fabrictools 0.9.0

User-friendly PySpark helpers for Microsoft Fabric Lakehouses and Warehouses

fabrictools

Bibliotheque Python pour simplifier le travail de donnees dans Microsoft Fabric.
Vous utilisez des fonctions courtes pour lire, nettoyer, fusionner et publier vos tables, sans gerer des chemins techniques complexes.

Documentation detaillee (reference API et guides Sphinx) : https://willykinfoussia.github.io/FabricPackage/

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Table des matieres

• Pourquoi utiliser fabrictools
• Prerequis
• Installation
• Documentation en ligne
• Premiers pas (5 minutes)
• Tutoriel interactif : projet fictif NovaRetail
• Index rapide : toutes les fonctions publiques
• Transform DataFrame (filtre / jointure)
• FAQ
• Support
• Ressources mainteneur
• Licence

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Pourquoi utiliser fabrictools

• Vous passez le nom du Lakehouse/Warehouse, pas une URL longue.
• Vous avez des operations courantes pretes a l'emploi (read, write, merge, clean).
• Vous pouvez lancer un pipeline de preparation en plusieurs etapes claires.
• Vous disposez d’aides generiques sur DataFrame (filtrer par liste de valeurs, jointure avec colonnes prefixees).
• Vous gagnez du temps avec des fonctions d'orchestration (table unique ou bulk).
• Vous gardez un code notebook lisible pour toute l'equipe.

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Prerequis

• Python >= 3.9
• Un environnement Microsoft Fabric (recommande)
• Un notebook attache a un Lakehouse pour les operations Lakehouse

Bon a savoir :

• Dans Fabric, pyspark et delta-spark sont deja disponibles.
• Hors Fabric, certaines fonctions de resolution de chemins peuvent echouer (ex: absence de notebookutils).

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Installation

# Cas standard (notebook Fabric)
pip install fabrictools

# Cas local avec Spark + Delta
pip install "fabrictools[spark]"

# Option visualisation (graphiques pour scan qualite)
pip install "fabrictools[visualization]"

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Documentation en ligne

• Site Sphinx (API, guides) : https://willykinfoussia.github.io/FabricPackage/

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Premiers pas (5 minutes)

import fabrictools as ft

# Lire une table/fichier depuis un Lakehouse
df = ft.read_lakehouse("BronzeLakehouse", "dbo/orders")
df.show(5)

Ensuite, vous pouvez faire :

1. Nettoyer les donnees (clean_data)
2. Ajouter des metadonnees (add_silver_metadata)
3. Ecrire vers un Lakehouse cible (write_lakehouse)

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Tutoriel interactif : projet fictif NovaRetail

Objectif : partir de donnees brutes de ventes et finir avec des tables preparees pour le reporting.

Vue d'ensemble (visuel)

flowchart LR
    sourceLakehouse["BronzeLakehouse (brut)"] --> cleanStep["Nettoyage"]
    cleanStep --> silverStep["Enrichissement Silver"]
    silverStep --> curatedLakehouse["SilverLakehouse (curated)"]
    curatedLakehouse --> preparedStep["Preparation semantique"]
    preparedStep --> preparedLakehouse["PreparedLakehouse"]
    preparedLakehouse --> warehouseStep["Warehouse + BI"]

Etape 1 - Lire les ventes brutes

import fabrictools as ft

orders_raw = ft.read_lakehouse("BronzeLakehouse", "dbo/orders_raw")
orders_raw.show(5)

Etape 2 - Nettoyer les donnees

orders_clean = ft.clean_data(orders_raw)

Etape 3 - Enrichir en metadonnees Silver

orders_silver = ft.add_silver_metadata(
    orders_clean,
    source_lakehouse_name="BronzeLakehouse",
    source_relative_path="dbo/orders_raw",
    source_layer="bronze",
)

Etape 4 - Ecrire en Silver

ft.write_lakehouse(
    orders_silver,
    lakehouse_name="SilverLakehouse",
    relative_path="dbo/orders",
    mode="overwrite",
    partition_by=["year", "month", "day"],
)

Etape 5 - Scanner la qualite

quality = ft.scan_data_errors(orders_silver, include_samples=True, display_results=True)
quality["summary_df"].show(truncate=False)

Etape 6 - Fusion incrementale (upsert)

orders_updates = ft.read_lakehouse("BronzeLakehouse", "dbo/orders_updates")

ft.merge_lakehouse(
    source_df=orders_updates,
    lakehouse_name="SilverLakehouse",
    relative_path="dbo/orders",
    merge_condition="src.order_id = tgt.order_id",
)

