diff --git a/Bases web/jsons/compras.py b/Bases web/jsons/compras.py
new file mode 100644
index 000000000..c948d511f
--- /dev/null
+++ b/Bases web/jsons/compras.py	
@@ -0,0 +1,93 @@
+from fastapi import FastAPI
+from pydantic import BaseModel
+import requests
+import re
+import json
+
+# Fazendo a solicitação GET para a API
+response = requests.get(
+    'https://queridodiario.ok.org.br/api/gazettes?territory_ids=5300108&published_since=2020-01-01&published_until=2024-08-21&querystring=%22cujo%20objeto%20%C3%A9%20a%20aquisi%C3%A7%C3%A3o%20do%20item%20identificado%20pelo%20C%C3%B3digo%22&excerpt_size=3000&number_of_excerpts=10000&pre_tags=&post_tags=&size=10000&sort_by=ascending_date')
+
+# Verificando se a solicitação foi bem-sucedida
+if response.status_code == 200:
+
+    # Convertendo a resposta para JSON
+    dados = response.json()
+
+    # Acessando a lista de gazettes dentro dos dados
+    gazettes = dados['gazettes']
+
+    # Dicionário para armazenar os dados organizados por data
+    dados_por_data = {}
+
+    # Iterando sobre cada gazette na lista
+    for gazette in gazettes:
+        # Acessando a data de cada gazette
+        data = gazette['date']
+
+        # Inicializa a lista de itens para a data, caso não exista
+        if data not in dados_por_data:
+            dados_por_data[data] = []
+
+        # Acessando a lista de excertos de cada gazette
+        excertos = gazette['excerpts']
+        total_diario = 0
+        excerto_relevante_encontrado = False
+
+        # Iterando sobre cada excerto
+        for excerto in excertos:
+            # Remover quebras de linha no meio das palavras e espaços extras
+            excerto = re.sub(r'(\w)-\n(\w)', r'\1\2', excerto)
+            excerto = excerto.replace('\n', ' ').strip()
+
+            # Usando expressão regular para encontrar a Empresa, Objeto e Valor
+            empresa_match = re.search(r'empresa\s+([\w\s\-ÇçÉéÁáÍíÓóÚúÃãÕõâêîôûÂÊÎÔÛäëïöüÄËÏÖÜ]+)\s*-\s*CNPJ:\s*(\d{2}\.\d{3}\.\d{3}/\d{4}-\d{2})', excerto, re.DOTALL | re.IGNORECASE)
+            objeto_match = re.search(r'cujo\s+objeto\s+é\s+a\s+aquisição\s+do\s+item\s+identificado\s+pelo\s+Código\s+SES\s+\d+\s*-\s*([^\n,]+)', excerto, re.DOTALL | re.IGNORECASE)
+            valor_match = re.search(r'valor\s+global\s+de\s+R\$\s*([\d.,]+)', excerto, re.IGNORECASE)
+
+            if empresa_match and objeto_match and valor_match:
+                excerto_relevante_encontrado = True
+                # Extraindo a empresa e o CNPJ encontrados
+                empresa = empresa_match.group(1).strip()
+                cnpj = empresa_match.group(2).strip()
+
+                # Extraindo o objeto encontrado e removendo parte desnecessária
+                objeto = objeto_match.group(1).strip()
+                objeto = re.sub(r',\s*para\s+atender\s+as\s+necessidades.*', '', objeto, flags=re.IGNORECASE)
+
+                # Extraindo o valor encontrado
+                valor = valor_match.group(1).strip()
+                # Removendo caracteres não numéricos, exceto vírgulas e pontos
+                valor_limpo = re.sub(r'[^\d,]', '', valor)
+                # Trocando a vírgula por ponto para ter o formato correto para float
+                valor_limpo = valor_limpo.replace(',', '.')
+                # Convertendo o valor para float
+                valor_float = float(valor_limpo)
+                total_diario += valor_float
+
+                # Adiciona os dados ao dicionário por data
+                dados_por_data[data].append({
+                    "Empresa": empresa,
+                    "CNPJ": cnpj,
+                    "Objeto": objeto,
+                    "Valor": f"R${valor_float:.2f}"
+                })
+
+        if excerto_relevante_encontrado:
+            print(f'Dívidas totais = R${total_diario:.2f}')
+        else:
+            # Remove a data se não houver excertos relevantes
+            dados_por_data.pop(data)
+
+    # Salvando os dados no arquivo JSON, ignorando datas vazias
+    if dados_por_data:
+        with open('dados_por_data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
+            json.dump(dados_por_data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
+
+        print("Dados salvos em 'dados_por_data.json'")
+    else:
+        print("Nenhum dado relevante encontrado.")
+
+else:
+    # Se a solicitação falhar, imprima o código de status
+    print("Erro:", response.status_code)