refactor: 🔊 Adicionar loggers no passo 2

src/scripts/passo_2_match_com_equipe_e_upload_turn.py

@@ -13,6 +13,7 @@
 from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential
 
 from src.bd import BigQueryClient
+from src.loggers import logger
 
 
 load_dotenv()
@@ -54,7 +55,13 @@ def send_one(celular_tratado, token) -> requests.Response:
         "type": "text",
         "text": {"body": "Este número pertence a ImpulsoGov."}
     }
+    logger.info(f'Enviando mensagem para {celular_tratado}')
     response = requests.post(url_message, headers=headers, json=data_message)
+    response.raise_for_status()
+    logger.info(
+        f'Mensagem enviada para {celular_tratado} '
+        f'({response.status_code})'
+    )
     return response
 
 
@@ -75,25 +82,39 @@ def update_user_profile(
         'Accept': 'application/vnd.v1+json',
         'Content-Type': 'application/json'
     }
+    logger.info(f'Atualizando perfil para {celular_tratado}')
     response = requests.patch(url_profile, headers=headers, json=data_profile)
+    response.raise_for_status()
+    logger.info(
+        f'Perfil atualizado para {celular_tratado} '
+        f'({response.status_code})'
+    )
     return response
 
 
 def send_data(df, municipio_id_sus):
+    logger.info(f'Enviando mensagens para {municipio_id_sus}')
+    logger.info('Obtendo tokens')
     token = next((municipio["token"] for municipio in tokens_municipios if municipio["id_sus"] == municipio_id_sus), None) 
     if not token:
-        print(f"Token não encontrado para {municipio_id_sus}")
+        logger.error(f"Token não encontrado para {municipio_id_sus}")
         return
 
     df_filtered = df[df['municipio_id_sus'] == municipio_id_sus]
+    logger.info(f'Enviamndo mensagens para {len(df_filtered)} usuários')
 
     for _, row in df_filtered.iterrows():
         try:
             response_message = send_one(row.celular_tratado, token=token)
-            print(f"Resposta da mensagem para {row.celular_tratado}: {response_message.text}")
+            logger.debug(
+                f'Resposta da mensagem para {row.celular_tratado}: '
+                f'{response_message.text}'
+            )
             time.sleep(1)
         except Exception as e:
-            print(f"Erro ao enviar mensagem para {row.celular_tratado}: {e}")
+            logger.error(
+                f'Erro ao enviar mensagem para {row.celular_tratado}: {e}'
+            )
             continue
 
         #atualiza opted_in
@@ -122,31 +143,45 @@ def send_data(df, municipio_id_sus):
                 json_data_profile,
                 token=token,
             )
-            print(f"Resposta do perfil para {row.celular_tratado}: {response_profile.text}")
+            logger.debug(
+                f'Resposta do perfil para {row.celular_tratado}: '
+                f'{response_profile.text}'
+            )
             time.sleep(1)
         except Exception as e:
-            print(f"Erro ao atualizar perfil de {row.celular_tratado}: {e}")
-
+            logger.error(
+                f'Erro ao atualizar perfil de {row.celular_tratado}: {e}'
+            )
+
         time.sleep(1)
 
 
 def processo_envio_turn() -> None:
+    logger.info('Iniciando processo de envio para TurnIO')
+
+    logger.info('Configurando ambiente')
     bq_client = BigQueryClient()
-    client = bq_client.configurar_ambiente()
+    bq_client.configurar_ambiente()
+
     #### Consulta dos dados
+    logger.info('Consultando dados')
     query = """
         SELECT *
         FROM `predictive-keep-314223.ip_mensageria_camada_prata.historico_envio_mensagens`
         WHERE mvp_data_envio = current_date("America/Sao_Paulo") AND mvp_grupo='teste'
     """
-    df_historico_envio_mensagens: pd.DataFrame = bq_client.consultar_dados(query)
+    df_historico_envio_mensagens: pd.DataFrame = bq_client.consultar_dados(
+        query,
+    )
     # carregando dados dos municipios da tabela do ibge
+    logger.info('Consultando dados - IBGE')
     query = """
         SELECT *
         FROM `predictive-keep-314223.lista_de_codigos.municipios_ibge`
     """
     df_ibge: pd.DataFrame = bq_client.consultar_dados(query)
     # carregando a view com dados da Turn io
+    logger.info('Consultando dados - TurnIO')
     query = """
         SELECT *
         FROM `predictive-keep-314223.ip_mensageria_camada_prata.contact_details_turnio`
@@ -158,6 +193,7 @@ def processo_envio_turn() -> None:
     # Une dados da tabela de seção diaria "ip_mensageria_camada_prata.historico_envio_mensagens" do BigQuery 
     # com os dados do estabelecimento que a pessoa é pertencente, por meio do dos dados que estão registradas 
     # na view "ip_mensageria_camada_prata.contact_details_turnio" no BigQuery.
+    logger.info('Matching com equipes')
     df_ibge['id_sus'] = df_ibge['id_sus'].astype(str)
     df_historico_envio_mensagens['municipio_id_sus'] = df_historico_envio_mensagens['municipio_id_sus'].astype(str)
     # merge da tabela de usuários com de municípios
@@ -186,7 +222,7 @@ def processo_envio_turn() -> None:
                                                 'details_estabelecimento_documentos':'estabelecimento_documentos',
                                                 'details_estabelecimento_horario':'estabelecimento_horario'})
     df_envio_turn[['municipio_id_sus','municipio']].drop_duplicates()
-
+    logger.info(f'Registros para envio para TurnIO: {len(df_envio_turn)}')
 
     # #### Upload
     # Da upload no perfil respectivo ao seu municipio na Turn. Inclui os seguintes campos:
@@ -207,10 +243,13 @@ def processo_envio_turn() -> None:
     # - estabelecimento_telefone
     # - horarios_cronicos
     # - horarios_cito
+    logger.info('Enviando mensagens para TurnIO')
     for municipio_id_sus in df_envio_turn['municipio_id_sus'].unique():
         send_data(df_envio_turn, municipio_id_sus)
     # Retornar sucesso com os dados preparados
+    logger.success('Dados enviados para TurnIO')
+
     return {
         'status': 'sucesso',
-        'mensagem': 'Dados enviados para TurnIO.'
+        'mensagem': 'Dados enviados para TurnIO'
     }