Hoje vamos falar sobre as informações que Constam nos números de telefones.
Número de Telefone
Os números de telefones contêm informações valiosas que podem ser extraídas e analisadas com a biblioteca phonenumbers no Python. Essa biblioteca oferece ferramentas poderosas para identificar detalhes sobre a estrutura, a localização e a validade de números telefônicos. Ela simplifica o processo de análise de dados relacionados a números de telefone e facilita tarefas comuns em sistemas de comunicação ou validação de dados.
Estrutura e Validação de Números
A biblioteca phonenumbers ajuda a validar se um número segue o formato correto para um país específico. Além disso, ela permite verificar se o número é possível de ser atribuído dentro do sistema telefônico global. Com isso, você pode garantir que os dados inseridos em formulários ou sistemas sejam consistentes e válidos.
Outro recurso importante é a identificação do tipo de número, como fixo, móvel ou comercial. Isso permite personalizar abordagens, como campanhas de marketing ou sistemas de atendimento, de forma mais precisa.
Localização e Detalhes Geográficos
Além da validação, a biblioteca também fornece informações geográficas associadas ao número. Por exemplo, ela identifica o país e, em muitos casos, a região onde o número foi registrado. Essas informações são especialmente úteis em aplicativos que dependem de localização ou no gerenciamento de chamadas internacionais.
Formatação e Compatibilidade
Outro destaque da phonenumbers é sua capacidade de formatar números de telefone de forma consistente. Ela permite exibir números em formatos internacionais ou nacionais, atendendo às normas específicas de cada país. Dessa maneira, a padronização melhora a apresentação de dados em relatórios ou interfaces de usuário.
Com a biblioteca phonenumbers, você pode explorar e gerenciar informações dos números de telefone de forma eficiente e confiável. Ela proporciona as ferramentas necessárias para melhorar a qualidade e a usabilidade dos dados relacionados a contatos telefônicos.
Chamadas indesejadas
Existem diversos bloqueadores de telefones para bloquear spans, mas temos que tomar o cuidado de não bloquear por engano o telefone de uma pessoa conhecida.
Você já se perguntou quais informações você tem sobre esses números de telefones e como poderia identificar se é um span para criar critérios de bloqueio ?
Essas chamadas frequentemente interrompem momentos importantes e geram frustração, especialmente quando se percebe que não são contatos relevantes ou conhecidos.
Infelizmente, não se trata de apenas um número específico.
Ao bloquear um, outro número diferente aparece, frequentemente com um bot (robô) realizando a ligação.
O que podemos fazer ?
No entanto, a tecnologia pode ser uma grande aliada para lidar com esse problema.
O Python, por exemplo, oferece diversas ferramentas úteis. Uma delas é a biblioteca phonenumbers, que permite analisar dados dos números de telefone, como a localização de origem.
Com esses dados, é possível criar critérios para identificar futuros números suspeitos.
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import phonenumbers from phonenumbers import carrier, geocoder, number_type, timezone def extrair_informacoes(numero): try: phone = phonenumbers.parse(numero, None) operadora = str(carrier.name_for_number(phone,'pt-BR')) return { "valido": phonenumbers.is_valid_number(phone), # Se o número é válido "possivel": phonenumbers.is_possible_number(phone), # Se é um número plausível "regiao": geocoder.description_for_number(phone, "pt-BR"), # Nome da região "operadora": operadora if operadora else "Não disponível", # Nome da operadora "tipo": number_type(phone), # Tipo móvel ou fixo "formato_internacional": phonenumbers.format_number(phone, phonenumbers.PhoneNumberFormat.INTERNATIONAL), "formato_nacional": phonenumbers.format_number(phone, phonenumbers.PhoneNumberFormat.NATIONAL), "time zone": timezone.time_zones_for_number(phone) } except Exception as e: return {"erro": str(e)} telefones = ["+5568999999999", "+5521999999999", "+5511999999999"] for telefone in telefones: informacoes = extrair_informacoes(telefone) print(informacoes) """ Resultado: {'valido': True, 'possivel': True, 'regiao': 'Acre', 'operadora': 'Vivo', 'tipo': 1, 'formato_internacional': '+55 68 99999-9999', 'formato_nacional': '(68) 99999-9999', 'time zone': ('America/Rio_Branco',)} {'valido': True, 'possivel': True, 'regiao': 'Rio de Janeiro', 'operadora': 'Vivo', 'tipo': 1, 'formato_internacional': '+55 21 99999-9999', 'formato_nacional': '(21) 99999-9999', 'time zone': ('America/Sao_Paulo',)} {'valido': True, 'possivel': True, 'regiao': 'São Paulo', 'operadora': 'Vivo', 'tipo': 1, 'formato_internacional': '+55 11 99999-9999', 'formato_nacional': '(11) 99999-9999', 'time zone': ('America/Sao_Paulo',)} """ |
Por exemplo, você pode implementar filtros baseados em padrões numéricos ou regiões geográficas conhecidas por originar spam.
Aprendizado de máquina
Se você se interessa por Inteligência Artificial, pode ir além: desenvolver um modelo de machine learning capaz de determinar se um número é spam. Esse processo começa com o treinamento de um modelo usando uma base de dados contendo números rotulados como spam ou não.
Esses dados podem estar organizados em planilhas (nos formatos CSV ou XLSX) e incluir informações como frequência de chamadas, horários e prefixos.
Após o treinamento, o modelo será capaz de analisar novos números e prever, com certa precisão, se eles são ou não indesejados.
A Inteligência Artificial é excelente para identificar padrões ocultos e ajudar em situações como essa.
No entanto, lembre-se de usar essa tecnologia com responsabilidade e ética, respeitando sempre a privacidade e a legislação de proteção de dados.
Observação: Os números de telefone abaixo são fictícios e foram incluídos apenas como exemplo.
A partir destes dados você poderá analisar melhor os telefones ou criar uma planilha para um treinamento de máquina.
Hoje falamos, sobre as informações que constam nos números de telefones e de suas possíveis aplicações para esses dados.
