bigquery-duckdb-toolkit 1.0.1

Toolkit para consultas e manipulação de dados no BigQuery com integração com DuckDB.

bigquery_duckdb_toolkit

bigquery_duckdb_toolkit é um pacote Python desenvolvido para facilitar o carregamento de dados do BigQuery e a execução de consultas SQL flexíveis no DuckDB. Ele permite carregar dados de qualquer tabela do BigQuery em um DataFrame pandas e realizar análises avançadas no DuckDB, sendo ideal para workflows de analytics engineering.

Instalação

Para instalar a partir do PyPI, execute:

pip install bigquery_duckdb_toolkit

Estrutura do Pacote

bigquery_duckdb_toolkit/
├── bigquery_duckdb_toolkit/
│   ├── __init__.py
│   ├── bigquery_client.py
│   ├── bigquery_to_pandas.py
│   └── interaction_service.py
├── setup.py
├── requirements.txt
└── README.md

Módulos Principais

• BigQueryClient: Estabelece uma conexão com o BigQuery e executa consultas SQL.
• BigQueryToPandas: Carrega dados do BigQuery em um DataFrame pandas e aplica filtros e conversões de tipo.
• InteractionService: Carrega dados de qualquer tabela do BigQuery, registra-os no DuckDB e executa consultas SQL personalizadas.

Exemplo de Uso

Neste exemplo, usaremos o conjunto de dados público bigquery-public-data.samples.natality, que contém dados de natalidade nos Estados Unidos. Vamos carregar dados para um DataFrame pandas, registrá-los no DuckDB e realizar uma consulta personalizada.

Nota: Caso deseje filtrar por alguma chave primário ou estrangeira, utilizar o valor como string.

from bigquery_duckdb_toolkit.interaction_service import InteractionService

# Configurações
project_id = 'bigquery-public-data'
table_name = 'bigquery-public-data.samples.natality'

# Inicialize o serviço de interação
interaction_service = InteractionService(project_id)

# Carregue os dados do BigQuery com um filtro flexível e registre-os no DuckDB
filters = {"year": "2000", "state": "CA"}  # Exemplo de filtro para registros de 2000 na Califórnia
df = interaction_service.load_data_to_duckdb(table_name, filters, duckdb_table_name='natality')

# Execute uma consulta personalizada no DuckDB
# Exemplo: Contar o número de nascimentos por mês na Califórnia em 2000
query = """
  SELECT month, COUNT(*) AS births_count
  FROM natality
  GROUP BY month
  ORDER BY births_count DESC
"""
result_df = interaction_service.run_duckdb_query(query)

# Exibir os resultados
interaction_service.display_query_results(query)

API do Pacote

InteractionService

• load_data_to_duckdb(table_name, filters=None, duckdb_table_name='temp_table'): Carrega dados de uma tabela BigQuery em um DataFrame pandas com filtros opcionais e registra-o como uma tabela no DuckDB.

  • Parâmetros:

    • table_name (str): Nome da tabela BigQuery no formato project.dataset.table.
    • filters (dict, opcional): Dicionário com filtros para aplicar à consulta. Exemplo: {"coluna": "valor"}.
    • duckdb_table_name (str, opcional): Nome para registrar a tabela no DuckDB (padrão: 'temp_table').

  • Retorno: pd.DataFrame com os dados filtrados.

• run_duckdb_query(query): Executa uma consulta SQL no DuckDB e retorna os resultados em um DataFrame pandas.

  • Parâmetros:

    • query (str): Consulta SQL a ser executada.

  • Retorno: pd.DataFrame com os resultados da consulta.

• display_query_results(query): Executa uma consulta SQL no DuckDB e exibe os resultados, útil para visualização em notebooks.

  • Parâmetros:
    • query (str): Consulta SQL a ser executada.

Contribuindo

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Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT. Consulte o arquivo LICENSE para mais detalhes.