daedaluspy 1.1.1

Code generation toolkit for data engineering with wheel distribution support

DaedalusPy

Visão Geral

DaedalusPy é um framework para engenharia de dados, criado para acelerar a construção de bibliotecas de dados corporativas e pipelines analíticos modulares, com foco em padronização, governança, reuso e produtividade em ambientes cloud ou multi-cloud.

🎉 Versão 1.1.0 - Novidades:

• ✨ Novos comandos para construção e distribuição de wheels
• 🔧 Instalação automática de bibliotecas em modo editável
• 📦 Suporte completo para distribuição de packages Python
• 🧪 Testes automatizados integrados

Pensando principalmente para utilização junto a ferramentas como azure synapse, Databricks e outros serviços de dados em nuvem, DaedalusPy permite que engenheiros de dados criem soluções robustas e escaláveis com facilidade.

Com o foco em trazer 2 grandes blocos de funcionalidades:

Bibliotecas de Dados Corporativas

Bibliotecas de dados unificadas centralizam entidades, domínios, validações e funções reutilizáveis, promovendo o reuso e a governança de dados em toda a organização. Recomendamos que profissionais próximos ao DevOps criem e disponibilizem essas bibliotecas para os engenheiros de dados mais próximos do desenvolvimento dos pipelines, assegurando que todos sigam padrões e práticas recomendadas de forma consistente.

Embora o foco principal seja a biblioteca de dados, incentivamos que ela — assim como o datalake — seja tratada como um middleware estratégico. Dessa forma, todos os processos que dependem de dados na empresa passam a adotar uma linguagem de negócio única, independentemente de onde os dados estejam armazenados.

Pipelines Analíticos Modulares

Pipelines analíticos modulares permitem a construção de fluxos de trabalho complexos de maneira simples, reutilizável e escalável. Com componentes desacoplados e altamente configuráveis, os engenheiros de dados podem orquestrar processos de ETL, transformação e análise de dados de forma eficiente, adaptando rapidamente as soluções às necessidades do negócio.

Instalação

pip install daedaluspy

Após a instalação, todos os comandos CLI estarão disponíveis via daedaluspy.

Objetivos

• Padronizar a modelagem, transformação e integração de dados em projetos analíticos.
• Centralizar entidades, domínios, validações e funções reutilizáveis.
• Facilitar a construção, orquestração e manutenção de pipelines robustos e escaláveis.
• Promover governança, versionamento e documentação centralizada.

Macro Entregas (Explicação Detalhada)

1. Construção e Distribuição de Wheels

O que faz: Permite construir pacotes wheel das bibliotecas criadas e instalá-las automaticamente no ambiente de desenvolvimento.

Comandos:

daedaluspy build-wheel <caminho_biblioteca> [--install]
daedaluspy install-library <caminho_biblioteca> [--editable] [--force] [--test-import]

Argumentos:

• <caminho_biblioteca>: Caminho para o diretório da biblioteca (obrigatório).
• --install: Instala automaticamente o wheel após construção.
• --editable ou -e: Instalação em modo editável (desenvolvimento).
• --force: Força reinstalação da biblioteca.
• --test-import: Testa importação após instalação.

Exemplos:

# Criar biblioteca e construir wheel com instalação automática
daedaluspy create-lib minha_lib
daedaluspy build-wheel minha_lib --install

# Instalar biblioteca em modo editável para desenvolvimento
daedaluspy install-library minha_lib --editable --test-import

Como funciona: Utiliza o módulo build do Python para criar wheels distribuíveis e pip para instalação, suportando tanto instalação normal quanto editável.

Quando usar: Para distribuir bibliotecas criadas ou instalar em modo desenvolvimento.

