Skip to main content

catworld-sdk

Cliente oficial Python para a API Catworld.

Instalação

pip install catworld-sdk

Início rápido

from catworld import CatworldClient

with CatworldClient("https://seu-catworld.exemplo.com", "cw_live_...") as client:
    result = client.query("SELECT * FROM banco_horas", dataset_id="<dataset-id>")
    print(result["rows"])

Autenticação

Passe a URL base do seu Catworld e um token de API gerado na interface:

client = CatworldClient(
    base_url="https://seu-catworld.exemplo.com",
    token="cw_live_...",
    timeout=30,  # timeout padrão das requisições HTTP (segundos)
)

Use como context manager (with) para fechar a conexão automaticamente, ou chame client.close() manualmente.

Métodos

query(sql, dataset_id=None, project_id=None, timeout=30, limit=10000)

Executa uma query SQL somente leitura.

Contexto de schema — passe dataset_id ou project_id para que o servidor resolva automaticamente tabelas não qualificadas para o schema correto:

# Com dataset_id: resolve tabelas do schema desse dataset
result = client.query("SELECT * FROM banco_horas", dataset_id="<dataset-id>")

# Com project_id: resolve tabelas de qualquer dataset do projeto
result = client.query("SELECT * FROM banco_horas", project_id="<project-id>")

# Sem contexto: você precisa qualificar manualmente com schema.tabela
result = client.query("SELECT * FROM meu_schema.banco_horas")

Se a mesma tabela existir em mais de um schema do contexto informado, o servidor retorna erro pedindo que você qualifique com schema.tabela.

Retorno:

{
    "columns": ["col1", "col2", ...],
    "rows": [{"col1": ..., "col2": ...}, ...],
    "rowCount": 4923,
    "truncated": False,       # True se o resultado foi cortado pelo limit
    "executionTimeMs": 312,
}

Parâmetros:

Parâmetro Tipo Padrão Descrição
sql str — Query SQL (apenas SELECT/WITH)
dataset_id str None ID do dataset para resolver schemas
project_id str None ID do projeto para resolver schemas
timeout int 30 Timeout da query no servidor (segundos, máx. 120)
limit int 10000 Número máximo de linhas retornadas

upload(path, dataset_id, mode="replace", key_column=None, poll_interval=2)

Envia um arquivo para um dataset.

result = client.upload(
    "dados.xlsx",
    dataset_id="<dataset-id>",
    mode="replace",       # "replace" sobrescreve, "append" adiciona, "upsert" atualiza/insere
    key_column="id",      # obrigatório para mode="upsert"
)
print(result["status"], result["rowCount"])

O método aguarda até a importação ser concluída. O arquivo pode ser .csv, .xlsx ou .xls.

Parâmetros:

Parâmetro Tipo Padrão Descrição
path str | Path — Caminho do arquivo local
dataset_id str — ID do dataset de destino
mode str "replace" Modo de importação: replace, append ou upsert
key_column str None Coluna chave para mode="upsert"
poll_interval float 2 Intervalo de polling em segundos

projects()

Lista todos os projetos acessíveis pelo token.

projects = client.projects()
for p in projects:
    print(p["id"], p["name"])

datasets()

Lista todos os datasets acessíveis pelo token.

datasets = client.datasets()
for d in datasets:
    print(d["id"], d["name"], d["schemaName"])

tables(dataset_id)

Lista as tabelas de um dataset com colunas e tipos.

tables = client.tables("<dataset-id>")
for t in tables:
    print(t["name"], [c["sqlName"] for c in t["columns"]])

rows(table_id, limit=100)

Retorna as primeiras linhas de uma tabela pelo ID.

rows = client.rows("<table-id>", limit=50)
print(rows)

Exceções

Exceção Quando ocorre
catworld.ConnectionError Falha de rede ou erro inesperado do servidor
catworld.AuthenticationError Token inválido, expirado ou revogado (HTTP 401)
catworld.PermissionDeniedError Token sem permissão para a operação (HTTP 403)
catworld.ValidationError Dados inválidos, SQL inseguro ou upload malformado (HTTP 400/422)
catworld.QueryTimeoutError Query ou importação excedeu o tempo limite
from catworld import CatworldClient
from catworld.exceptions import PermissionDeniedError, QueryTimeoutError

try:
    result = client.query("SELECT * FROM banco_horas", dataset_id="<id>")
except PermissionDeniedError:
    print("Token sem acesso a este dataset")
except QueryTimeoutError:
    print("Query demorou demais, tente limitar com TOP ou WHERE")

Metadata

Release files for catworld-sdk 0.2.1

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for catworld-sdk 0.2.1
File Size Uploaded Provenance
catworld_sdk-0.2.1.tar.gz 9.1 kB Without provenance Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for catworld-sdk 0.2.1
File Interpreter ABI Platform
catworld_sdk-0.2.1-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 19.2 kB

Release files / catworld_sdk-0.2.1.tar.gz

Download URL catworld_sdk-0.2.1.tar.gz
Size 9.1 kB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
119c662d12c8491f56cf5f1355ba6072cf95efffd53e74f18be630750249d2cc
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
afcf1f034ea4fdbc9d6e16af1b2cc78eaf86946565c02227ddfd12089f3cd08e
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/6.1.0 CPython/3.13.7

Release files / catworld_sdk-0.2.1-py3-none-any.whl

Download URL catworld_sdk-0.2.1-py3-none-any.whl
Size 10.1 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
10bb2b27cbb1bc969ec0ff95dfa6dc2c5a49e8ea5dd131cfacf9420a0afb84e2
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
9a1cfb753db050948e01ab8314fd9e7d46ca278720777080c340b1d37e5b5a92
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
No
Uploaded via twine/6.1.0 CPython/3.13.7

Security for catworld-sdk 0.2.1

Provenance

Provenance describes where a file came from. On PyPI, provenance is shared via attestations, which provide a verifiable record of the build or publishing details. View details, limitations and caveats.

No provenance found

None of the files in this release were uploaded with provenance metadata.

A note on package security

PyPI is a repository for distributing packages, not a service for auditing them. While third-party security researchers and our staff do their best to detect and remove malicious packages, PyPI cannot guarantee the quality, security or suitability of any given package.

Anthropic, PBC Visionary sponsor Bloomberg Visionary sponsor Hudson River Trading Visionary sponsor Meta Visionary sponsor NVIDIA Visionary sponsor Microsoft Sustainability sponsor Depot Continuous Integration AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Monitoring Fastly CDN Google Download Analytics Sentry Error logging StatusPage Status page