Funções para gestão de pacotes de dados no portal dados.mg.gov.br
Project description
Data package manager para CKAN (dpckan)
O dpckan
é um pacote Python, acessível via interface CLI, utilizado para criação e atualização de conjuntos de dados e recursos (documentados de acordo com o padrão de metadados Frictionless Data) em uma instância do CKAN.
Curiosidades: Consulte a comparação do dpckan com alguns projetos relacionados.
Instalação
O dpckan
está disponível no Python Package Index - PyPI e pode ser instalado utilizando-se o comando abaixo:
# Antes de executar o comando abaixo lembre-se que ambiente Python deverá estar ativo
$ pip install dpckan
Configuração de Variáveis de ambiente
Todos os comandos exigem a indicação de uma instância CKAN (ex: https://demo.ckan.org/) e de uma chave válida para autenticação na referida instância. Esta indicação deverá ser realizada através do cadastro de variáveis de ambiente. Para invocação CLI de qualquer comando sem a necessidade de indicar explicitamente estas variáveis recomenda-se utilização dos nomes CKAN_HOST
e CKAN_KEY
para cadastro de instância e chave respectivamente. Caso outros nomes sejam utilizados, necessário indicar explicitamente durante a chamada da função desejada, utilizando-se as flags "--ckan-host" e "--ckan-key", conforme demostrado abaixo e ou de maneira mais detalhada na sessão Uso.
# CKAN_HOST=https://demo.ckan.org/
# CKAN_KEY=CC850181-6ZS9-4f4C-bf3f-fb4db7ce09f90 (Chave CKAN meramente ilustrativa)
# Utilização sem necessidade de indicar explicitamente variáveis
$ dpckan dataset create
# CKAN_HOST_PRODUCAO=https://demo.ckan.org/
# CKAN_KEY_PRODUCAO=CC850181-6ZS9-4f4C-bf3f-fb4db7ce09f90 (Chave CKAN meramente ilustrativa)
# Utilização indicando explicitamente variáveis, através flags --ckan-host e --ckan-key
$ dpckan dataset create --ckan-host $CKAN_HOST_PRODUCAO --ckan-key $CKAN_KEY_PRODUCAO
O cadastro das variáveis de ambiente CKAN_HOST
e CKAN_KEY
, necessárias para invocação de cada comando, deverá ser realizada conforme sistema operacional do usuário. Abaixo links de referência para tal:
Alternativamente, o cadastro destas variáveis de ambiente poderá ser realizado em arquivo ".env", na raiz do conjunto de dados, sendo necessário a inclusão deste ".env" em arquivo ".gitignore", evitando assim a sincronização e consequente publicização destas chaves em repositórios online como github, conforme demostrado abaixo:
# SOMENTE UTILIZE A OPÇÃO SUGERIDA ABAIXO SE POSSUIR FAMILIARIDADE COM O ASSUNTO, EVITANDO ASSIM PROBLEMAS COM ACESSO DE TERCEIROS NÃO AUTORIZADOS EM SUA INSTÂNCIA CKAN
# CUIDADO: SOMENTE EXECUTE OS COMANDOS ABAIXO SE OS ARQUIVO ".env" e ".gitignore" NÃO EXISTIREM NA RAIZ DO CONJUNTO DE DADOS
# CUIDADO: CASO COMANDOS ABAIXO SEJAM EXECUTADOS COM ".env" e ".gitignore" EXISTENTES TODO CONTEÚDO DOS MESMOS SERÁ APAGADO
# CUIDADO: SOMENTE EXECUTE OS COMANDOS ABAIXO SE TIVER CERTEZA E CONHECIMENTO DO QUE SERÁ FEITO
# Crie arquivo ".env" com estrutura para receber chaves CKAN_HOST e CKAN_KEY
# Após a criação, abra o arquivo e inclua os valores para cada variável
$ echo "CKAN_HOST=''\nCKAN_KEY=''" > .env
# Crie arquivo ".gitignore" com configuração para excluir arquivo ".env" do controle de versão git
$ echo ".env" > .gitignore
# Confira se configuração foi realizada com sucesso
# Comando abaixo deverá mostrar apenas criação/modificação de arquivo ".gitignore", não sendo apresentado nada para arquivo ".env"
$ git status
Uso
AVISO: VERIFIQUE AS VARIÁVEIS DE AMBIENTE E O CAMINHO DOS ARQUIVOS ANTES DE EXECUTAR CADA COMANDO. NÃO COPIE E COLE O CÓDIGO CEGAMENTE!
