Combinoteca

Ferramentas para buscas de resultados de loterias.

Atualmente implementado apenas para a Mega-Sena como prova de conceito. Mas os princípios podem ser estendidos para qualquer loteria.

Visão geral

O objetivo do projeto é criar um banco de dados com todos os concursos da Mega-Sena e fornecer uma ferramenta de busca instantânea aos resultados passados e suas combinações.

Usando um sistema de numeração combinatorial é possível mapear cada possível resultado do concurso em um número sequencial único (rank).

Por exemplo: na Mega-sena, onde existem C(60, 6) = 50063860 possibilidades, a aposta 01 02 03 04 05 06 corresponde ao número 1. Já a aposta 55 56 57 58 59 60 possui o rank 50063860.

Com esse mapeamento é possível trabalhar com os resultados e apostas de uma maneira compacta e eficiente.

Pré-requisitos

• Python 3.7 ou superior instalado

Instalação

Execute (em um Bash ou Powershell):

python -m venv env
./env/Scripts/activate
pip install -r .\requirements.txt

Isso criará um ambiente virtual na pasta env e instalará os packages necessários sem conflitos com a sua instalação Python default.

Criando o banco de dados

Execute o script DbBuild.py.

python DbBuild.py

Esse script irá:

• Fazer o download do arquivo com todos os resultados da Mega-Sena;
• Descompactar o arquivo e extrair os dados relevantes do arquivo html;
• Criar o banco de dados SQLite com os dados extraídos; e
• Calcular as combinações de todas as quinas e quadras de todos os sorteios.

Ao final da operação o banco de dados terá um tamanho aproximado de 2Gb. Num Core i7-9700K o processo todo leva cerca de 20 minutos.

Pesquisando resultados dos concursos

Execute o script DbSearch.py passando nos parâmetros os números da aposta a pesquisar:

python DbSearch.py 3 6 10 17 34 37

O script retornará (em formato json) todos os concursos que essa aposta teria sido premiada. No exemplo acima, o resultado mostra que essas foram as seis dezenas sorteadas no concurso 2000.

Também é possível pesquisar por uma aposta com mais de 6 números:

python DbSearch.py 3 6 10 17 34 37 43

Nesse caso, a busca retornará todas as possíveis combinações vencedoras. No exemplo acima, essa aposta de 7 dezenas teria acertado:

• 1 sena no concurso 2000
• 6 quinas no concurso 2000
• 12 quadras nos concursos 435, 1078, 1245 e 1867 (3 quadras em cada concurso)

Executando os testes

python -m unittest Combinatorics_test.py

Exemplos de consultas

Alguns exemplos de consultas SQL:

-- Maiores quinas
SELECT Rank, D1, D2, D3, D4, D5, D6, COUNT(*) Quinas
FROM quinas
GROUP BY 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
HAVING COUNT(*) > 2
ORDER BY 8 DESC, 1

-- Maiores quadras (demora! Levou uns 10 minutos pra executar)
SELECT Rank, D1, D2, D3, D4, D5, D6, COUNT(*) Quadras
FROM quadras
GROUP BY 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
HAVING COUNT(*) > 8
ORDER BY 8 DESC, 1

-- Quinas x quadras
SELECT quinas.Rank, quinas.D1, quinas.D2, quinas.D3, quinas.D4, quinas.D5, quinas.D6, count(DISTINCT quinas.Concurso) Quinas, count(DISTINCT quadras.Concurso) Quadras
FROM quinas JOIN quadras ON (quadras.rank = quinas.rank)
GROUP BY 1
HAVING COUNT(DISTINCT quinas.Concurso) > 2
ORDER BY 8 DESC, 9 DESC

Curiosidades

Até o concurso 2130 (março de 2019)

• A aposta 17 29 38 49 50 53 já ganhou 10 quadras
• A aposta 08 09 11 25 41 60 já ganhou 3 quinas e 5 quadras

Agradecimentos

• Prof. Neron Arruda Leonel (in memorian)

Os conceitos usados nesse projeto foram originalmente concebidos pelo Prof. Neron Arruda Leonel do Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul.