cezam-lib 0.1.7

Bibliothèque partagée pour les microservices CEZAM

cezam-lib

Bibliothèque partagée pour les microservices CEZAM. Ce package regroupe deux sous-packages sous un namespace unique cezam_lib :

• cezam_shared — Clients d'infrastructure (MinIO, S3, RabbitMQ), configuration OpenTelemetry, et exceptions partagées
• pipeline_template — Classes de base pour construire des pipelines d'extraction spécialisés

Python >= 3.11 requis

Installation

# Avec uv (recommandé)
uv add cezam-lib

# Avec pip
pip install cezam-lib

Structure du package

cezam_lib/
├── __init__.py              # __version__, __all__
├── cezam_shared/
│   ├── __init__.py          # Exports publics
│   ├── minio_client.py      # MinIOClient
│   ├── datalake_client.py   # DatalakeClient
│   ├── source_client.py     # SourceClient
│   ├── datalake_paths.py    # Fonctions de chemins normalisés
│   ├── rabbitmq.py          # RabbitMQPublisher, RabbitMQConsumer
│   ├── otel.py              # setup_otel, inject/extract_trace_context
│   └── exceptions.py        # MinIOError, RabbitMQError, etc.
└── pipeline_template/
    ├── __init__.py           # Exports publics
    ├── base_pipeline.py      # BasePipeline
    ├── extractor.py          # DataExtractor (ABC)
    └── messages.py           # PipelineMessage, FusionMessage

Imports :

from cezam_lib.cezam_shared import MinIOClient, DatalakeClient, SourceClient
from cezam_lib.cezam_shared import RabbitMQPublisher, RabbitMQConsumer
from cezam_lib.cezam_shared import datalake_paths
from cezam_lib.cezam_shared import setup_otel

from cezam_lib.pipeline_template import BasePipeline, DataExtractor
from cezam_lib.pipeline_template import PipelineMessage, FusionMessage

Composants cezam_shared

MinIOClient

Client legacy pour les opérations JSON sur MinIO.

from cezam_lib.cezam_shared import MinIOClient

client = MinIOClient(
    endpoint="localhost:9000",
    access_key="minioadmin",
    secret_key="minioadmin",
    bucket="my-bucket",
)

client.put_json("path/to/doc.json", {"key": "value"})
data = client.get_json("path/to/doc.json")
exists = client.exists("path/to/doc.json")
files = client.list_prefix("path/to/")

DatalakeClient

Client S3 pour le bucket datalake avec préfixage automatique par environnement (lecture/écriture).

from cezam_lib.cezam_shared import DatalakeClient

client = DatalakeClient(
    endpoint="s3.sbg.io.cloud.ovh.net",
    access_key="key",
    secret_key="secret",
    bucket="datalake",
    env_prefix="prod",
    secure=True,
)

client.put_json("sim123/ocr/doc.json", {"text": "..."})
data = client.get_json("sim123/ocr/doc.json")
client.put_bytes("sim123/pages/page1.png", png_bytes)
raw = client.get_bytes("sim123/pages/page1.png")

SourceClient

Client S3 en lecture seule pour le bucket source de production.

from cezam_lib.cezam_shared import SourceClient

client = SourceClient(
    endpoint="s3.eu-west-par.io.cloud.ovh.net",
    access_key="key",
    secret_key="secret",
    bucket="source",
    secure=True,
)

data = client.get_json("path/to/doc.json")
raw = client.get_bytes("path/to/file.pdf")
client.download_file("path/to/file.pdf", local_path)

datalake_paths

Fonctions pures de construction de chemins normalisés pour le datalake. Le préfixage par environnement est géré par DatalakeClient.

from cezam_lib.cezam_shared import datalake_paths

path = datalake_paths.original_path("sim123", "doc.pdf")
# → "sim123/original/doc.pdf"

path = datalake_paths.ocr_path("sim123", "doc.json")
# → "sim123/ocr/doc.json"

path = datalake_paths.pipeline_result_path("sim123", "ddp", "result.json")
# → "sim123/ddp/result.json"

RabbitMQPublisher

Publisher RabbitMQ avec propagation automatique du contexte OpenTelemetry.

from cezam_lib.cezam_shared import RabbitMQPublisher

with RabbitMQPublisher(
    host="localhost", port=5672, user="guest", password="guest"
) as publisher:
    publisher.publish(
        exchange="",
        routing_key="my_queue",
        message={"simulation_id": "sim123", "status": "ready"},
    )

RabbitMQConsumer

Consumer RabbitMQ avec gestion automatique des ack/nack et propagation OTel.

• Callback réussit → ack automatique
• RetryableError → nack avec requeue
• NonRetryableError ou autre exception → nack sans requeue

from cezam_lib.cezam_shared import RabbitMQConsumer

def handle_message(message: dict) -> None:
    print(f"Reçu: {message}")

with RabbitMQConsumer(
    host="localhost", port=5672, user="guest", password="guest"
) as consumer:
    consumer.consume(queue="my_queue", callback=handle_message)

Composants pipeline_template

BasePipeline

Classe de base abstraite pour les pipelines d'extraction spécialisés. Gère le flux complet :

1. Parse le PipelineMessage entrant
2. Lit les données OCR depuis le datalake
3. Appelle l'extracteur spécialisé
4. Écrit le résultat sur le datalake
5. Publie un FusionMessage vers la queue fusion

from cezam_lib.pipeline_template import BasePipeline, DataExtractor
from pydantic import BaseModel


class MyResult(BaseModel):
    status: str
    confidence: float
    field_count: int


class MyExtractor(DataExtractor[MyResult]):
    def extract(self, ocr_data: dict) -> MyResult:
        return MyResult(status="SUCCESS", confidence=0.95, field_count=10)


pipeline = BasePipeline(
    datalake_client=datalake_client,
    publisher=publisher,
    consumer=consumer,
    extractor=MyExtractor(),
    queue_name="my_pipeline",
    pipeline_name="my_pipeline",
)
pipeline.run()

DataExtractor

Interface abstraite générique pour l'extraction de données depuis l'OCR. Les extracteurs concrets héritent de DataExtractor[T] et implémentent extract().

PipelineMessage / FusionMessage

Modèles Pydantic pour la communication inter-pipelines :

• PipelineMessage — Message reçu du Doc Classifier (simulation_id, doc_name, document_type, ocr_json_path, etc.)
• FusionMessage — Message envoyé vers la queue Fusion avec les métriques d'extraction (status, quality, action, confidence_avg, etc.)

Exceptions

from cezam_lib.cezam_shared import (
    MinIOError,
    RabbitMQError,
    RetryableError,
    NonRetryableError,
)

Exception	Usage
MinIOError	Erreur lors d'une opération S3/MinIO
RabbitMQError	Erreur lors d'une opération RabbitMQ
RetryableError	Erreur temporaire, le message sera requeue
NonRetryableError	Erreur définitive, le message est rejeté

Configuration OpenTelemetry

from cezam_lib.cezam_shared import (
    setup_otel,
    inject_trace_context,
    extract_trace_context,
)

# Initialiser OTel pour un service
tracer, meter = setup_otel(
    service_name="doc_classifier",
    otel_endpoint="localhost:4317",
)

# Propager le contexte de trace dans des headers
headers = {}
inject_trace_context(headers)

# Extraire et activer le contexte depuis des headers entrants
extract_trace_context(incoming_headers)

Développement local

# Installer les dépendances (dev inclus)
uv sync

# Lancer les tests
uv run pytest

# Tests avec couverture
uv run pytest --cov=cezam_lib tests/

# Linting
uv run ruff check src/ tests/

Licence

MIT