Feature/53 datahub glossary 연동 구현

data_utils/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+# data_utils 패키지 초기화 파일

data_utils/datahub_source.py

@@ -6,6 +6,11 @@
 from datahub.metadata.schema_classes import UpstreamLineageClass
 from collections import defaultdict
 import requests
+from data_utils.queries import (
+    ROOT_GLOSSARY_NODES_QUERY,
+    GLOSSARY_NODE_QUERY,
+    LIST_QUERIES_QUERY,
+)
 
 
 class DatahubMetadataFetcher:
@@ -292,3 +297,287 @@ def process_lineage(direction):
         )
 
         return metadata
+
+    def get_root_glossary_nodes(self):
+        """
+        DataHub에서 루트 용어집 노드를 가져오는 함수
+
+        Returns:
+            dict: 루트 용어집 노드 정보
+        """
+        # GraphQL 요청 보내기
+        headers = {"Content-Type": "application/json"}
+        response = requests.post(
+            f"{self.gms_server}/api/graphql",
+            json={"query": ROOT_GLOSSARY_NODES_QUERY},
+            headers=headers,
+        )
+
+        # 결과 반환
+        if response.status_code == 200:
+            return response.json()
+        else:
+            return {
+                "error": True,
+                "status_code": response.status_code,
+                "message": response.text,
+            }
+
+    def get_glossary_node_by_urn(self, urn):
+        """
+        DataHub에서 특정 URN의 용어집 노드 및 그 자식 항목을 가져오는 함수
+
+        Args:
+            urn (str): 용어집 노드의 URN
+
+        Returns:
+            dict: 용어집 노드 정보와 자식 항목
+        """
+        # GraphQL 요청 보내기
+        headers = {"Content-Type": "application/json"}
+        response = requests.post(
+            f"{self.gms_server}/api/graphql",
+            json={"query": GLOSSARY_NODE_QUERY, "variables": {"urn": urn}},
+            headers=headers,
+        )
+
+        # 결과 반환
+        if response.status_code == 200:
+            return response.json()
+        else:
+            return {
+                "error": True,
+                "status_code": response.status_code,
+                "message": response.text,
+            }
+
+    def get_node_basic_info(self, node, index):
+        """
+        용어집 노드의 기본 정보를 딕셔너리로 반환하는 함수
+
+        Args:
+            node (dict): 용어집 노드 정보
+            index (int): 노드의 인덱스
+
+        Returns:
+            dict: 노드의 기본 정보
+        """
+        result = {"index": index, "name": node["properties"]["name"]}
+
+        if node["properties"] and node["properties"].get("description"):
+            result["description"] = node["properties"]["description"]
+
+        # 자식 노드/용어 관계 정보 수 추가
+        if "children" in node and node["children"]["total"] > 0:
+            result["child_count"] = node["children"]["total"]
+
+        return result
+
+    def get_child_entity_info(self, entity, index):
+        """
+        자식 엔티티(용어 또는 노드)의 정보를 딕셔너리로 반환하는 함수
+
+        Args:
+            entity (dict): 자식 엔티티 정보
+            index (int): 엔티티의 인덱스
+
+        Returns:
+            dict: 엔티티 정보
+        """
+        entity_type = entity["type"]
+        result = {"index": index, "type": entity_type}
+
+        if entity_type == "GLOSSARY_TERM":
+            if "properties" in entity and entity["properties"]:
+                result["name"] = entity["properties"].get("name", "N/A")
+
+                if (
+                    "description" in entity["properties"]
+                    and entity["properties"]["description"]
+                ):
+                    result["description"] = entity["properties"]["description"]
+
+        elif entity_type == "GLOSSARY_NODE":
+            if "properties" in entity and entity["properties"]:
+                result["name"] = entity["properties"].get("name", "N/A")
+
+        return result
+
+    def process_node_details(self, node):
+        """
+        노드의 상세 정보를 처리하고 딕셔너리로 반환하는 함수
+
+        Args:
+            node (dict): 용어집 노드 정보
+
+        Returns:
+            dict: 노드의 상세 정보
+        """
+        node_urn = node["urn"]
+        detailed_node = self.get_glossary_node_by_urn(node_urn)
+
+        result = {"name": node["properties"]["name"], "children": []}
+
+        if (
+            detailed_node
+            and "data" in detailed_node
+            and "glossaryNode" in detailed_node["data"]
+        ):
+            node_detail = detailed_node["data"]["glossaryNode"]
+
+            # 자식 항목 정보 추출
+            if "children" in node_detail and node_detail["children"]["total"] > 0:
+                relationships = node_detail["children"]["relationships"]
+
+                for j, rel in enumerate(relationships, 1):
+                    entity = rel["entity"]
+                    result["children"].append(self.get_child_entity_info(entity, j))
+
