Cronograma Projeto ETL Pipedrive to SQL Server - Detalhamento por Semana
Semana 1: Planejamento e Configuração Inicial
- Definir os objetivos do projeto em termos de extração de dados da API do Pipedrive e carregamento no SQL Server.
- Criar um repositório Git para versionamento do código.
- Configurar um ambiente virtual Python para isolar as dependências do projeto.
- Definir e criar um arquivo
.env
para armazenar variáveis sensíveis, como tokens de API e credenciais de banco de dados. - Iniciar um arquivo README para documentar o projeto, pré-requisitos e instruções de uso.
Semana 2: Estrutura de Extração e Inserção
- Criar um arquivo
main.py
que servirá como ponto de entrada para o script de ETL. - Importar as bibliotecas necessárias, como
requests
,pyodbc
(para conexão com o SQL Server), e outras que você possa precisar. - Implementar a função de extração, utilizando a biblioteca
requests
, para fazer as solicitações HTTP aos endpoints relevantes da API do Pipedrive e receber os dados em formato JSON. - Implementar a função de inserção, utilizando a biblioteca
pyodbc
, para formatar os dados extraídos e inseri-los na tabela apropriada do SQL Server.
Semana 3: Implementação das Transformações
- Identificar quais campos da API do Pipedrive representam datas e horas. Utilize bibliotecas como
datetime
para converter os valores em objetosdatetime
apropriados. - Implementar lógica para lidar com campos nulos durante a inserção no banco de dados. Pode-se usar condições para definir um valor padrão ou para pular a inserção da linha se um campo essencial estiver ausente.
- Formatar adequadamente valores monetários e quaisquer outros campos que exijam formatação especial, como valores percentuais ou códigos de status.
Semana 4: Testes, Validação e Conclusão
- Criar casos de teste para verificar a funcionalidade do script em diferentes cenários, como dados variados, campos ausentes e erros de conexão.
- Configurar um ambiente de teste separado, se necessário, para garantir que os testes não afetem o ambiente de produção.
- Executar os casos de teste e identificar possíveis problemas ou exceções não tratadas.
- Validar os dados inseridos no banco de dados SQL Server, verificando se os tipos de dados e os valores estão corretos.
- Certificar-se de que as instruções detalhadas para configurar e executar o projeto estão disponíveis na documentação.
- Revisar o README para garantir que todas as etapas e informações importantes estejam claras e bem documentadas.
- Fazer os ajustes finais no código com base nos resultados dos testes e na revisão da documentação.
Este repositório contém um script Python para extrair dados da API do Pipedrive e inseri-los em uma tabela no SQL Server. O código foi desenvolvido para ser executado periodicamente para manter os dados sincronizados.
- O script faz uma solicitação à API do Pipedrive para obter um conjunto de negócios (deals).
- Os dados relevantes, como ID, título e valor dos negócios, são extraídos da resposta da API.
- Os dados extraídos são inseridos em uma tabela no banco de dados SQL Server.
- O processo continua para todas as páginas de resultados da API.
- Python 3.x instalado
- Bibliotecas Python: requests, os, dotenv, pyodbc
-
Crie um arquivo
.env
na raiz do projeto e configure as seguintes variáveis: -
Crie uma tabela no banco de dados SQL Server para armazenar os dados (nome da tabela:
deals
) com as colunasid
,title
evalue
. -
Execute o script
extract_insert.py
para iniciar o processo de extração e inserção de dados.
-
Encapsulamento em Funções: O código pode ser modularizado em funções para melhorar a organização.
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Logging de Erros: Use um módulo de logging para registrar erros de maneira estruturada.
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Tratamento de Retorno da API: Além de verificar o código de status, verifique outros campos para garantir uma solicitação bem-sucedida.
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Configurações Flexíveis: Tornar o código mais flexível para personalizar endpoints e configurações.
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Utilização de Classes: Considere usar classes para organizar o código de forma mais eficiente.
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Testes Automatizados: Crie testes automatizados para verificar a funcionalidade do código.
Este código é uma base inicial e pode ser aprimorado e adaptado para atender às necessidades específicas do projeto. Use as sugestões de melhorias como guia para otimizar o código.