roche-datachapter-team-lib 0.0.13

Modular Python library designed for building and managing robust ETL processes. Includes database connectors, Google Sheets/Drive integration, AppSheet API support, job scheduling via SQL Server Agent, Excel generation, and logging utilities.

Roche Data Chapter Team Library

Description

Una biblioteca modular en Python desarrollada para estandarizar y simplificar la creación de procesos ETL y automatizaciones. Pensada para equipos de datos que requieren integraciones con múltiples fuentes, soporte de logs y trazabilidad, y herramientas de administración de jobs SQL.

Características principales

🔌 Conectores de Base de Datos

• Conexiones automáticas a SQL Server, Oracle, SAP HANA, MySQL, Snowflake y Redshift utilizando variables de entorno para parametrización segura.
• Soporte de ejecución de consultas personalizadas y procedimientos almacenados.
• Lectura directa a pandas.DataFrame o listas JSON.

📊 Transformaciones de Datos

• Conversión robusta de fechas, números, nulos y tipos de datos desde hojas de cálculo o APIs externas.
• Estándares predefinidos para Google Sheets y Excel.

📤 Google API Services

• Lectura/escritura en hojas de Google Sheets.
• Carga y descarga de archivos desde Google Drive.
• Manejo de credenciales OAuth2 y reintentos automáticos.

📩 Email Automation con AppSheet

• Gestión automatizada del envío de emails usando AppSheet como backend.
• Soporte para archivos adjuntos en Google Drive (PDF, Excel, TXT).

📁 Generación de Excel

• Creación de archivos Excel multiformato con estilo, desde múltiples DataFrame.
• Ancho de columnas y formatos aplicados automáticamente.

📅 SQL Server Agent Job Manager

• Creación, actualización y administración de SQL Jobs directamente desde Python.
• Utilidad especialmente útil para entornos corporativos que ejecutan ETLs como tareas programadas.

📑 Logging persistente

• Sistema de log en archivos .log y persistencia opcional en base de datos.
• Integrado con JobExecution y JobExecutionLog.

Usage

Está pensada para ser utilizado como requisito en cualquier proyecto ETL en Python.

Support

• Ignacio Castillo ([e-mail])
• Sara Fernandez ([e-mail])
• Diego Pedro ([e-mail])

Authors and acknowledgment

Lucas Frías ([e-mail]) Uciel Bustamante ([e-mail])