pypigz 0.0.4

No project description provided

pypigz

Descrição

O pypigz é um pacote Python para leitura de arquivos Excel contendo dados de produtos e inserção desses dados em um banco de dados MySQL. Ele também inclui uma função para ser executada em uma função AWS Lambda, permitindo a automação do processo de leitura e inserção de dados.

Instalação

Para instalar as dependências do projeto, utilize o Poetry:

poetry install

Configuração

Crie um arquivo .env na raiz do projeto com as seguintes variáveis de ambiente:

DB_HOST=localhost
DB_USER=user
DB_PASS=password
DB_NAME=database
DB_PORT=3306

Utilização

Executando Localmente

Para executar o script localmente, utilize o seguinte comando:

    python pypigz/main.py

Executando na AWS Lambda

Crie a função Lambda:

• No console da AWS, vá para o serviço Lambda e crie uma nova função.
• Escolha "Author from scratch" e forneça um nome para a função.
• Escolha um runtime compatível, como Python 3.8 ou superior.
• Crie ou escolha uma role que tenha permissões para acessar o S3 e o banco de dados.

Configure o código da função Lambda:

• No editor de código da função Lambda, adicione o código do arquivo lambda_function.py.

Configure as variáveis de ambiente:

• No console da AWS Lambda, vá para a seção "Configuration" e depois "Environment variables".
• Adicione as variáveis de ambiente necessárias para a conexão com o banco de dados (DB_HOST, DB_USER, DB_PASS, DB_NAME, DB_PORT).

Configure o trigger do S3:

• No console da AWS Lambda, vá para a seção "Configuration" e depois "Triggers".
• Adicione um novo trigger para o S3 e configure-o para acionar a função Lambda quando um novo arquivo for carregado no bucket especificado.

Teste a função Lambda:

• No console da AWS Lambda, vá para a seção "Test" e crie um novo evento de teste com o seguinte formato:

{
  "merchantId": 1,
  "s3Bucket": "nome-do-seu-bucket",
  "s3Key": "caminho/para/o/arquivo.xlsx"
}

• Execute o teste e verifique se a função Lambda processa o arquivo corretamente e insere os dados no banco de dados.

Estrutura do Projeto

• pypigz/main.py: Função principal para leitura e inserção de dados.
• pypigz/connection.py: Funções para conexão e execução de queries no banco de dados.
• pypigz/product.py: Classe para manipulação de dados de produtos e geração de queries SQL.
• .env: Arquivo de configuração com variáveis de ambiente.
• pyproject.toml: Arquivo de configuração do Poetry.
• poetry.lock: Arquivo de lock do Poetry.