Skip to main content

Tools designed to simplify routine tasks for analysts, enabling faster and more efficient data processing and analysis

Project description

BobrTools


Содержание


Установка

Установить библиотеку можно с помощью pip:

pip install BobrTools

Переменные окружения

Перед использованием библиотеки необходимо настроить следующие переменные окружения:

  • SNOWFLAKE_USER: Ваше имя пользователя для Snowflake.
  • SNOWFLAKE_PASSWORD: Ваш пароль для Snowflake.
  • SNOWFLAKE_ACCOUNT: Идентификатор вашего аккаунта в Snowflake.
  • SNOWFLAKE_ROLE: Роль для использования в Snowflake.
  • SNOWFLAKE_WAREHOUSE: Склад данных (warehouse) для Snowflake.
  • SNOWFLAKE_DATABASE: База данных для Snowflake.
  • SNOWFLAKE_SCHEMA: Схема для Snowflake.
  • PROXY_HOST: Хост прокси-сервера (если используется).
  • PROXY_PORT: Порт прокси-сервера (если используется).
  • PROXY_USERNAME: Имя пользователя прокси (если используется).
  • PROXY_PASSWORD: Пароль прокси (если используется).
  • TELEGRAM_BOT_TOKEN: Токен вашего бота Telegram для отправки сообщений.

После того как эти переменные будут настроены, библиотека будет автоматически их использовать, и нет необходимости прописывать их в коде.


Класс GoogleDocs

Параметры:

  • keyfile (str, необязательный, по умолчанию None): Путь к файлу JSON, содержащему учетные данные сервисного аккаунта Google API. Если параметр не передан, используется значение по умолчанию ./credentials.json.

Метод get_dataframe

Метод для получения данных из Google Таблицы и преобразования их в pandas DataFrame.

Параметры:

  • spreadsheet_key (str, обязательный): Идентификатор Google Spreadsheet, который можно найти в URL таблицы.
  • worksheet_index (int, необязательный, по умолчанию 0): Индекс листа в таблице (начинается с 0).
  • worksheet_title (str, необязательный, по умолчанию None): Заголовок листа. Если задан, он будет использован вместо индекса для поиска листа.

Пример использования:

docs = GoogleDocs()

df = docs.get_dataframe(
    spreadsheet_key="1A580_BbPyrhWLrbAq0342EmPqipDhqSFGQFx4TWvX56", 
    worksheet_title="Выгрузка"
)
print(df)

Метод write_dataframe

Метод для записи pandas DataFrame в Google Таблицу.

Параметры:

  • dataframe (pd.DataFrame, обязательный): Данные, которые нужно записать в Google Таблицу. Это объект pandas DataFrame, который будет преобразован в таблицу.
  • worksheet_title (str, обязательный): Заголовок листа, в который будет записан DataFrame. Если лист с таким заголовком уже существует, он будет перезаписан, иначе будет создан новый лист с таким именем.
  • default_dataframe_formatting (bool, необязательный, по умолчанию False): Если True, то данные на листе будут отформатированы. Это включает в себя заморозку первой строки (с заголовками столбцов).
  • spreadsheet_key (str, необязательный, по умолчанию None): Идентификатор Google Spreadsheet. Если не указан, будет создан новый документ.

Пример использования:

docs = GoogleDocs()

df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['A', 'B', 'C']})
docs.write_dataframe(
    dataframe=df, 
    worksheet_title="Sheet1", 
    default_dataframe_formatting=True, 
    spreadsheet_key="1A580_BbPyrhWLrbAq0342EmPqipDhqSFGQFx4TWvX56"
)

Метод write_dataframes

Метод для записи нескольких pandas DataFrame в Google Таблицу.

Параметры:

  • dataframes (Dict[str, pd.DataFrame], обязательный): Словарь, где ключ – название листа, а значение – соответствующий pandas DataFrame, который будет записан в этот лист.
  • spreadsheet_key (str, необязательный, по умолчанию None): Идентификатор Google Spreadsheet, в который будут записаны данные. Если не указан, будет создан новый документ.
  • spreadsheet_title (str, необязательный, по умолчанию None): Заголовок Google Spreadsheet, используемый при создании нового документа.
  • folder_id (str, необязательный, по умолчанию None): Идентификатор папки на Google Диске, в которую будет сохранён новый документ.
  • default_dataframe_formatting (bool, необязательный, по умолчанию False): Если True, к каждому DataFrame будет применено форматирование по умолчанию (например, заморозка первой строки с заголовками).
  • drop_existing_sheets (bool, необязательный, по умолчанию True): Если True, из документа будут удалены все листы, имена которых отсутствуют среди ключей словаря dataframes.

Пример использования:

docs = GoogleDocs()

df = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['A', 'B', 'C']})
docs.write_dataframe(
    dataframe=df, 
    worksheet_title="Sheet1", 
    default_dataframe_formatting=True, 
    spreadsheet_key="1A580_BbPyrhWLrbAq0342EmPqipDhqSFGQFx4TWvX56"
)

Класс SnowflakeConnector

Метод upload_dataframe

Метод для загрузки pandas DataFrame в таблицу Snowflake.

