تدقيق خطوط بيانات بايثون وبيغ كويري من حيث التكلفة وإعادة التشغيل الآمنة والجاهزية للإنتاج

1. افتح مستودع الكود أو أرفق سكربت Python الذي ينفّذ عمليات BigQuery حتى يتمكن الوكيل من قراءته. 2. اطلب التدقيق صراحةً، مثلاً: «دقّق سكربت pipelines/daily_scores.py من حيث تكلفة BigQuery وأمان إعادة التشغيل، وأعطني قائمة الإصلاحات». 3. سيحدد الوكيل كل استدعاء مثل client.query وload_table_from_* والاستدعاءات الخارجية. ثم يقدّر أسوأ عدد ممكن من المهام، ويفحص وجود maximum_bytes_billed والعَلَم --mode وحدود نطاق التواريخ. 4. راجع الأقسام A إلى F في التقرير: التكلفة، والتشغيل التجريبي، وتصميم الحلقات، وأمان الاستعلامات، والكتابة الآمنة، والمراقبة. يقترح الوكيل في كل قسم تعديلات بسيطة، مثل استخدام MERGE على مفتاح حتمي أو إضافة run_id. 5. اعتمد على القسم الختامي لترتيب العمل: يتضمن حكم PASS أو FAIL لكل قسم، وقائمة الإصلاحات حسب الخطورة، وأكبر ثلاثة مخاطر للتكلفة مع تقدير تقريبي لها.

- تحتاج المهارة إلى وصول الوكيل لقراءة كود Python الخاص بخط البيانات. - تعتمد على مكتبة عميل BigQuery من Google، لكن التدقيق يتم بقراءة الكود فقط. لا تنفّذ المهارة استعلامات ولا تتصل بحساب Google Cloud، ولا تحتاج إلى بيانات اعتماد. - التقديرات الواردة في التقرير، مثل عدد المهام والتكلفة، تقريبية ومبنية على تحليل ثابت للكود. يجب مراجعتها واختبار الإصلاحات المقترحة قبل تطبيقها في بيئة الإنتاج. - المهارة مخصّصة لخطوط Python مع BigQuery تحديداً. - الترخيص الأصلي: MIT.