+        return result
+
+    def process_glossary_nodes(self, result):
+        """
+        용어집 노드 결과를 처리하고 딕셔너리로 반환하는 함수
+
+        Args:
+            result (dict): API 응답 결과
+
+        Returns:
+            dict: 처리된 용어집 노드 데이터
+        """
+        if "error" in result:
+            return result
+
+        processed_result = {"total_nodes": 0, "nodes": []}
+
+        # 노드 목록 추출
+        nodes = result["data"]["getRootGlossaryNodes"]["nodes"]
+        processed_result["total_nodes"] = len(nodes)
+
+        for i, node in enumerate(nodes, 1):
+            node_info = self.get_node_basic_info(node, i)
+
+            # 자식 노드가 있으면 상세 정보 처리
+            if "children" in node and node["children"]["total"] > 0:
+                node_details = self.process_node_details(node)
+                node_info["details"] = node_details
+
+            processed_result["nodes"].append(node_info)
+
+        return processed_result
+
+    def get_glossary_data(self):
+        """
+        DataHub에서 전체 용어집 데이터를 가져와 처리하는 함수
+
+        Returns:
+            dict: 처리된 용어집 데이터
+        """
+        # DataHub 서버에 연결하여 용어집 노드 가져오기
+        result = self.get_root_glossary_nodes()
+
+        # 결과 처리
+        if result:
+            try:
+                return self.process_glossary_nodes(result)
+            except KeyError as e:
+                return {"error": True, "message": f"결과 구조 파싱 중 오류 발생: {e}"}
+        else:
+            return {"error": True, "message": "용어집 노드를 가져오지 못했습니다."}
+
+    def get_queries(self, start=0, count=10, query="*", filters=None):
+        """
+        DataHub에서 쿼리 목록을 가져오는 함수
+
+        Args:
+            start (int): 시작 인덱스 (기본값=0)
+            count (int): 반환할 쿼리 수 (기본값=10)
+            query (str): 필터링에 사용할 쿼리 문자열 (기본값="*")
+            filters (list): 추가 필터 (기본값=None)
+
+        Returns:
+            dict: 쿼리 목록 정보
+        """
+        # GraphQL 요청용 입력 변수 준비
+        input_params = {"start": start, "count": count, "query": query}
+
+        if filters:
+            input_params["filters"] = filters
+
+        variables = {"input": input_params}
+
+        # GraphQL 요청 보내기
+        headers = {"Content-Type": "application/json"}
+        response = requests.post(
+            f"{self.gms_server}/api/graphql",
+            json={"query": LIST_QUERIES_QUERY, "variables": variables},
+            headers=headers,
+        )
+
+        # 결과 반환
+        if response.status_code == 200:
+            return response.json()
+        else:
+            return {
+                "error": True,
+                "status_code": response.status_code,
+                "message": response.text,
+            }
+
+    def process_queries(self, result):
+        """
+        쿼리 목록 결과를 처리하고 간소화된 형태로 반환하는 함수
+
+        Args:
+            result (dict): API 응답 결과
+
+        Returns:
+            dict: 처리된 쿼리 목록 데이터 (urn, name, description, statement만 포함)
+        """
+        if "error" in result:
+            return result
+
+        processed_result = {"total_queries": 0, "count": 0, "start": 0, "queries": []}
+
+        if "data" in result and "listQueries" in result["data"]:
+            list_queries = result["data"]["listQueries"]
+            processed_result["total_queries"] = list_queries.get("total", 0)
+            processed_result["count"] = list_queries.get("count", 0)
+            processed_result["start"] = list_queries.get("start", 0)
+
+            for query in list_queries.get("queries", []):
+                query_info = {"urn": query.get("urn")}
+
+                props = query.get("properties", {})
+                query_info["name"] = props.get("name")
+                query_info["description"] = props.get("description")
+                query_info["statement"] = props.get("statement", {}).get("value")
+
+                processed_result["queries"].append(query_info)
+
+        return processed_result
+
+    def get_query_data(self, start=0, count=10, query="*", filters=None):
+        """
+        DataHub에서 쿼리 목록을 가져와 처리하는 함수
+
+        Args:
+            start (int): 시작 인덱스 (기본값=0)
+            count (int): 반환할 쿼리 수 (기본값=10)
+            query (str): 필터링에 사용할 쿼리 문자열 (기본값="*")
+            filters (list): 추가 필터 (기본값=None)
+
+        Returns:
+            dict: 처리된 쿼리 목록 데이터
+        """
+        # DataHub 서버에 연결하여 쿼리 목록 가져오기
+        result = self.get_queries(start, count, query, filters)
+
+        # 결과 처리
+        if result:
+            try:
+                return self.process_queries(result)
+            except KeyError as e:
+                return {"error": True, "message": f"결과 구조 파싱 중 오류 발생: {e}"}
+        else:
+            return {"error": True, "message": "쿼리 목록을 가져오지 못했습니다."}