Etape 7 - Ecriture dans un Warehouse

ft.write_warehouse(
    df=orders_silver,
    warehouse_name="RetailWarehouse",
    table="dbo.orders",
    mode="overwrite",
)

Etape 8 - Pipeline prepare (table unique)

prepared_df = ft.prepare_and_write_data(
    source_lakehouse_name="SilverLakehouse",
    source_relative_path="Tables/dbo/orders",
    target_lakehouse_name="PreparedLakehouse",
    target_relative_path="Tables/dbo/orders_prepared",
    mode="overwrite",
)

Etape 9 - Pipeline prepare (bulk)

bulk_result = ft.prepare_and_write_all_tables(
    source_lakehouse_name="SilverLakehouse",
    target_lakehouse_name="PreparedLakehouse",
    include_schemas=["dbo"],
    continue_on_error=True,
)
print(bulk_result["successful_tables"], bulk_result["failed_tables"])

Etape 10 - Dimensions pour reporting

dims = ft.generate_dimensions(
    lakehouse_name="PreparedLakehouse",
    warehouse_name="RetailWarehouse",
    include_date=True,
    include_country=True,
    include_city=True,
)

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Index rapide : toutes les fonctions publiques

Chaque fonction ci-dessous est exportee directement depuis import fabrictools as ft.

Lakehouse

read_lakehouse

df = ft.read_lakehouse("BronzeLakehouse", "dbo/customers")

write_lakehouse

ft.write_lakehouse(df, "SilverLakehouse", "dbo/customers", mode="overwrite")

merge_lakehouse

ft.merge_lakehouse(
    source_df=df_updates,
    lakehouse_name="SilverLakehouse",
    relative_path="dbo/customers",
    merge_condition="src.customer_id = tgt.customer_id",
)

delete_all_lakehouse_tables

ft.delete_all_lakehouse_tables(
    lakehouse_name="SandboxLakehouse",
    include_schemas=["dbo"],
    dry_run=True,
)

clean_data

df_clean = ft.clean_data(df)

add_silver_metadata

df_silver = ft.add_silver_metadata(df_clean, "BronzeLakehouse", "dbo/customers_raw")

scan_data_errors

scan = ft.scan_data_errors(df_silver, include_samples=True, display_results=False)
scan["summary_df"].show()

clean_and_write_data

df_out = ft.clean_and_write_data(
    source_lakehouse_name="BronzeLakehouse",
    source_relative_path="dbo/customers_raw",
    target_lakehouse_name="SilverLakehouse",
    target_relative_path="dbo/customers",
    mode="overwrite",
)

clean_and_write_all_tables

result = ft.clean_and_write_all_tables(
    source_lakehouse_name="BronzeLakehouse",
    target_lakehouse_name="SilverLakehouse",
    include_schemas=["dbo"],
    max_workers=None,  # default: min(nombre_de_tables, 5)
    continue_on_error=True,
)

Warehouse

read_warehouse

df_wh = ft.read_warehouse("RetailWarehouse", "SELECT TOP 100 * FROM dbo.orders")

write_warehouse

ft.write_warehouse(df_wh, warehouse_name="RetailWarehouse", table="dbo.orders_snapshot", mode="append")

Dimensions

build_dimension_date

dim_date = ft.build_dimension_date(start_date="2020-01-01", end_date="2030-12-31")

build_dimension_country

dim_country = ft.build_dimension_country(countries_limit=100)

build_dimension_city

dim_city = ft.build_dimension_city(
    regions=["Europe"],
    countries=["FR", "DEU", "Belgium"],
)

generate_dimensions

all_dims = ft.generate_dimensions(
    lakehouse_name="PreparedLakehouse",
    warehouse_name="RetailWarehouse",
    include_date=True,
    include_country=True,
    include_city=True,
)

Source -> Prepared

snapshot_source_schema

schema_hash = ft.snapshot_source_schema("SilverLakehouse", "Tables/dbo/orders")

resolve_columns

mappings = ft.resolve_columns(
    df=orders_silver,
    source_lakehouse_name="SilverLakehouse",
    schema_hash=schema_hash,
)

transform_to_prepared

prepared_df = ft.transform_to_prepared(
    df=orders_silver,
    resolved_mappings=mappings,
    source_lakehouse_name="SilverLakehouse",
)

write_prepared_table

ft.write_prepared_table(
    df=prepared_df,
    resolved_mappings=mappings,
    target_lakehouse_name="PreparedLakehouse",
    target_relative_path="Tables/dbo/orders_prepared",
    mode="overwrite",
)

generate_prepared_aggregations

agg_tables = ft.generate_prepared_aggregations(
    source_lakehouse_name="SilverLakehouse",
    target_lakehouse_name="PreparedLakehouse",
    target_relative_path="Tables/dbo/orders_prepared",
    resolved_mappings=mappings,
)