2. Geração de Bibliotecas de Dados

• O que faz: Cria a estrutura base de uma biblioteca de dados corporativa, centralizando entidades, configurações, serviços e ferramentas reutilizáveis.
• Comando:

  daedaluspy create-lib <nome> [--dataname <entidade>] [--systemname <domínio>]
  

• Argumentos:
  • <nome>: Nome da biblioteca (obrigatório).
  • --dataname <entidade>: (Opcional) Nome da entidade principal a ser criada junto com a biblioteca.
  • --systemname <domínio>: (Opcional) Nome do domínio/sistema principal.
• Exemplo:

  daedaluspy create-lib corp_data --dataname ClienteEntity --systemname vendas
  

• Como funciona: Gera uma pasta <libname>/ com subpastas para config/, data/, service/, tools/ e arquivos essenciais. Isso garante que todo projeto siga o mesmo padrão e facilite o reuso entre times.
• Quando usar: Sempre que iniciar um novo domínio de dados ou projeto analítico.

3. Geração de Entidades de Dados

• O que faz: Cria classes de entidades de negócio (ex: ClienteEntity) já com estrutura OOP, enums, validações e templates prontos para uso.
• Comando:

  daedaluspy create-data <ClasseEntidade> --tier <raw|clear|model> --cloud <azure|aws|google> [--columns <col1:tipo,col2:tipo,...>] [--output <pasta>]
  

• Argumentos:
  • <ClasseEntidade>: Nome da classe da entidade (obrigatório, ex: ClienteEntity).
  • --tier <raw|clear|model>: Camada da entidade (obrigatório).
  • --cloud <azure|aws|google>: Provedor cloud de referência (obrigatório).
  • --columns <col1:tipo,col2:tipo,...>: (Opcional) Lista de colunas e tipos, separadas por vírgula (ex: nome:str,idade:int).
  • --output <pasta>: (Opcional) Caminho de saída para o arquivo gerado.
• Exemplo:

  daedaluspy create-data ClienteEntity --tier raw --cloud azure --columns nome:str,idade:int,email:str
  

• Como funciona: Gera arquivos Python na estrutura correta, com métodos, validações e documentação, prontos para serem usados em pipelines e serviços.
• Quando usar: Sempre que precisar modelar uma nova entidade de dados, seja para ingestão, transformação ou consumo.

4. Geração de Serviços

• O que faz: Cria serviços de integração (ex: APIs, bancos de dados) já integrados à biblioteca, seguindo padrões de OOP e enums.
• Comando:

  daedaluspy create-service <NomeServico> --type <api|database> [--models <Model1,Model2,...>] [--output <pasta>]
  

• Argumentos:
  • <NomeServico>: Nome do serviço (obrigatório).
  • --type <api|database>: Tipo do serviço (obrigatório).
  • --output <pasta>: (Opcional) Caminho de saída para o serviço gerado.
• Exemplo:

  daedaluspy create-service Salesforce --type api
  

• Como funciona: Gera a estrutura de serviço, facilitando integrações externas e padronizando o acesso a dados.
• Quando usar: Sempre que precisar integrar uma nova fonte ou destino de dados ao seu ecossistema.

5. Geração de Pipelines

• O que faz: Cria a estrutura de um pipeline modular, pronto para orquestração, sem subpastas desnecessárias e com todos os arquivos essenciais (main, config, steps, etc).
• Comando:

  daedaluspy create-pipeline <domínio> <entidade> --tier <raw|clear|model> --output <pasta> [--template_type <tipo>] [--lib_name <nome>] [--cloud_provider <cloud>] [--entity_target <entidade>] [--entity_target_class <classe>]
  

• Argumentos:
  • <domínio>: Nome do domínio do pipeline (obrigatório).
  • <entidade>: Nome da entidade principal (obrigatório).
  • --tier <raw|clear|model>: Camada do pipeline (obrigatório).
  • --output <pasta>: Caminho de saída do pipeline (obrigatório), recomendamos em caso de azure synapse, sparkJobsFiles.
  • --lib_name <nome>: (Opcional) Nome da biblioteca de dados a ser referenciada, caso tenha mais de uma biblioteca na mesma pasta.
  • --cloud_provider <cloud>: (Opcional) Provedor cloud de referência, opções sendo: azure, aws, google.
  • --entity_target <entidade>: (Opcional) Entidade alvo para integração.
  • --entity_target_class <classe>: (Opcional) Classe da entidade alvo.
• Exemplo:

  daedaluspy create-pipeline vendas ClienteEntity --tier clear --output ./vendas_pipeline --template_type etl --lib_name corp_data --cloud_provider azure
  