Acessando documentação do dpckan via terminal
# Informações gerais sobre o pacote e seus comandos
# Utilização das flags --help ou -h retornará o mesmo resultado
$ dpckan
# Informações sobre comandos dataset e resource
# Utilização das flags --help ou -h retornará o mesmo resultado
$ dpckan dataset
$ dpckan resource
# Informações sobre subcomandos dataset
# Utilização da flag -h retornará o mesmo resultado
$ dpckan dataset create --help
$ dpckan dataset update --help
# Informações sobre subcomandos resource
# Utilização da flag -h retornará o mesmo resultado
$ dpckan resource create --help
$ dpckan resource update --help
Criando e atualizando com um conjunto de dados via terminal
- Para criar um conjunto de dados, execute o comando no diretório aonde o arquivo datapackage.json se encontra:
$ dpckan dataset create
- E para atualizar o conjunto de dados, execute o comando no diretório aonde o arquivo datapackage.json se encontra:
$ dpckan dataset update
Criando e atualizando recursos via terminal
- Para criar um recurso, execute o seguinte comando no diretório aonde o arquivo datapackage.json se encontra. Não se esqueça de modificar o último argumento com o nome do recurso presente no arquivo datapackage.json que será criado
$ dpckan resource create --resource-name nome-recurso
# Utilização alias -rn para flag --resource-name
$ dpckan resource create -rn nome-recurso
- Para atualizar um recurso, execute o seguinte comando no diretório aonde o arquivo datapackage.json se encontra. Não se esqueça de modificar os últimos argumentos com o nome e id do recurso presente no arquivo datapackage.json que será atualizado
# Utilização flags --resource-name e --resource-id
$ dpckan resource update --resource-name nome-recurso --resource-id id-recurso
# Utilização alias -rn e -id para flags --resource-name e --resource-id respectivamente
$ dpckan resource update -rn nome-recurso -id id-recurso
Usando as flags
- É possível atualizar um conjunto de dados ou recurso fora do diretório onde o arquivo datapackage.json se encontra utilizando a flag
--datapackage
ou-dp
como abaixo:
# Utilização flag --datapackage
$ dpckan resource update --datapackage local/path/para/datapackage.json --resource-name nome-recurso --resource-id id-recurso
# Utilização alias -dp, -rn e -id para flags --datapackage,--resource-name e --resource-id respectivamente
$ dpckan resource update -dp local/path/para/datapackage.json -rn nome-recurso -id id-recurso
- Podemos usar as flags
-H
para oCKAN_HOST
,-k
para oCKAN_KEY
,-rn
para o--resource_name
e-id
para o--resource_id
, por exemplo:
# Utilização flags --ckan-host, --ckan-key, --resource-name e --resource-id
$ dpckan resource update --ckan-host $CKAN_HOST_PRODUCAO --ckan-key $CKAN_KEY_PRODUCAO --resource-name nome-recurso --resource-id id-recurso
# Utilização alias -H, -k, -rn e -id para flags --ckan-host, --ckan-key, --resource-name e --resource-id respectivamente
$ dpckan resource update -H $CKAN_HOST_PRODUCAO -k $CKAN_KEY_PRODUCAO -rn nome-recurso -id id-rescurso
Para mais exemplos, consulte a documentação
Check diff before updating a dataset
CLI
Running the diff
command
dpckan dataset diff --datapackage some-path/datapackage.json
Differences detected:
- On field title
- CKAN value A vowel letters dataset for tests CHANGED
- DataPackage value A vowel letters dataset for tests
Equal fields: version, url, license_id, owner_org, tags, notes
Via Python code
Using the python diff_dataset
function
import os
from dpckan.diff_dataset import diff_dataset
CKAN_HOST = os.environ.get('CKAN_HOST')
CKAN_KEY = os.environ.get('CKAN_KEY')
datapackage_path = 'local/path/para/datapackage.json'
# A chamada de funções via código Python exige passagem de todos os argumentos
diffs, oks = diff_dataset(
ckan_host=CKAN_HOST,
ckan_key=CKAN_KEY,
datapackage=datapackage_path
)
diffs
[{'field_name': 'title', 'ckan_value': 'A vowel letters dataset for tests CHANGED', 'datapackage_value': 'A vowel letters dataset for tests'}]
oks
['version', 'url', 'license_id', 'owner_org', 'tags', 'notes']
Check diff for resources
CLI
Running the diff
command for a resource
dpckan resource diff --datapackage some-path/datapackage.json --resource-name="This is the actual data"
Differences detected:
- On field format
- CKAN value: CSV
- DataPackage value: csv
Equal fields: description
Via Python code
Using the python diff_dataset
function
import os
from dpckan.diff_resource import diff_resource
CKAN_HOST = os.environ.get('CKAN_HOST')
CKAN_KEY = os.environ.get('CKAN_KEY')
datapackage_path = 'local/path/para/datapackage.json'
datapackage_path = 'dpckan/tests/data-samples/datapackage-example/datapackage.json'
resource_name = 'This is the actual data'
# A chamada de funções via código Python exige passagem de todos os argumentos
diffs, oks = diff_resource(
ckan_host=CKAN_HOST,
ckan_key=CKAN_KEY,
datapackage=datapackage_path,
resource_name=resource_name
)
diffs
[{'field_name': 'format', 'ckan_value': 'CSV', 'datapackage_value': 'csv'}]
oks
['description']
Desenvolvimento
Contribuir para o projeto
-
Prerequisitos:
- Python 3.9 ou superior
-
Passos básicos:
- Crie um fork do repositório do projeto
- Clone o repositório criado em sua conta após o fork
- Navegue até o repositório clonado em sua máquina
- Crie e ative um ambiente virtual Python para utilizar o projeto
-
Crie um branch para realizar as modificações necessárias
-
Realize o push da branch criada
-
Abra um PR explicando os motivos da mudança e como esta auxiliará no desenvolvimento do projeto
Atualizar versão
Conforme relatado no issue 6, atualização de versões no Pypi deve seguir estes os passos
Licença
O dpckan é licenciado sob a licença MIT.
Veja o arquivo LICENSE.md
para mais detalhes.
Change Log
0.1.3 (08/11/2021)
- Separação pacotes de desenvolvimento (requirements.txt) de pacotes de utilização (setup.py)
- Inclusão frictionless validate como validações
0.1.2 (20/10/2021)
- Update python-dotenv
0.1.1 (08/09/2021)
- Revisão documentação README.md
- Revisão documentação docstrings
- Revisão estrutura testes
0.1.0 (23/08/2021)
- Criação dos comandos cli para criação e atualização de datasets
- Criação dos comandos cli para criação e atualização de recursos
- Melhoria da documentação
0.0.1.9020 (09/06/2021)
- Publicação de documentação online do pacote
- Correção de bugs e exclusão de códigos repetidos ao longo do projeto
0.0.1.9000 (06/05/2021)
- Lançamento primeira versão de teste do pacote
Project details
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