feat: add BigQuery Python functions and BQClient type
Funciones CRUD completas para BigQuery: auth, datasets, tables, queries, jobs, routines, load/export. Tipo BQClient como wrapper del SDK oficial.
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,80 @@
|
||||
---
|
||||
name: bq_create_routine
|
||||
kind: function
|
||||
lang: py
|
||||
domain: infra
|
||||
version: "1.0.0"
|
||||
purity: impure
|
||||
signature: "def bq_create_routine(client: BQClient, dataset_id: str, routine_id: str, body: str, routine_type: str = 'SCALAR_FUNCTION', language: str = 'SQL', arguments: list[dict] | None = None, return_type: str = '', description: str = '') -> dict"
|
||||
description: "Crea una routine (UDF scalar, tabla o stored procedure) en BigQuery. Soporta SQL, JavaScript y Python."
|
||||
tags: [bigquery, gcp, routine, udf, create, google-cloud, python]
|
||||
uses_functions: []
|
||||
uses_types: []
|
||||
returns: []
|
||||
returns_optional: false
|
||||
error_type: "error_go_core"
|
||||
imports: [google-cloud-bigquery]
|
||||
params:
|
||||
- name: client
|
||||
desc: "instancia autenticada de BQClient"
|
||||
- name: dataset_id
|
||||
desc: "nombre del dataset donde se crea la routine"
|
||||
- name: routine_id
|
||||
desc: "nombre/identificador de la routine dentro del dataset"
|
||||
- name: body
|
||||
desc: "cuerpo de la routine: expresion SQL, bloque JavaScript o codigo Python segun el lenguaje"
|
||||
- name: routine_type
|
||||
desc: "tipo de routine: SCALAR_FUNCTION para UDFs escalares, TABLE_VALUED_FUNCTION para UDFs de tabla, PROCEDURE para stored procedures"
|
||||
- name: language
|
||||
desc: "lenguaje de implementacion: SQL, JAVASCRIPT o PYTHON"
|
||||
- name: arguments
|
||||
desc: "lista de argumentos, cada uno como dict con claves 'name' y 'data_type' (ej: INT64, STRING, FLOAT64)"
|
||||
- name: return_type
|
||||
desc: "tipo de dato que retorna la funcion (ej: INT64, STRING); ignorado para PROCEDURE"
|
||||
- name: description
|
||||
desc: "descripcion opcional de la routine"
|
||||
output: "dict con routine_id, dataset_id, project, routine_type, language, body, description, created y modified (ISO 8601)"
|
||||
tested: false
|
||||
tests: []
|
||||
test_file_path: ""
|
||||
file_path: "python/functions/bigquery/routines.py"
|
||||
---
|
||||
|
||||
## Ejemplo
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from bigquery.client import bq_auth
|
||||
from bigquery.routines import bq_create_routine
|
||||
|
||||
client = bq_auth("my-project")
|
||||
|
||||
# UDF escalar SQL
|
||||
fn = bq_create_routine(
|
||||
client,
|
||||
dataset_id="analytics",
|
||||
routine_id="double_value",
|
||||
body="x * 2",
|
||||
arguments=[{"name": "x", "data_type": "INT64"}],
|
||||
return_type="INT64",
|
||||
description="Duplica un entero",
|
||||
)
|
||||
print(fn["routine_id"], fn["routine_type"], fn["language"])
|
||||
# double_value SCALAR_FUNCTION SQL
|
||||
|
||||
# Stored procedure SQL
|
||||
bq_create_routine(
|
||||
client,
|
||||
dataset_id="analytics",
|
||||
routine_id="refresh_summary",
|
||||
body="INSERT INTO summary SELECT * FROM raw WHERE date = CURRENT_DATE();",
|
||||
routine_type="PROCEDURE",
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Notas
|
||||
|
||||
Lanza `google.api_core.exceptions.Conflict` (409) si la routine ya existe. Para actualizar una routine existente, eliminarla primero con `bq_delete_routine` y recrearla, o usar `client._client.update_routine()` directamente.
|
||||
|
||||
Los `data_type` de los argumentos deben ser constantes de `bigquery.StandardSqlTypeNames`: `INT64`, `FLOAT64`, `STRING`, `BOOL`, `BYTES`, `DATE`, `DATETIME`, `TIMESTAMP`, `TIME`, `NUMERIC`, `BIGNUMERIC`, `JSON`, `ARRAY`, `STRUCT`.
|
||||
|
||||
Las routines JavaScript permiten librerias externas via `imported_libraries` (no expuesto en este wrapper).
|
||||
Reference in New Issue
Block a user