Параметры:

  • dataframe (pd.DataFrame, обязательный): pandas DataFrame, который нужно загрузить.
  • table_name (str, обязательный): Имя таблицы в Snowflake, в которую будут загружены данные.
  • overwrite (bool, необязательный, по умолчанию True): Если True, то таблица будет перезаписана, если она существует.
  • auto_create_table (bool, необязательный, по умолчанию True): Если True, то таблица будет автоматически создана, если не существует.
  • warehouse (str, необязательный, по умолчанию None): Имя склада данных для подключения. Если не указано, будет использовано значение из окруженной переменной SNOWFLAKE_WAREHOUSE.
  • database (str, необязательный, по умолчанию None): Имя базы данных для подключения. Если не указано, будет использовано значение из окруженной переменной SNOWFLAKE_DATABASE.
  • schema (str, необязательный, по умолчанию None): Имя схемы для подключения. Если не указано, будет использовано значение из окруженной переменной SNOWFLAKE_SCHEMA.

Пример использования:

snowflake = SnowflakeConnector()

data = pd.DataFrame({'Column1': [1, 2, 3], 'Column2': ['A', 'B', 'C']})
snowflake.upload_dataframe(
    data, 
    table_name="my_table", 
    overwrite=True, 
    auto_create_table=True
)

Метод get_dataframe

Метод для выполнения SQL-запроса в Snowflake и преобразования результата в pandas DataFrame.

Параметры:

  • query (str, обязательный): SQL-запрос для получения данных.
  • warehouse (str, необязательный, по умолчанию None): Имя склада данных для подключения. Если не указано, будет использовано значение из окруженной переменной SNOWFLAKE_WAREHOUSE.
  • database (str, необязательный, по умолчанию None): Имя базы данных для подключения. Если не указано, будет использовано значение из окруженной переменной SNOWFLAKE_DATABASE.
  • schema (str, необязательный, по умолчанию None): Имя схемы для подключения. Если не указано, будет использовано значение из окруженной переменной SNOWFLAKE_SCHEMA.

Возвращаемое значение:

  • pandas DataFrame: Результат выполнения SQL-запроса, преобразованный в pandas DataFrame, где имена столбцов соответствуют именам колонок в ответе SQL-запроса.

Пример использования:

snowflake = SnowflakeConnector()

query = "SELECT * FROM my_table"
data = snowflake.get_dataframe(
    query=query
)
print(data)

Класс TelegramClient

Параметры:

  • token (str, необязательный, по умолчанию None): Токен бота Telegram. Если параметр не передан, то значение токена будет взято из окруженной переменной TELEGRAM_BOT_TOKEN.

Метод send_message

Метод для отправки сообщений в Telegram чат или канал через бота.

Параметры:

  • chat_id (int или str, обязательный): Идентификатор чата или канала, куда будет отправлено сообщение.
  • text (str, обязательный): Текст сообщения, которое будет отправлено в чат.
  • parse_mode (str, необязательный, по умолчанию None): Форматирование текста (например, "HTML" или "Markdown"). Если не указано, то форматирование будет отключено.
  • disable_notification (bool, необязательный, по умолчанию False): Если True, сообщение будет отправлено без уведомления (по умолчанию уведомление будет включено).
  • max_retries (int, необязательный, по умолчанию 5): Максимальное количество попыток отправить сообщение в случае ошибки. Если метод не может отправить сообщение, он попробует повторить отправку до достижения максимального числа попыток.
  • timeout_delay (int, необязательный, по умолчанию 5): Время (в секундах), которое бот будет ожидать перед повторной попыткой отправки сообщения в случае ошибки тайм-аута (например, при временной потере соединения).

Пример использования:

telegram = TelegramClient()

await telegram_client.send_message(
    chat_id=-1002181072995,
    text="Hello, world!",
    parse_mode="HTML",
    disable_notification=True
)

Класс SlackClient

Параметры:

  • token (str, необязательный, по умолчанию None): Токен для доступа к Slack API. Если параметр не передан, то значение токена будет взято из окруженной переменной SLACK_BOT_TOKEN.

Метод send_message

Метод для отправки сообщения в Slack канал через API.

Параметры:

  • channel (str, обязательный): Идентификатор канала, куда будет отправлено сообщение (например, #general или ID канала).
  • text (str, обязательный): Текст сообщения, которое будет отправлено.
  • thread_ts (str, необязательный, по умолчанию None): Временная метка родительского сообщения для отправки ответа в треде.
  • parse (str, необязательный, по умолчанию None): Параметр, определяющий форматирование сообщения).

Пример использования:

slack = SlackClient()

slack_client.send_message(
    channel="#general",
    text="Привет, Slack!"
)

Project details


Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

bobrtools-0.1.12.tar.gz (9.1 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

If you're not sure about the file name format, learn more about wheel file names.

BobrTools-0.1.12-py3-none-any.whl (9.9 kB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file bobrtools-0.1.12.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: bobrtools-0.1.12.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 9.1 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.0.1 CPython/3.11.6

File hashes

Hashes for bobrtools-0.1.12.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 0f7d3e2906a892752927e697b4da857ea23671a1117e9cc6f2118968ad017d8c
MD5 cb5707359ac243464ed5adc00dbba242
BLAKE2b-256 ffa29ed3acb920491ec5317ef349af768db5b72fae9844381039cb7be9adf8ac

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file BobrTools-0.1.12-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: BobrTools-0.1.12-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 9.9 kB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/6.0.1 CPython/3.11.6

File hashes

Hashes for BobrTools-0.1.12-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 89721fb87ca26996d180e08785a327e26e8176cb6ae3c7c3ad9478c6fe1f8aef
MD5 2a1927b6633652ed926cc1e3846613b5
BLAKE2b-256 0c197e9ad8ada3034c8290c5d40147cac8f9ae110c1f6048741ce2fb7035b0f3

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Depot Continuous Integration Fastly CDN Google Download Analytics Pingdom Monitoring Sentry Error logging StatusPage Status page