gh-map-pipelines 0.2.0

Map pipelines Github in Parquet and SQLite with incremental processing and rate limit handling

gh_map_pipelines v2 - Improved Version

📋 Principais Melhorias

1. Gravação Incremental

• Dados são salvos em lotes (batch) durante o processamento
• Não há perda de dados em caso de interrupção
• Arquivos Parquet são atualizados incrementalmente
• Batch size configurável (padrão: 10 itens)

2. Tratamento Inteligente de Rate Limit

• Detecta erro 429 automaticamente
• Aguarda tempo configurável (padrão: 60 segundos)
• Registra ocorrências em tabela rate_limit_log
• Verifica histórico antes de fazer novas requisições
• Retry automático com backoff

3. Sistema de Retomada (Resume)

• Rastreia progresso em tabelas de controle
• Permite retomar de onde parou com --resume
• Não reprocessa workflows já analisados
• Mantém contador de tentativas para cada item

4. Novos Comandos CLI

🚀 Uso

Instalação

# Se estiver usando poetry
poetry install

# Ou instale diretamente
pip install -e .

Comandos Disponíveis

1. Processamento Completo

# Processar organização do zero
gh_map process --org <nome-da-org>

# Com configurações customizadas
gh_map process --org <nome-da-org> --batch-size 20 --wait 120

2. Retomar Processamento

# Retomar de onde parou (após interrupção ou rate limit)
gh_map process --org <nome-da-org> --mode resume

# Ou use o atalho
gh_map resume --org <nome-da-org>

3. Processar Apenas Uses (após coletar repos e workflows)

# Útil quando repos e workflows já foram coletados
gh_map process --org <nome-da-org> --mode uses-only

4. Verificar Status

# Ver estatísticas do processamento
gh_map status --org <nome-da-org>

# Ou através do modo
gh_map process --org <nome-da-org> --mode status

5. Reset de Status (mantém dados)

# Reseta status de processamento mas mantém dados coletados
gh_map reset --org <nome-da-org> --confirm

6. Limpar Dados

# Limpar todos os dados
gh_map clean --org <nome-da-org> --confirm

# Limpar mas manter repositórios
gh_map clean --org <nome-da-org> --confirm --keep-repos

7. Exportar Dados

# Exportar para JSON
gh_map export --org <nome-da-org> --format json --output data.json

# Exportar para CSV (gera 3 arquivos)
gh_map export --org <nome-da-org> --format csv --output export

📊 Estrutura de Dados

Tabelas SQLite

1. repositorios

• Informações dos repositórios da organização

2. workflow_runs

• Workflows do GitHub Actions de cada repositório

3. uses_workflows

• Actions utilizadas em cada workflow

4. workflow_status (Nova)

• Controle de processamento de cada workflow
• Status: completed, error, rate_limited, not_found, yaml_error, skipped
• Contador de tentativas

5. processing_status (Nova)

• Estado geral do processamento
• Checkpoints para retomada

6. rate_limit_log (Nova)

• Histórico de rate limits encontrados
• Usado para evitar requisições durante período de espera

Arquivos Parquet

• repos.parquet - Repositórios
• workflow_runs.parquet - Workflows
• uses_workflows.parquet - Uses encontrados

🔄 Fluxo de Processamento

1. Coleta de Repositórios

   • Lista páginas da API incrementalmente
   • Salva em lotes no banco e parquet
   • Checkpoint a cada página processada

2. Coleta de Workflows

   • Processa repositório por repositório
   • Pula repositórios já processados
   • Salva incrementalmente

3. Extração de Uses

   • Baixa YAMLs dos workflows
   • Extrai actions recursivamente
   • Marca status de cada workflow
   • Retry automático em caso de falha

🛡️ Resiliência

Cenários Tratados:

• Rate Limit (429): Aguarda e tenta novamente
• Timeout: Retry automático
• Erro 404: Marca como not_found e continua
• YAML inválido: Marca como yaml_error e continua
• Interrupção: Use --resume para continuar

Limites de Retry:

• Máximo de 3 tentativas por workflow
• Workflows com muitos erros são pulados
• Rate limit reseta contador após sucesso

📈 Monitoramento

Status Report mostra:

• Total de repositórios coletados
• Total de workflows encontrados
• Total de uses extraídos
• Workflows processados com sucesso
• Workflows com erro
• Workflows aguardando retry (rate limited)

💡 Dicas de Uso

1. Para grandes organizações: Use batch size maior (ex: --batch-size 50)

2. Se encontrar muitos rate limits: Aumente tempo de espera (ex: --wait 300)

3. Para debug: Acompanhe os logs coloridos no console

4. Consulta durante processamento: Os dados são salvos incrementalmente, permitindo consultas SQL/Parquet mesmo durante a coleta

5. Processamento em etapas:

   # Primeiro, colete apenas repositórios
   gh_map process --org myorg
   # (interrompa com Ctrl+C após coletar repos)
   
   # Depois, continue com workflows e uses
   gh_map resume --org myorg
   

🔍 Consultas SQL Úteis

-- Workflows pendentes de processamento
SELECT COUNT(*) FROM workflow_runs wr
LEFT JOIN workflow_status ws ON wr.node_id = ws.node_id
WHERE ws.status IS NULL OR ws.status != 'completed';

-- Top 10 actions mais usadas
SELECT use, COUNT(*) as count 
FROM uses_workflows 
GROUP BY use 
ORDER BY count DESC 
LIMIT 10;

-- Repositórios com mais workflows
SELECT r.name, COUNT(w.id) as workflow_count
FROM repositorios r
JOIN workflow_runs w ON r.id = w.id_repo
GROUP BY r.name
ORDER BY workflow_count DESC;

🐛 Troubleshooting

Problema: Rate limit constante

Solução: Aumente o tempo de espera ou execute em horários com menos tráfego

Problema: Memória insuficiente para grandes orgs

Solução: Reduza o batch size para processar menos itens por vez

Problema: Processo travado

Solução: Use Ctrl+C para interromper e depois gh_map resume para continuar

📝 Notas de Implementação

Diferenças da v1:

1. Não carrega tudo em memória antes de salvar
2. Salva incrementalmente em lotes configuráveis
3. Rate limit com retry inteligente e backoff
4. Sistema de checkpoint para retomada
5. Múltiplos modos de operação
6. Comandos auxiliares (status, reset, clean, export)
7. Melhor tratamento de erros e edge cases