# utils-core: Librería Core de Utilidades y Logging para MV

## 🚀 Descripción General

`utils-core` es el paquete interno que centraliza las funciones de **Transformación de Datos** y el **Logueo de Eventos de Ejecución de Máquinas Virtuales (VM Execution Logging)**.

El objetivo principal de esta librería es:
1.  Proveer funciones de **transformación** robustas (normalización de nombres SQL, deduplicación, etc.).
2.  Ofrecer un sistema de **logueo** estructuralizado (JSONL en archivo/consola) con control de verbosidad.
3.  Implementar el **Logueo Centralizado de Eventos VM** en BigQuery, usando el modelo de **Inyección de Dependencias** para garantizar la autonomía y trazabilidad por proyecto.

## 📦 Instalación

La librería está diseñada para ser instalada con soporte opcional para BigQuery (necesario para la clase `BigQueryVMEventLogger`).

### Instalación Estándar (Solo Utilerías y Log Básico)

```bash
pip install utils-core
```

### Instalación Completa (Con soporte BigQuery)

Se recomienda usar el extra `[bq]` para asegurar que las dependencias de Google Cloud estén disponibles.

```bash
pip install utils-core[bq]
```

## 🛠️ Uso y Ejemplos

### 1\. Logueo Básico y Contexto (`myutils.logx`)

Este módulo proporciona el logueo estructurado que escribe en consola y en archivos de log (`logs/des.log` o `logs/prod.log`).

| Función | Descripción |
| :--- | :--- |
| `emit(event, level, **fields)` | Registra un evento de log estructuralizado (JSONL). |
| `emit_once(event, level, **fields)` | Registra un evento solo la primera vez que se llama por ejecución. |
| `set_component(name)` | Define el componente actual (ej: `main`, `executor`). |
| `set_context(**kwargs)` | Añade metadatos globales (ej: `gcp_project`, `env`) a todos los logs. |

**Ejemplo de Log Básico:**

```python
from myutils.logx import emit, set_component, set_context
import os

# Controla la verbosidad por variable de entorno
os.environ["LOG_LEVEL"] = "DEBUG" 

set_component("API_HANDLER")
set_context(gcp_project="mv-prod-01")
emit("REQUEST_RECEIVED", level="INFO", http_status=200, user_id=1024)
```

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### 2\. Logueo de Eventos VM en BigQuery (`myutils.logx`)

Esta funcionalidad requiere que el proyecto consumidor **inyecte** la conexión de BigQuery para garantizar la autonomía del proyecto.

**🚨 Principio Clave: Inyección de Dependencias**
La librería no busca credenciales. Usted debe:

1.  Crear una instancia de `google.cloud.bigquery.Client` (autenticada por el entorno de ejecución).
2.  Pasar esta instancia y el `project_id` de destino a `BigQueryVMEventLogger`.

El **Dataset** (`FWK_INGEST`) y la **Tabla** (`VM_EXECUTION_LOGS`) son **fijos** internamente, solo el `project_id` varía por ambiente.

#### Estructura Crítica de Datos

Para asegurar una correcta trazabilidad en la tabla centralizada, se deben respetar los siguientes formatos:

| Campo | Descripción | Restricciones |
| :--- | :--- | :--- |
| **`VM_ID`** | Identificador único del proceso lógico. | **Formato:** `vm_{project_name}_{transaction_type}_{endpoint_alias}` |
| **`transaction_type`** | Clasificación del tipo de ejecución. | Valores esperados: `ingesta` o `integracion`. |
| **`STATUS`** | Estado final o intermedio de la ejecución. | Valores válidos: `Testing`, `Failed`, `Pending`, `Succeeded`, `Running`, `Error`. |

#### Pasos para Loguear un Evento VM

1.  **Inicialización del Logger (Una sola vez):**

    ```python
    from google.cloud import bigquery
    from myutils.logx import BigQueryVMEventLogger

    # 1. Crear el cliente BQ (usando credenciales del entorno)
    bq_client = bigquery.Client()

    # 2. Inyectar el cliente y el PROJECT_ID de destino (e.g., 'mv-prod')
    TARGET_PROJECT_ID = "mv-dev-project-id" 
    bq_logger = BigQueryVMEventLogger(
        bq_client=bq_client,
        project_id=TARGET_PROJECT_ID
    )

    # 3. (Opcional, pero recomendado) Asegurar que la tabla exista en ese proyecto
    bq_logger.ensure_table()
    ```

2.  **Uso en la Ejecución (Por evento):**

    ```python
    from myutils.logx import start_vm_event, finish_vm_event_with_logger

    # Ejemplo de construcción de VM_ID:
    # Si transaction_type='ingesta', endpoint_alias='productos_bq'
    # -> VM_ID: vm_nombre-logico-app_ingesta_productos_bq

    vm_event = start_vm_event(
        project_name="nombre-logico-app", 
        transaction_type="ingesta", 
        endpoint_alias="MAIN_PROCESS"
    )

    try:
        # ... Lógica de negocio ...
        
        # Si tiene éxito (STATUS='Succeeded')
        finish_vm_event_with_logger(vm_event, "Succeeded", bq_logger)
    except Exception as e:
        # Si falla (STATUS='Failed' o 'Error')
        finish_vm_event_with_logger(vm_event, "Failed", bq_logger, error_detail=str(e))
    ```

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### 3\. Transformaciones de Datos (`myutils.transform`)

Este módulo contiene utilidades para la normalización de datos.

| Función | Descripción |
| :--- | :--- |
| `strip_accents(text)` | Elimina acentos (ej: `á` -\> `a`). |
| `sql_name_strict(s)` | Convierte un string en un nombre seguro para SQL/BigQuery. **Corrige "ANO" a "ANIO"** como palabra completa. |
| `dedupe_names(names)` | Añade sufijos numéricos a nombres duplicados (ej: `[A, A]` -\> `[A, A_2]`). |
| `file_safe_name(s, max_len)` | Convierte un string en un nombre seguro para archivos. |

**Ejemplo de Uso:**

```python
from myutils.transform import sql_name_strict, dedupe_names

# Normalización para BigQuery
nombre_sucio = "Columna Año del Cliente"
nombre_limpio = sql_name_strict(nombre_sucio) 
# Resultado: COLUMNA_ANIO_DEL_CLIENTE

# Manejo de columnas duplicadas
nombres_repetidos = ["ID", "Fecha", "ID"]
nombres_finales = dedupe_names(nombres_repetidos)
# Resultado: ['ID', 'Fecha', 'ID_2']
```

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## 🔒 Términos de Uso Internos (Ver `LICENSE`)

Este software es de **Propiedad Interna**. Su uso está restringido únicamente a los proyectos de la organización.