publish_semantic_model

publish_result = ft.publish_semantic_model(
    target_lakehouse_name="PreparedLakehouse",
    agg_tables=agg_tables,
    resolved_mappings=mappings,
    semantic_workspace="<workspace-id-ou-nom>",
    semantic_model_name="novaretail_dataset",
)

prepare_and_write_data

one_table = ft.prepare_and_write_data(
    source_lakehouse_name="SilverLakehouse",
    source_relative_path="Tables/dbo/orders",
    target_lakehouse_name="PreparedLakehouse",
    target_relative_path="Tables/dbo/orders_prepared",
)

prepare_and_write_all_tables

all_tables = ft.prepare_and_write_all_tables(
    source_lakehouse_name="SilverLakehouse",
    target_lakehouse_name="PreparedLakehouse",
    include_schemas=["dbo"],
    continue_on_error=True,
)

make_business_ready

Transforme les tables pour le métier : renommage des colonnes (snake_case -> Normal Case), nettoyage du nom des tables (retrait de Cleaned/Processed et conversion en PascalCase) et mise à jour des métadonnées d'ingestion.

business_result = ft.make_business_ready(
    source_lakehouse_name="SilverLakehouse",
    target_lakehouse_name="GoldLakehouse",
    tables=["Tables/dbo/Cleaned_orders", "Tables/dbo/Processed_clients"],
    custom_table_names={"Tables/dbo/Cleaned_orders": "CommandesBusiness"},
)

Transform (DataFrame)

Helpers reutilisables DataFrame → DataFrame (notebooks, Bronze/Silver/Gold). Pour merge_dataframes, le prefixe des colonnes ajoutees suit l’ordre : nom de variable join_df a l’appel si l’introspection reussit, sinon alias logique Spark du DataFrame de droite (ex. join_df.alias("projets")), sinon la valeur par defaut join ; vous pouvez forcer avec join_prefix=.... Les suffixes sont normalises (snake_case, comme clean_data).

build_tcd

Simule la création d'un Tableau Croisé Dynamique (TCD) à la manière d'Excel, en spécifiant les lignes, colonnes, valeurs à agréger (via un nom ou un dictionnaire), filtres optionnels, et renommage des colonnes.

tcd_df = ft.build_tcd(
    df,
    rows="Region",
    columns="Year",
    values={"Sales": "sum"},
    filters="Product IN ('A', 'C') AND Year > 2022",
    custom_columns_names=["Region", "Year 2023", "Year 2024"]
)

filter_column_by_values

Filtre sur une colonne et une liste de valeurs : pas de cast ; trim uniquement si la colonne est de type chaine ; les str dans la liste sont strip()’es. Avec exclude=True (defaut), les lignes dont la valeur est dans la liste sont exclues.

df2 = ft.filter_column_by_values(df, "Compte", ("70830000", "70840000"), exclude=True)

merge_dataframes

Joint main a join_df sur une ou plusieurs paires de cles (colonne_main, colonne_droite) ; apporte les colonnes listees dans join_columns, renommees en {prefix_snake}_{colonne_snake_unique} (prefixe = nom de variable a l’appel, sinon alias Spark du join_df, sinon join, ou join_prefix="..." pour forcer).

out = ft.merge_dataframes(
    main=detail,
    join_df=projets,
    join_columns=["Client", "Type projet", "Nom client"],
    keys=[("Code projet", "ID projet")],
    how="left",
)
# Ex. colonnes : projets_client, projets_type_projet, projets_nom_client

drop_rows_over_empty_percent

Supprime les lignes dont la part de cellules vides (null ou chaine vide apres trim, voir empty_or_null) sur les colonnes evaluees est strictement superieure a max_empty_percent (0 a 1).

df_kept = ft.drop_rows_over_empty_percent(df, 0.5)

remove_columns

Retire une ou plusieurs colonnes ; les noms sont resolus comme pour merge_dataframes (nom physique, libelle normalise ou snake_case).

df2 = ft.remove_columns(df, "Colonne inutile")

rename_columns_normalized

Renomme toutes les colonnes en snake_case avec des suffixes _2, _3, … si besoin (meme logique que l’etape de renommage de clean_data).

df2 = ft.rename_columns_normalized(df)

rename_columns_pq_serial_to_dates

Detecte les noms de colonnes contenant un numero de serie Excel / Power Query et les renomme avec une date (strftime configurable).

df2 = ft.rename_columns_pq_serial_to_dates(df, date_format="%Y-%m-%d")

rename_columns_pq_serial_to_mois_annee

Comme rename_columns_pq_serial_to_dates, avec des etiquettes mois annee en francais (ex. janvier_2024).

