conduto

O duto que leva seus dados da origem ao destino.

CLI para criar projetos de migração/ELT de dados: gera o .env com as credenciais dos bancos, o manifesto main.yml, os schemas YAML das tabelas e configura o ambiente com uv (pyyaml, jinja2, polars, dagster, dagster-webserver).

Repositório: github.com/joaopedrozg/conduto

Funcionalidades

• Scaffold completo de projeto ELT em um único comando
• Fluxo interativo para configurar bancos de origem e destino (PostgreSQL, MySQL, SQL Server)
• Geração do .env com as credenciais das duas pontas do duto
• Manifesto main.yml com a ordem de dependência das tabelas
• Schemas YAML de exemplo (clientes, pedidos e produtos) com PK, FK, unique e default
• Ambiente Python gerenciado por uv com pyyaml, jinja2, polars, dagster e dagster-webserver
• Adapta-se automaticamente a um projeto uv existente (gera direto no projeto atual, sem subpasta nem uv init)
• Adapters de conexão com defaults por SGBD (porta, banco e usuário)
• Teste de conexão antes de gerar o projeto (com opção de digitar novamente ou seguir mesmo assim)
• Navegação pelos bancos e schemas do servidor — sem precisar digitar o nome do banco
• Opção de criar banco e schema no destino direto pelo fluxo interativo
• Geração automática de schemas a partir do banco de origem: lista tabelas e colunas, infere tipos, PK, FK, unique e default
• Ordenação do main.yml por dependência (pais antes de filhos)
• Gerenciamento automático de schedules: infere colunas de atualização incremental, cria um schedule padrão de hora em hora por tabela e um schedule para o modelo geral
• Geração de código Dagster padrão que segue a chave schedule de cada schema (cron, mode, incremental_column, full_load e truncate)
• Comando conduto schedules para (re)gerar os schedules e o código Dagster de um projeto existente
• Credenciais visíveis no prompt durante o preenchimento — só vão para o .env
• Instalação da lib oficial do SGBD escolhido (psycopg[binary], pymysql, pyodbc)
• Download/instalação automática do ODBC Driver for SQL Server (Windows, Linux e macOS)
• Feedback visual com rich e questionary

Instalação

pip install conduto

Ou, para usar sem sujar o ambiente atual:

uv tool install conduto

Uso

Crie um novo projeto de migração:

conduto init meu_projeto

O comando pergunta interativamente:

1. SGBD de origem (PostgreSQL, MySQL ou SQL Server) — os defaults de porta e usuário mudam conforme o SGBD
2. Credenciais do servidor de origem (host, porta, usuário e senha) — sem precisar digitar o banco
3. Teste de conexão — se falhar, escolha entre digitar novamente ou continuar mesmo assim
4. Lista de bancos do servidor de origem — escolha um
5. Lista de schemas do banco escolhido — escolha um
6. SGBD de destino
7. Credenciais de destino, com o mesmo fluxo — e com opção de criar um banco e/ou schema novo
8. Como configurar os schemas: gerar automaticamente a partir do banco de origem (tabelas, colunas e tipos inferidos) ou configurar manualmente (gera os exemplos)
9. Gerenciamento de schedules — pergunta se você quer gerar automaticamente o schedule de cada tabela (padrão: hora em hora) e o código Dagster correspondente
10. Servidor Dagster — pergunta se você quer subir o servidor agora (uv run dagster dev) e gera os scripts run_dagster.ps1/run_dagster.sh

Dentro de um projeto uv? Se o diretório atual já tem pyproject.toml (por exemplo, após uv add conduto), o conduto se adapta: gera .env, main.yml e schemas/ direto no projeto atual e adiciona só as dependências que faltam — sem criar subpasta nem rodar uv init. Dentro de um projeto uv? Se o diretório atual já tem pyproject.toml (por exemplo, após uv add conduto), o conduto se adapta: gera .env, main.yml e schemas/ direto no projeto atual e adiciona só as dependências que faltam — sem criar subpasta nem rodar uv init. Nesse caso, use uv run conduto init (o nome do projeto vira opcional).

Geração automática de schemas

Depois de testar as duas conexões, o conduto pergunta como você quer configurar os schemas das tabelas:

• Gerar automaticamente: o conduto lista as tabelas do banco de origem, permite marcar/desmarcar quais incluir, lê as colunas (tipos, PK, FK, unique, default e nullable) e gera os schemas/*.yml e o main.yml na ordem de dependência (pais antes de filhos).
• Configurar manualmente: mantém o comportamento atual e gera os três schemas de exemplo (clientes, pedidos e produtos) para você editar.

