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.
• Índice de funciones:
  • DbConfig.execute_custom_select_query: ejecuta consultas SELECT y devuelve resultados en DataFrame o JSON.
  • DbConfig.execute_stored_procedure: ejecuta procedimientos almacenados con parámetros tipados.
  • DbConfig.test_bind_connection: valida si un bind de conexión está disponible.

📊 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.
• Índice de funciones:
  • DataTransformer.datestr_to_date: convierte texto a fecha según formato.
  • DataTransformer.date_to_str: convierte fecha a texto formateado.
  • DataTransformer.str_to_float: transforma texto numérico a float.
  • DataTransformer.str_to_int: transforma texto numérico a int.
  • DataTransformer.nan_to_none: normaliza valores vacíos (NaN/cadena vacía) a None.
  • DataTransformer.gsheet_days_since_to_date: convierte serial de fecha de Google Sheets a datetime.

📤 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.
• Índice de funciones:
  • GoogleServices.read_gsheet_data: lee datos de Google Sheets a DataFrame o JSON.
  • GoogleServices.write_gsheet_data: escribe un DataFrame en un rango de Google Sheets.
  • GoogleServices.upload_file_to_drive: sube archivos a una carpeta de Google Drive.
  • GoogleServices.read_excel_data_from_google_drive: descarga y lee archivos Excel desde Drive.
  • GoogleServices.read_csv_data_from_google_drive: descarga y lee archivos CSV desde Drive.
  • GoogleServices.retry_request: reintenta solicitudes ante errores transitorios.

📩 Email Automation con AppSheet

• Gestión automatizada del envío de emails usando AppSheet como backend.
• Soporte para archivos adjuntos en Google Drive (PDF, Excel, TXT).
• Índice de funciones:
  • EmailService.send_email: arma y registra el envío de correo en AppSheet.
  • EmailService.get_email_register_to_and_cc_and_bcc: obtiene destinatarios configurados por sysname.
  • AppsheetService.add_registers_to_table: inserta registros en tablas de AppSheet.
  • GoogleServices.upload_file_to_drive: carga adjuntos a Drive para su referencia en el correo.

📁 Generación de Excel

• Creación de archivos Excel multiformato con estilo, desde múltiples DataFrame.
• Ancho de columnas y formatos aplicados automáticamente.
• Índice de funciones:
  • ExcelFile.append_sheet_from_df: agrega hojas al archivo desde DataFrames.
  • ExcelFile.save: genera y guarda el archivo Excel final.
  • ExcelFile._format_workbook: aplica estilos, bordes y autoajuste de columnas.

📅 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.
• Índice de funciones:
  • JobManager.create_python_job: crea jobs de SQL Server Agent con paso inicial de ejecución.
  • JobManager.update_python_job: actualiza owner y comando de un job existente.
  • JobManager.get_job_id_by_job_name: busca el identificador del job por nombre.

📑 Logging persistente

• Sistema de log en archivos .log y persistencia opcional en base de datos.
• Integrado con JobExecution y JobExecutionLog.
• Índice de funciones:
  • Logger.info: registra eventos informativos en archivo y opcionalmente en BD.
  • Logger.warning: registra advertencias operativas.
  • Logger.error: registra errores del proceso.
  • Logger._log_to_db: persiste cada evento de log en tablas de ejecución.
  • LoggerSingleton.init: inicializa una instancia global reutilizable del logger.

Usage

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

Support

• Ignacio Castillo (ignacio.castillo@roche.com)
• Diego Pedro (diego.pedro@contractors.roche.com)

Authors and acknowledgment

Lucas Frías (lucas.frias@roche.com) Uciel Bustamante (uciel.bustamante@contractors.roche.com)