df2 = ft.rename_columns_pq_serial_to_mois_annee(df)

rename_columns_month_year_block_labels

Repere des blocs contigus de colonnes mois annee (francais) et ajoute un marqueur de bloc dans le nom (libelles ordonnes par defaut pour des projections type couts / CA).

df2 = ft.rename_columns_month_year_block_labels(df)

month_start_from_ca_monthly_col

Parse le premier jour du mois a partir d’un nom de colonne large (tete mois annee francais, suffixe optionnel [label]).

m = ft.month_start_from_ca_monthly_col("janvier_2024 [CA Monthly]")

resolve_dataframe_column

Retourne le nom physique d’une colonne a partir d’un libelle logique, normalise comme apres clean_data, ou snake_case.

col = ft.resolve_dataframe_column(df, "Nom affiche")

wide_value_columns

Liste les colonnes dont le nom se termine par un suffixe donne (ex. bloc [CA Monthly]), hors exclusions.

value_cols = ft.wide_value_columns(df, suffix=" [CA Monthly]")

dataframe_unpivot_wide_month_suffix

Passe du format large (plusieurs colonnes mois) au format long : identifiants + colonne variable + valeur + MonthStart deduit du nom de colonne.

long_df = ft.dataframe_unpivot_wide_month_suffix(
    df,
    id_columns=["Projet"],
    value_columns_suffix=" [CA Monthly]",
)

dataframe_last_nonnull_wide_month_from_long

Sur un long (ex. sortie d’dataframe_unpivot_wide_month_suffix), pour chaque mois variable garde la ligne avec le plus grand order_column ou la valeur est non nulle ; produit annee, mois et valeur.

last_df = ft.dataframe_last_nonnull_wide_month_from_long(
    long_df,
    order_column="DateReference",
)

dataframe_pivot_category_wide_month_from_long

A partir d’un long avec categorie, somme les mesures par mois et pivote les categories en colonnes larges (Year, Month, une colonne par categorie).

wide_df = ft.dataframe_pivot_category_wide_month_from_long(
    long_df,
    category_column="TypeCout",
    pivot_categories=["Prevu", "Reel"],
)

transform_wide_month_suffix

Enchaine unpivot puis soit last_nonnull (avec order_column), soit pivot_sum (avec category_column et pivot_categories).

out = ft.transform_wide_month_suffix(
    df,
    id_columns=["Projet"],
    aggregation="last_nonnull",
    value_columns_suffix=" [CA Monthly]",
    order_column="DateOrdre",
)

norm_text

Expression Spark : chaine en minuscules, caracteres de controle retires, espaces supprimes (style Power Query Text.Clean).

from pyspark.sql import functions as F

df2 = df.withColumn("cle", ft.norm_text(F.col("Libelle")))

empty_or_null

Expression Spark : vrai si null ou chaine vide apres cast string et trim (utilise par drop_rows_over_empty_percent).

from pyspark.sql import functions as F

df2 = df.filter(~ft.empty_or_null(F.col("Commentaire")))

coalesce_dim

Cast string ; null ou vide devient la chaine "0" (pratique pour des cles dimension).

from pyspark.sql import functions as F

df2 = df.withColumn("id_dim", ft.coalesce_dim(F.col("code")))

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FAQ

1) Est-ce que je peux utiliser fabrictools sans Microsoft Fabric ?

Partiellement oui. Les fonctions purement Spark peuvent marcher en local avec fabrictools[spark], mais les fonctions de resolution de chemins Lakehouse dependent de notebookutils (disponible dans Fabric).

2) Y a-t-il une commande CLI (fabrictools ...) ?

Non. L'usage est en Python, via import fabrictools as ft.

3) Plotly est-il obligatoire ?

Non. C'est utile pour les graphiques de scan_data_errors. Sans Plotly, vous gardez la partie tabulaire.

4) Comment choisir entre clean_and_write_data et clean_and_write_all_tables ?

• clean_and_write_data : une table cible
• clean_and_write_all_tables : plusieurs tables en lot

5) delete_all_lakehouse_tables est-il dangereux ?

Oui, c'est une action destructive. Commencez avec dry_run=True pour verifier la liste avant suppression.

6) Je debute : quel chemin minimum recommandez-vous ?

read_lakehouse -> clean_data -> add_silver_metadata -> write_lakehouse.

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Support

• Documentation : https://willykinfoussia.github.io/FabricPackage/
• Ouvrir une issue GitHub : Issues
• Consulter le depot : Repository

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• un exemple de parametres
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Licence

MIT