pynubank

Acesse seus extratos do Nubank pelo Python (Baseado na versão js)

Instalação

Disponível via pip

pip install pynubank

Utilizando

Ponto de atenção

O Nubank pode bloquear a sua conta por 72 horas caso detecte algum comportamento anormal !! Por conta disso, evite enviar muitas requisições (Especialmente autenticação). Se for necessário, faça um mock da resposta ou utilize o Jupyter durante o desenvolvimento para que o bloqueio não ocorra.

Cartão de Crédito

from pynubank import Nubank

# Utilize o CPF sem pontos ou traços
# A senha é a mesma que você usa no app/site, não a do cartão.
nu = Nubank()
nu.authenticate('123456789', 'senha')

# Lista de dicionários contendo todas as transações de seu cartão de crédito
card_statements = nu.get_card_statements()

# Soma de todas as compras
print(sum([t['amount'] for t in card_statements]))

# Lista de dicionários contendo todas as faturas do seu cartão de crédito
bills = nu.get_bills()

# Retorna um dicionário contendo os detalhes de uma fatura retornada por get_bills()
bill_details = nu.get_bill_details(bills[1])

NuConta

from pynubank import Nubank

# Utilize o CPF sem pontos ou traços
nu = Nubank()
nu.authenticate('123456789', 'senha')

# Lista de dicionários contendo todas as transações de seu cartão de crédito
account_statements = nu.get_account_statements()

# Soma de todas as transações na NuConta
# Observacão: As transações de saída não possuem o valor negativo, então deve-se olhar a propriedade "__typename".
# TransferInEvent = Entrada
# TransferOutEvent = Saída
# TransferOutReversalEvent = Devolução
print(sum([t['amount'] for t in account_statements]))

# Saldo atual
print(nu.get_account_balance())

Utilizando com Pandas

import pandas as pd
from pynubank import Nubank

nu = Nubank()
nu.authenticate('123456789', 'senha')

transactions = nu.get_account_statements()

df = pd.DataFrame(transactions, columns=['time', 'amount'])
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df.groupby([df.time.dt.year, df.time.dt.month]).sum() # Agrupado por Ano/Mês
"""
Year Month  Amount
2016 6      20000
     7      20000
     8      20000
     9      20000
     10     20000
     11     40000
     12     40000

2017 1     100000
     2      20000
     3      30000
     4      35000
     5      12000
     6      22000
"""
df.groupby([df.title]).sum() # Agrupado por categoria
"""
title         amount
casa           13000
eletrônicos   123000
lazer          32800
outros        100000
restaurante    98505
saúde           3435
serviços      456785
supermercado   45621
transporte    489152
vestuário      45612
viagem         78456
"""

Testes

1. Instale os requirements
2. Execute o comando pytest

$ pip install -r requirements.txt
$ pip install -r requirements-test.txt

$ pytest

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