Pipeline para Extrair e Inserir Dados do Pipedrive para SQL Server

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 objetos datetime 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.

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Pipeline para Extrair e Inserir Dados do Pipedrive para SQL Server

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.

Como Funciona

1. O script faz uma solicitação à API do Pipedrive para obter um conjunto de negócios (deals).
2. Os dados relevantes, como ID, título e valor dos negócios, são extraídos da resposta da API.
3. Os dados extraídos são inseridos em uma tabela no banco de dados SQL Server.
4. O processo continua para todas as páginas de resultados da API.

Requisitos

• Python 3.x instalado
• Bibliotecas Python: requests, os, dotenv, pyodbc

Configuração

1. Crie um arquivo .env na raiz do projeto e configure as seguintes variáveis:

2. Crie uma tabela no banco de dados SQL Server para armazenar os dados (nome da tabela: deals) com as colunas id, title e value.

3. Execute o script extract_insert.py para iniciar o processo de extração e inserção de dados.

Sugestões de Melhorias

1. Encapsulamento em Funções: O código pode ser modularizado em funções para melhorar a organização.

2. Logging de Erros: Use um módulo de logging para registrar erros de maneira estruturada.

3. Tratamento de Retorno da API: Além de verificar o código de status, verifique outros campos para garantir uma solicitação bem-sucedida.

4. Configurações Flexíveis: Tornar o código mais flexível para personalizar endpoints e configurações.

5. Utilização de Classes: Considere usar classes para organizar o código de forma mais eficiente.

6. Testes Automatizados: Crie testes automatizados para verificar a funcionalidade do código.

Observações

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.