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Uma loja especializada em games dispõe de um sistema que relaciona os títulos do seu catálogo com o gênero do game (plataforma, luta, corrida etc.)...

Uma loja especializada em games dispõe de um sistema que relaciona os títulos do seu catálogo com o gênero do game (plataforma, luta, corrida etc.). Esse sistema utiliza um banco de dados NoSQL para manter seus dados (MongoDB). O cadastro dos títulos e gêneros foi feito por meio do seguinte script Python:

import pymongo
cliente = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/")
bd = cliente["bdEx5"]
collection = bd["games"]
lista_contatos = [
{ "titulo": "Super Mario Bros.", "genero": "Plataforma" },
{ "titulo": "Street Fighter II", "genero": "Luta" },
{ "titulo": "Mortal Kombat", "genero": "Luta" },
{ "titulo": "Final Fantasy VIII", "genero": "RPG" },
{ "titulo": "Legend of Zelda", "genero": "Aventura" },
{ "titulo": "Top Gear", "genero": "Corrida" } ]
x = collection.insert_many(lista_contatos)

Para facilitar sua visualização, a empresa decidiu solicitar a uma equipe de desenvolvimento que fizesse um script para ler os dados do banco e criar um grafo direcionado de cada título de game com seu respectivo gênero.

A solução proposta foi a seguinte:

import pymongo
import networkx as nx
cliente = pymongo.MongoClient("mongodb://127.0.0.1:27017/")
bd = cliente["bdEx5"]
collection = bd["games"]
dados = collection.find()
G = nx.DiGraph()
for x in dados:
----------?----------
nx.draw(G, with_labels=True)

Qual das alternativas a seguir contém o comando que faz com esse script funcione de maneira correta?


G.add_node(x["titulo"], x["genero"]).

Essa pergunta também está no material:

Data Mining - Grafos e Subgrafos
2 pág.

Data Mining Universidade Pitágoras AnhangueraUniversidade Pitágoras Anhanguera

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O comando que faz com que o script funcione corretamente é: G.add_node(x["titulo"], genero=x["genero"])

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