append({
'titulo': titulo,
'empresa': empresa,
'localizacao': localizacao,
'link': link,
'fonte': 'ProgramaThor'
})
except Exception as e:
print(f"⚠️ Erro ao processar card: {e}")
continue
print(f"{len(vagas)} vagas encontradas no ProgramaThor")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"❌ Erro na requisição ao ProgramaThor: {e}")
except Exception as e:
print(f"❌ Erro inesperado no ProgramaThor: {e}")
return pd.DataFrame(vagas)
if __name__ == "__main__":
# Teste individual do scraper
df = scrape_programathor()
print(df.head())