9cdde4a341
Introduce la capa intermedia entre el contenido de un EDA y su formato de
salida. Un documento es una lista de capítulos versionados; cada capítulo es
un conjunto ordenado de bloques (heading, markdown, kv_table, data_table,
figure, image, caption, note) independientes del formato.
Núcleo (paquete de soporte python/functions/datascience/automatic_eda/):
- model.py: dataclasses de bloques + Chapter, normalizadores defensivos
(aceptan dataclass o dict, nunca lanzan), ENGINE_VERSION y el manifiesto
por capítulo (automatic_eda_manifest.json).
- text_layout.py: medición/wrapping por rejilla de caracteres compartida.
- chapters_registry.py: CHAPTER_ORDER pre-declarado + build_document con
auto-discovery de capítulos por convención (permite añadir capítulos en
paralelo sin editar el registro).
- render_pdf_impl.py: paginador A5 retrato móvil que MIDE cada bloque y nunca
corta: texto a líneas completas, tablas largas partidas por filas repitiendo
cabecera, figuras/imágenes escaladas para caber enteras. Pie versionado por
capítulo.
- render_pptx_impl.py: mismo principio sobre slides 16:9 (continúa en slide
"(cont.)"; tablas repiten cabecera; figuras exportadas a PNG escaladas).
- chapters/portada.py y chapters/overview.py: capítulos de referencia. Portada
con nombre, rótulo Automatic-EDA, fuente, almacenamiento (inferido de
source), fecha europea, filas×cols, descripción, granularidad y calidad con
criterios. Overview con df.head (placeholder honesto si falta head_rows),
diccionario de columnas (tipo/nulos/ejemplos) y describe numérico.
Funciones públicas del registry (grupo eda, dict-no-throw):
- render_automatic_eda_pdf / render_automatic_eda_pptx: aceptan capítulos o un
TableProfile (construyen los capítulos con build_document) y escriben el
manifiesto. Aditivas — no reemplazan render_eda_pdf.
Tests self-contained (sin DuckDB) para ambos renderers: golden (portada +
overview), partición de tablas largas repitiendo cabecera, no-corte de celdas
y markdown largos, profile None/{} válido de 1 página/slide, y error path en
directorio no escribible. 23 tests verdes (incluye los previos de
render_eda_pdf, intactos).
Dependencia nueva python-pptx>=1.0.2 declarada en python/pyproject.toml.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
69 lines
1.8 KiB
TOML
69 lines
1.8 KiB
TOML
[project]
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name = "fn-registry-python"
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version = "0.1.0"
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description = "Funciones Python del fn-registry: Metabase API, ML, utilidades"
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readme = "README.md"
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requires-python = ">=3.12"
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dependencies = [
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"chardet>=7.4.3",
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"contextily>=1.7.0",
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"cryptography>=46.0.6",
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"duckdb>=1.5.2",
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"fpdf2>=2.8.7",
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"geopandas>=1.1.3",
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"google-api-python-client>=2.197.0",
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"google-auth>=2.49.1",
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"google-cloud-bigquery>=3.25",
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"google-cloud-bigquery-datatransfer>=3.22.0",
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"google-cloud-bigquery-storage>=2.27",
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|
"google-cloud-storage>=3.10.1",
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"httpx",
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"matplotlib>=3.10.9",
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"opencv-contrib-python-headless>=4.13.0.92",
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"openpyxl>=3.1.5",
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"pillow>=12.2.0",
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"polars>=1.40.1",
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"pymeshlab>=2025.7.post1",
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"pymssql>=2.3.13",
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"pypdf>=6.10.0",
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"pyproj>=3.7.2",
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"python-docx>=1.2.0",
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"python-pptx>=1.0.2",
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"pyyaml>=6.0.3",
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"qrcode[pil]>=8.2",
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"rapidfuzz>=3.14.5",
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"reportlab>=4.5.0",
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"scikit-image>=0.26.0",
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|
"scikit-learn>=1.8.0",
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|
"scipy>=1.17.1",
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|
"seaborn>=0.13.2",
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"shapely>=2.1.2",
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"statsmodels>=0.14.6",
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"trimesh>=4.12.2",
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"xlrd>=2.0.2",
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]
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[project.optional-dependencies]
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nlp = [
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"gliner>=0.2.13",
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"glirel>=1.0.0",
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]
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jupyter = [
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"jupyterlab>=4.0",
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"jupyter-collaboration>=2.0",
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"jupyter-mcp-server",
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]
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[dependency-groups]
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dev = [
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"pytest>=9.0.2",
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]
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[tool.pytest.ini_options]
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# Las funciones del registry importan paquetes por su nombre raiz
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# (p.ej. `from obsidian import format_obsidian_note`), por lo que el
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# directorio `functions/` debe estar en sys.path al recolectar tests.
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# `functions/obsidian` permite a los tests importar los modulos hoja por
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# su nombre directo (p.ej. `from format_obsidian_note import ...`).
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pythonpath = ["functions", "functions/obsidian"]
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