DDL para o banco de destino

Depois de gerar os schemas, o conduto ddl converte tudo em CREATE TABLE para o banco de destino. Antes de gerar, ele pergunta se você quer aplicar agora no banco de destino ou apenas gerar o DDL para aplicar depois. No conduto init (modo gerar automaticamente), a mesma pergunta aparece ao final da geração dos schemas:

# pergunta se quer aplicar agora ou só gerar
conduto ddl

# salva o DDL em um arquivo .sql (aplicação fica para depois)
conduto ddl --output ddl.sql

# aplica direto no banco de destino (cria o schema se necessário), sem perguntar
conduto ddl --apply

# apenas gera o DDL, sem perguntar
conduto ddl --no-apply

As flags --apply e --no-apply pulam a pergunta interativa (útil para scripts). O comando lê o .env (credenciais de destino), o main.yml (ordem de dependência) e os schemas/*.yml, traduzindo tipos e funções (ex.: gen_random_uuid(), clock_timestamp()) para o SGBD de destino (PostgreSQL, MySQL ou SQL Server). Por padrão roda no diretório atual; use --dir caminho/do/projeto para outro diretório.

Schedules e Dagster

Ao final do conduto init, o conduto pergunta se você quer gerenciar os schedules automaticamente. Se sim:

• Mapeia as tabelas e tenta inferir a coluna de atualização incremental (watermark): prioriza colunas como updated_at/atualizado_em, depois created_at/criado_em e, por fim, qualquer coluna temporal
• Cria um schedule padrão de hora em hora (0 * * * *) para cada tabela, gravado na chave schedule do schema YAML — edite à vontade:

schedule:
  cron: "0 * * * *"
  mode: incremental        # incremental (usa incremental_column) ou full
  incremental_column: updated_at
  full_load: false          # true força uma carga completa na próxima execução
  truncate: false           # true limpa a tabela de destino antes de carregar

• Adiciona o schedule do modelo geral no main.yml (executa todas as tabelas na ordem de dependência)
• Gera o pacote conduto_dagster/ com os assets e schedules, além do definitions.py na raiz — para rodar, é só executar uv run dagster dev
• Adiciona o bloco [tool.dagster] no pyproject.toml apontando para as definições — o dagster dev (versões recentes) exige esse bloco ou um argumento -m/-f para localizar o código

O código Dagster lê o main.yml e os schemas/*.yml em tempo de execução: alterar a chave schedule de um schema muda o asset/schedule sem precisar regenerar nada. Tabelas com FK viram dependências de assets (pais antes de filhos).

Para regenerar depois (por exemplo, após adicionar uma tabela nova):

# na raiz do projeto
conduto schedules

# apontando para outro diretório
conduto schedules --dir caminho/do/projeto

Os valores já editados nos YAMLs são preservados na regeneração — só as chaves ausentes recebem o padrão.

Subindo o servidor Dagster

Ao final do conduto init, o conduto também pergunta se você quer subir o servidor Dagster agora e gera comandos prontos no projeto:

# na raiz do projeto
uv run dagster dev

# ou pelos scripts gerados
.\run_dagster.ps1      # Windows
./run_dagster.sh        # Linux/macOS

# ou direto pelo conduto
conduto dagster
conduto dagster --dir caminho/do/projeto

O servidor abre em http://localhost:3000 — pressione Ctrl+C para encerrar. O dagster dev exige o pacote dagster-webserver; o conduto o instala junto com as demais dependências e, se faltar num projeto já existente, instala automaticamente antes de subir o servidor (uv add dagster-webserver).

Enquanto o servidor inicializa, o conduto mostra um status animado ("Aguardando o servidor Dagster iniciar...") e avisa quando ele estiver no ar — nada de tela parada sem sinal de progresso. Se o código conduto_dagster/ ainda não existir no projeto, ele é gerado na hora a partir do main.yml e dos schemas/*.yml, e o bloco [tool.dagster] é adicionado ao pyproject.toml automaticamente.

Driver ODBC do SQL Server

O pyodbc precisa do driver nativo instalado no sistema. Se a conexão com SQL Server falhar por falta de driver, o conduto init oferece a opção Instalar driver automaticamente. As credenciais já digitadas ficam guardadas só em memória e, depois da instalação, o teste de conexão é reexecutado sozinho — você não precisa digitá-las novamente. Também dá para instalar direto, sem passar pelo fluxo interativo:

conduto install-sqlserver-driver

Esse comando funciona em Windows (winget ou MSI), Linux (apt) e macOS (Homebrew). No Windows, existe ainda um script standalone que baixa o instalador oficial — útil para instalação offline ou para automatizar fora do conduto:

Durante a instalação no Windows, se o terminal não estiver como administrador, o conduto abre a janela de permissão (UAC) na frente para você confirmar. Se houver um reinício pendente no sistema, a instalação é bloqueada com um aviso claro até você reiniciar o Windows. O download e a instalação rodam em segundo plano (sem abrir janela do PowerShell) — só a confirmação do UAC aparece.

