Nas Ășltimas semanas, eu quis transformar uma ideia simples em algo real: construir um pipeline ETL completo, enxuto e pronto para ser compartilhado. O resultado foi um projeto em Python que extrai dados pĂșblicos de clima em tempo real, padroniza esses dados e grava tudo em um banco relacional (MySQL).
A arquitetura ficou bem direta e modular:
đč 1) Extract
No mĂłdulo de extração eu consumo a API pĂșblica da OpenWeatherMap.
Esse estågio jå nasce preparado para produção:
â timeout definido
â tentativas de retry
â tratamento de erros (rate limit, API key invĂĄlida, cidade inexistente)
â suporte a mĂșltiplas cidades de uma vez
đč 2) Transform
Aqui o objetivo foi padronizar e enriquecer o dado bruto.
Eu normalizei campos como temperatura, umidade, vento e pressão, e adicionei classificaçÔes de temperatura e umidade para facilitar anålises futuras.
Exemplo: Frio, Moderado, Quente; Seco, Normal, Ămido.
O resultado Ă© um dataset limpo e pronto para consumo analĂtico.
đč 3) Load
A camada de carregamento usa SQLAlchemy para persistir os dados em banco relacional.
Inicialmente SQLite para testes locais, mas o projeto jĂĄ estĂĄ preparado para MySQL na nuvem (AWS RDS, Google Cloud SQL, Azure).
Tudo transacional, com histórico completo de execução.
â Pontos que tornam o projeto realmente profissional:
CĂłdigo modular e escalĂĄvel
Tratamento robusto de erros
Logging detalhado
Documentação completa
Pronto para executar localmente ou em cloud
Pipeline executĂĄvel com um Ășnico comando
đ Fluxo principal do projeto:
etl_pipeline.py â orquestra o ETL
extract.py â extrai dados
transform.py â transforma e enriquece
load.py â carrega no banco
config.py â centraliza configuração
đĄ O que aprendi com esse projeto:
Mesmo um ETL simples pode ser estruturado com boas prĂĄticas de engenharia de dados, modularidade e padrĂ”es de produção. O diferencial estĂĄ em projetar pensando em escalabilidade, rastreabilidade e facilidade de manutenção â exatamente o que esse pipeline entrega.
Top comments (0)