• Como funciona: Gera uma pasta do pipeline diretamente no local especificado, pronta para receber a lógica de negócio e ser executada.
• Quando usar: Sempre que precisar criar um novo fluxo de ingestão, transformação ou entrega de dados, reaproveitando entidades e serviços da biblioteca.

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Cada comando do DaedalusPy foi desenhado para garantir padronização, acelerar o desenvolvimento e permitir que o engenheiro de dados foque no que realmente importa: a lógica de negócio e a entrega de valor. O CLI não substitui o trabalho do desenvolvedor, mas elimina o retrabalho estrutural e direciona o padrão arquitetural do projeto.

Casos de Uso Reais

• Criar biblioteca de dados corporativa:

  daedaluspy create-lib corp_data
  

• Adicionar entidade de negócio:

  daedaluspy create-data ClienteEntity --tier raw --cloud azure
  

• Adicionar serviço de integração:

  daedaluspy create-service Salesforce --type api
  

• Gerar pipeline para domínio/entidade/camada:

  daedaluspy create-pipeline vendas ClienteEntity --tier clear --output .
  

• Construir e distribuir biblioteca:

  daedaluspy build-wheel corp_data --install
  

• Instalar biblioteca em modo desenvolvimento:

  daedaluspy install-library corp_data --editable --test-import
  

Estrutura Gerada (Exemplo Real)

corp_data/
  config/
    __init__.py
    config.py
  data/
    raw/
      __init__.py
      ClienteEntity.py
    clear/
    model/
  service/
    salesforce/
      __init__.py
  tools/
    logger/
      __init__.py
  __init__.py
  README.md
  setup.py

vendas_ClienteEntity_clear/
  __init__.py
  base.py
  config.py
  flowbuilder.py
  steps.py
  main.py
  README.md
  requirements.txt

Fluxo de Trabalho Típico

1. Crie a biblioteca:
   daedaluspy create-lib corp_data
2. Adicione entidades e serviços:
   daedaluspy create-data ClienteEntity --tier raw --cloud azure
daedaluspy create-service Salesforce --type api
3. Construa e distribua a biblioteca:
   daedaluspy build-wheel corp_data --install
4. Gere o pipeline:
   daedaluspy create-pipeline vendas ClienteEntity --tier clear --output .
5. Implemente lógica e execute.

Workflow de Desenvolvimento com Wheels

Para Desenvolvedores de Bibliotecas:

# 1. Criar nova biblioteca
daedaluspy create-lib minha_lib_dados

# 2. Adicionar entidades
daedaluspy create-data ClienteEntity --tier raw --cloud azure

# 3. Desenvolver funcionalidades...

# 4. Construir wheel para distribuição
daedaluspy build-wheel minha_lib_dados

# 5. Testar instalação
daedaluspy install-library minha_lib_dados --editable --test-import

Para Consumidores de Bibliotecas:

# Instalar biblioteca existente em modo desenvolvimento
daedaluspy install-library path/to/corp_data --editable

# Ou instalar wheel construído
daedaluspy install-library path/to/corp_data

Melhores Práticas

• Use o CLI para gerar a estrutura base e arquivos padronizados.
• Implemente a lógica de negócio, transformações e integrações nos arquivos gerados.
• Siga os padrões do desenvolvimento orientado a objetos (OOP) e templates definidos pelo framework.
• Evite alterar manualmente a estrutura dos arquivos base gerados pelo CLI (exceto para lógica de negócio).
• Mantenha a biblioteca centralizada e versionada.
• Use templates para padronizar lógica e documentação.

Público-Alvo

• Engenheiros e arquitetos de dados
• Times de analytics, BI e governança

Licença

MIT