semvec/pypi-packages huggingface dataset:
pynoco 1.0.0
A Python client for NocoDB, The Open Source Airtable Alternative.
Requires Python: >=3.8

# PyNoco


A Python client for [NocoDB](https://nocodb.com/), The Open Source Airtable Alternative. 
This library provides an easy-to-use interface for interacting with NocoDB's API, allowing you to manage your databases, tables, and records seamlessly.

## Features

- [X] Connect to NocoDB and perform CRUD operations on bases. 
- [ ] Fetch, create, update, and delete records with simple method calls.
- [ ] Support for custom queries and filters.

### Installation

To install the SDK, use pip:

```bash
pip install pynoco
```

### Getting Started

1. Initialize the Client

To get started, you'll need to initialize the Client with your API access token. If you're using a different server, you can also specify a custom base URL.

```python
from pynoco.client import Client

# Custom NocoDB Server
base_url = 'https://app.nocodb.com'
client = Client("YOUR_TOKEN", base_url)
```

2. Creating a Source

You can connect to various sources, such as MySQL, by configuring your source data. Use the Source object to define the connection details for your data source.

```python
from pynoco.source import Source

mysql_source = Source(
    id='my_unique_id',
    base_id='base_id',
    type='mysql',
    inflection_column='camelize',
    inflection_table='camelize',
    order=2,
    config='YOUR_DATABASE_CONFIG'
)
```

3. Creating a Base

You can create a `base` and associate it with a source.

```python
# Create a base with a source
base = client.bases.create('base_name', sources=[mysql_source])
```

You can also add a source to an existing base:

```python
# Create a base without a source
base2 = client.bases.create('base_name')

# Add a source to the base
base2.add_source(mysql_source)
```

### Managing Bases

You can create a base.

```python
base = client.bases.create(base_name='base_name', sources=[mysql_source])
```

To update a base, specify the new name, color, and order.

```python
base.update(
    title='new_name',
    order=4,
    color='#24716E'
)
```

#### List Bases

You can list all the bases you’ve created.

```python
print(client.bases.list())
```

#### Get a Base by ID

You can fetch details of a base by its name.

```python
base = client.bases.get('p#######')
```

#### Remove a Base

To delete a base, use the following command:

```python
client.bases.drop('p#######')
```

## Contributing

Contributions are welcome! If you have suggestions or improvements, please create a pull request or open an issue.

## License

This project is licensed under the MIT License. See the [LICENSE](LICENSE) file for more details.
GC-SFTP-DBPOSTGRES 0.9.14
Paquete para optimizar la carga y transferencia de datos a PostgreSQL y S3


    La función carga_datos_efficient está diseñada para optimizar el proceso de carga de datos mediante técnicas avanzadas de procesamiento paralelo. 
    Esta función mejora significativamente el rendimiento y la eficiencia en la gestión de grandes volúmenes de datos, asegurando una carga rápida y segura. 
    A continuación se detallan sus características principales:

    - Procesamiento Paralelo: Distribuye la carga de trabajo entre múltiples unidades de procesamiento para acelerar el tiempo de carga.
    - Robustez y Fiabilidad: Implementa mecanismos avanzados de control y recuperación de errores para mantener la integridad de los datos durante todo el proceso.
    - Escalabilidad: Permite ajustar los parámetros de carga para adaptarse a diferentes volúmenes de datos y capacidades del sistema.
    - Registro y Monitoreo: Proporciona registros detallados y en tiempo real del proceso de carga, facilitando el monitoreo, análisis y resolución de problemas.

    Esta función es ideal para escenarios donde se requiere una gestión eficiente de grandes conjuntos de datos, aprovechando al máximo los recursos del sistema.

    Parámetros:

    - ruta_archivo: La ruta del archivo de datos a cargar.
    - configuracion: Diccionario opcional con configuraciones adicionales para personalizar el comportamiento de la función, como el nivel de detalle en los registros y las opciones de recuperación de errores.

    Retorno:

    - resultado: Un diccionario con el estado de la carga, incluyendo detalles sobre el éxito, posibles errores y estadísticas de rendimiento.