# só baixa o MSI
.\scripts\install-sqlserver-odbc.ps1 -DownloadOnly -OutFile .\msodbcsql18.msi

# baixa e instala (winget ou MSI; se precisar de administrador, o UAC abre na frente)
.\scripts\install-sqlserver-odbc.ps1

Versões suportadas: 18 (padrão) e 17 (-Version 17). Documentação oficial: Download ODBC Driver for SQL Server.

O que é gerado

meu_projeto/
├── .env
├── main.yml
├── run_dagster.ps1 / run_dagster.sh   # comandos para subir o Dagster
├── definitions.py            # ponto de entrada do dagster dev (com schedules)
├── conduto_dagster/          # código Dagster padrão (com schedules)
│   ├── __init__.py
│   ├── etl.py
│   └── definitions.py
├── schemas/
│   ├── clientes.yml
│   ├── pedidos.yml
│   └── produtos.yml
└── ambiente uv (pyyaml, jinja2, polars, dagster, dagster-webserver)

Fora de um projeto uv, essa estrutura é criada dentro de meu_projeto/. Dentro de um projeto uv já existente, os arquivos são gerados no diretório atual. O projeto é inicializado sem pasta src/ (uv init --bare) — scripts e código Dagster ficam na raiz.

.env — credenciais

Guarda as credenciais de origem e destino em variáveis DB_ORIGEM_* e DB_DESTINO_*:

DB_ORIGEM_TYPE=postgresql
DB_ORIGEM_HOST=localhost
DB_ORIGEM_PORT=5432
DB_ORIGEM_NAME=postgres
DB_ORIGEM_SCHEMA=public
DB_ORIGEM_USER=postgres
DB_ORIGEM_PASSWORD=postgres

DB_DESTINO_TYPE=postgresql
DB_DESTINO_HOST=localhost
DB_DESTINO_PORT=5432
DB_DESTINO_NAME=postgres
DB_DESTINO_SCHEMA=public
DB_DESTINO_USER=postgres
DB_DESTINO_PASSWORD=postgres

Importante: o .env contém credenciais e não deve ser versionado.

main.yml — manifesto

Define a versão do projeto e a lista de schemas na ordem correta de dependência:

version: "1.0"
project: meu_projeto

# Schedule do modelo geral (todas as tabelas, na ordem de dependência)
schedule:
  cron: "0 * * * *"

tables:
  - path: "schemas/clientes.yml"
  - path: "schemas/pedidos.yml"
  - path: "schemas/produtos.yml"

schemas/*.yml — tabelas

Schemas YAML que descrevem as tabelas: tipos, chave primária, foreign keys, unique e default.

table: clientes
schema: public
description: "Tabela de cadastro de clientes"
schedule:
  cron: "0 * * * *"
  mode: incremental
  incremental_column: criado_em
  full_load: false
  truncate: false
columns:
  - name: id
    type: integer
    primary_key: true
    nullable: false
  - name: nome
    type: varchar(255)
    nullable: false

Os três exemplos cobrem padrões comuns de modelagem:

Ambiente uv

Se ainda não existir pyproject.toml, o conduto inicializa o projeto e instala as dependências do pipeline:

uv init --no-readme --bare   # sem pasta src/
uv add pyyaml jinja2 polars dagster dagster-webserver

O projeto é inicializado sem a pasta src/, pois os scripts e o código Dagster ficam na raiz. E também a lib oficial do SGBD escolhido: psycopg[binary] (PostgreSQL), pymysql (MySQL) ou pyodbc (SQL Server).

Como funciona

1. cli.py faz as perguntas de origem e destino e monta o contexto
2. env_render renderiza o template do .env
3. Se você escolheu gerar automaticamente, database/introspect.py lê tabelas e colunas do banco de origem e schemas/schemas_auto.py gera os schemas e o main.yml; caso contrário, schemas_render renderiza os exemplos em schemas/
4. Se você optou por gerenciar schedules, schedules/schedules_auto.py infere colunas de atualização incremental, grava a chave schedule nos schemas e no main.yml, e schedules/dagster_render.py gera o código Dagster padrão
5. setup_uv_environment roda uv init (se necessário) e uv add das dependências

Próximos passos

1. Revise os schemas em schemas/ (na geração automática eles já refletem o banco de origem)
2. Revise o .env com as credenciais corretas de origem e destino
3. Revise os schedules em cada schema (cron, mode, incremental_column, full_load, truncate) e o schedule do modelo geral no main.yml
4. Suba o servidor Dagster: uv run dagster dev, run_dagster.ps1 (Windows), run_dagster.sh (Linux/macOS) ou conduto dagster — assets e schedules já vêm montados a partir dos YAMLs

Desenvolvimento

uv sync
uv build
uv publish

Licença

MIT