Requisitos: 1-Download da Linguagem R versão 4.4.3, através do link https://cran.r-project.org/ 2-Download do miniconda através do link https://www.anaconda.com/docs/getting-started/miniconda/install
Nota: Nas variaveis de ambiente no Path adicione o caminho do bin do R ,caminho onde foi instalado o miniconda e o caminho para os scripts do miniconda. Exemplo no windows -C:\Program Files\R\R-4.4.3\bin -C:\ProgramData\miniconda3 -C:\ProgramData\miniconda3\Scripts
Passos para correr a aplicação: 1-Download do code do github 2-Extrair o zip que foi downloaded do github 3-Abrir o a pasta no visual studio code 4-Criação do ambiente virtual (Replicando do ficheiro "environment.yml") 5-Instalação dos pacotes R necessários
Passo a Passo
- No terminal, corra o seguinte comando para replicar o nosso ambiente virtual(vai ficar com o nome myenv2): conda env create -f environment.yml
- Ativa o ambiente virtual: conda activate myenv2
- Registe o ambiente myenv2 como um kernel de jupyter: python -m ipykernel install --user --name=myenv2 --display-name "Python (myenv2)"
- Corra o jupyter: jupyter notebook
- Apos abrir o jupyter selecione o kernel registado "Python (myenv2)" e corra as células 4-26, para instalação dos pacotes R necessários. Nota:nas células com caminhos especificados, altere para o caminho correto onde esta o Library da pasta R dentro do ambiente virtual.
- Por fim corra o django (onde está a aplicação) python manage.py runserver Nota:Na views.py vai ser necessário alterar o caminho do R script "reconstruction_script.R"
Na Pasta Dados apresentam-se dados de caudal num excell para testar a aplicação