Construindo Relatórios Econômicos personalizados com o Python

O objetivo do post de hoje será introduzir a como personalizar documentos produzidos pelo aplicativo Quarto usando como exemplo Relatórios Econômicos construídos com o Python.

Como produzir relatórios econômicos e o que é o Quarto?

Relatórios econômicos são documentos que detalham o resultado de uma análise econômicos, constituindo os resultados de cálculos estatísticos e matemáticos, gráficos de variáveis econômicas e textos explicativos sobre o assunto. Hoje em dia é muito fácil produzir esses relatórios utilizando o Python, mas como fazer a transformação da linguagem para um documento do formato pdf?

Para isso é possível utilizar o Quarto, software produzido pela POSIT (antiga Rstudio), que possibilita a criação de documentos pdf, docx, epub, blog, site e diversos outros formatos a partir de arquivos produzidos pelo próprio Quarto e mesmo por um notebook.

Entretanto, para aqueles que desejam dar o primeiro passo no uso do aplicativo Quarto com o Python, é sugerido ver o post Construindo relatórios econômicos com o Python. No post de hoje iremos focar em como personalizar esse documento, transformando-o em um relatório completo.

Produção de PDF

Usualmente relatórios econômicos são produzidos em PDF, portanto, tomaremos como exemplo aqui esse formato.

Portable Document Format (PDF) é um tipo de formato de arquivo produzido em 1992 pela Adobe, com o objetivo de apresentar documentos, incluindo formatação de texto e imagens.

A criação desse tipo de documento com o Quarto consiste na junção de vários processos, descritos na imagem abaixo.

O documento .qmd é renderizado pelo Jupyter, para que o código do Python seja executado. Em seguida, é combinado com o Markdown, para que haja a junção do código, resultado do código com o texto. Por fim, a combinação é processada pelo Pandoc, um conversor de documentos (para o caso de PDF, o uso de LaTex é necessário, portanto, o Pandoc utiliza engines para efetuar a conversão). Com isso, obtém-se o documento desejado.

Agora que já entendemos como funciona o documento, podemos saber o que conseguimos ou não personalizar nele. Afinal, se utilizamos o Jupyter, Markdown e LaTeX, podemos utilizar todos essas ferramentas para alterar.

E como alterar? Usando o cabeçalho YAML!

Opções do PDF

Classe de documentos

O Quarto utiliza a classe de documentos KOMA Script, possibilitando o uso de diferentes formatos para o PDF. No código abaixo, é demonstrado como alterar a classe para carta.

É possível usar os formatos de artigos (article), reports e livros (book), de acordo com o equivalente parao  Koma, scrartcl, scrbook e scrreprt.

Sumário

Para gerar automaticamente o sumário de um arquivo usando o Quarto, é necessário colocar a opção toc (table of contents) no YAML

Com a opção toc-depth, escolhe o número de níveis de seções presentes no sumário. Para criar automaticamente a seção, é necessário cria-las no documentos usando # no texto para definir os títulos.

Numeração

A numeração pode ser colocada por meio da opção number-sections:

Outputs

Existem diversos outras personalizações com n configurações para realizar com o documento por meio do YAML, entretanto, seria exaustivo expor todas por aqui. O importante de fato é entendermos o comportamento e como funciona a inserção de códigos. Além disso, há a opção de consultar a documentação no site do Quarto para compreender todas as opções.

Personalizando o documento com Temas prontos

Obviamente esse processo de criação a mão e do zero é demorado, portanto, nem sempre temos tempo para aprender não somente o funcionamento do Quarto, mas também Markdown, YAML e LaTeX. Entretanto, há vários temas já prontos para facilitar nossas vidas, que podem ser acessado no próprio site do Quarto.

Abaixo, vemos o quart_titlepages, usado para construir os Reports da Análise Macro.

quarto_titlepages

Vejamos o tema customizado da Análise Macro.

Para entender como foi criado o Relatório da Análise Macro, faça parte do Clube AM, o repositório de código da Análise Macro, contendo exercícios semanais de R e Python.

 

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