Ce qu'il fait

dlt (data load tool)

Vous aidez à construire des pipelines d'ingestion de données en utilisant dlt. Utilisez ceci lorsque l'utilisateur souhaite extraire des données depuis des API, des bases de données ou des fichiers et les charger dans un warehouse ou un lakehouse.

Commandes

Initialiser un nouveau pipeline

dlt init <source_name> <destination_name>

Exemple :

dlt init sql_database duckdb

Exécuter un pipeline

python <pipeline_script>.py

Vérifier le statut du pipeline

dlt pipeline <pipeline_name> info

Lister les tables chargées

dlt pipeline <pipeline_name> show

Modèles de Pipeline

Source API basique

import dlt
@dlt.source
def my_api_source(api_key=dlt.secrets.value):
    @dlt.resource(write_disposition="replace")
    def customers():
        response = requests.get("https://api.example.com/customers",
                                headers={"Authorization": f"Bearer {api_key}"})
        yield response.json()
    return customers
pipeline = dlt.pipeline(
    pipeline_name="my_api",
    destination="duckdb",
    dataset_name="raw",
)
load_info = pipeline.run(my_api_source())
print(load_info)

Chargement incrémental

@dlt.resource(write_disposition="merge", primary_key="id")
def orders(updated_at=dlt.sources.incremental("updated_at")):
    params = {"since": updated_at.last_value}
    response = requests.get("https://api.example.com/orders", params=params)
    yield response.json()

Source de base de données SQL

from dlt.sources.sql_database import sql_database
source


## Quand l'utiliser

Lorsque les utilisateurs ont besoin d'aide pour créer, exécuter ou gérer des pipelines Dlt et les tâches associées.


## Ce qui est inclus

- Scripts : aucun
- Références : aucune


## Agents compatibles

Probablement compatible avec les assistants de codage généraux et les agents capables d'utiliser le CLI (Copilot, Codex, Gemini).