Pipeline ETL v1.0.0

Défis Techniques Rencontrés

Lors de la mise en place du pipeline ETL, plusieurs défis ont été rencontrés, notamment la gestion des données manquantes et l'optimisation des performances de la base de données.

Solutions Apportées

L'utilisation de bibliothèques Python puissantes comme pandas et NumPy a permis de surmonter ces défis. De plus, l'optimisation des requêtes SQL et l'utilisation d'index ont amélioré les performances.

Autres Problèmes et Solutions

• Problème : Difficulté à suivre les erreurs et les avertissements pendant l'exécution.
  • Solution : Mise en place d'un système de logs détaillé pour capturer les erreurs et les événements importants. Utilisation de la bibliothèque python-json-logger pour structurer les logs.
• Problème : Débogage complexe des erreurs dans le code.
  • Solution : Utilisation de points d'arrêt (breakpoints) et de l'outil de débogage intégré à l'IDE pour inspecter les variables et le flux d'exécution.
• Problème : Incompatibilité des versions de Python entre les environnements de développement et de production.
  • Solution : Utilisation de pyenv pour gérer les versions de Python et s'assurer que tous les environnements utilisent la même version.
• Problème : Manque de documentation pour les nouveaux développeurs.
  • Solution : Création d'une documentation complète avec des exemples de code et des instructions détaillées. Utilisation de Sphinx pour générer une documentation lisible et bien structurée.