def Descarga_Resultado():
dateini = request.args.get('desde')
dateend = request.args.get('hasta')
operacion = request.args.get('modulo_ipdial')
myRoute = '/BI_Archivos/GOOGLE/Claro/result/' + dateini + '_' + dateend + '_' + operacion + '.csv'
# myQuery ='SELECT * FROM `contento-bi.telefonia_vistas.claro_fija_cons` where periodo between'+'"'+dateini+'"'+'AND'+'"'+dateend+'"'+'AND'+'"'operacion'"''
myQuery = 'SELECT * FROM `contento-bi.telefonia_vistas.claro_fija_cons` where (periodo between' + '"' + dateini + '"' + 'AND' + '"' + dateend + '"' + ') AND ipdial_code =' + '"' + operacion + '"'
print(myQuery)
myHeader = [
"id_call", "periodo", "agent_identification", "agent_name",
"id_customer", "nombre_cliente", "id_campaing", "date",
"hora_inicio_llamada", "tel_number", "duration", "typing_code",
"descri__typing_code", "comment", "captura1", "captura2", "captura3",
"captura4", "opt1", "opt2", "opt3", "opt4", "opt5", "opt6", "opt7",
"opt8", "opt9", "opt10", "opt11", "opt12", "RANK", "ipdial_code",
"TIpo", "apellido", "tipoid", "edad", "sexo", "pais", "departamento",
"ciudad", "zona", "direccion", "fecha_captura", "hora_captura",
"fecha_permanencia", "direccion_alterna", "tel_alterno",
"ciudad_captura", "nombre", "customer_phone", "id_captura"
]
return descargas.descargar_csv(myRoute, myQuery, myHeader)
def Descarga_Resultado_Consolidado():
dateini = request.args.get('mes_inicio')
dateend = request.args.get('mes_final')
if dateini is None:
dateini = ""
else:
dateini = dateini
if dateend is None:
dateend = ""
else:
dateend = dateend
# operacion= request.args.get('modulo_ipdial')
myRoute = '/BI_Archivos/GOOGLE/Liberty/result_consolidado/' "gestion_consolidada" '.csv'
# myQuery ='SELECT * FROM `contento-bi.telefonia_vistas.claro_fija_cons` where periodo between'+'"'+dateini+'"'+'AND'+'"'+dateend+'"'+'AND'+'"'operacion'"''
if dateini == "":
myQuery = 'SELECT * FROM `contento-bi.Liberty.Exportable_Liberty_Consolidado`'
else:
myQuery = 'SELECT * FROM `contento-bi.Liberty.Exportable_Liberty_Consolidado`where mes_base between' + '"' + dateini + '"' + 'AND' + '"' + dateend + '"'
print(myQuery)
myHeader = [
"id_customer", "nombre", "cuenta_gestion", "cuenta_base",
"codigo_tipificacion", "tel_number", "mes_base",
"fecha_getion_efectiva", "hora_getion_efectiva", "campana",
"agent_name", "wpc", "rpc", "sin_contacto", "source", "intentos",
"gestionable", "ipdial_code", "producto"
]
return descargas.descargar_csv(myRoute, myQuery, myHeader)
def Descarga_Encuesta():
dateini = request.args.get('desde')
dateend = request.args.get('hasta')
myRoute = '/BI_Archivos/GOOGLE/Mobility/Perfil_Cliente/' + dateini + '_' + dateend + '.csv'
myQuery = 'SELECT * FROM `contento-bi.Auteco_Mobility.Informe_Perfil_Cliente_Agent_Script_Completo` where Fecha_Encuesta between' + '"' + dateini + '"' + 'AND' + '"' + dateend + '"'
myHeader = [
"BASE", "ESTADO", "ANOCREACION", "MESCREACION", "FECHACREACION",
"TERCEROPROPIETARIO", "NITPROPIETARIO", "DIRECCIONPROPIETARIO",
"CIUDAD", "DEPARTAMENTO", "TELEFONOFIJO", "CELULAR", "OTROTELEFONO",
"EMAIL", "AUTORIZAHABEASDATAPROPIETARIO", "CHASISSERIE", "MODELO",
"MARCA", "LINEA", "RAZONSOCIALESTABLECIMIENTO", "MODELO_LINEA",
"UNIDAD_DE_NEGOCIO", "CATEGORIA", "SUBCATEGORIA", "SEGMENTO",
"SUBSEGMENTO", "MARCA2", "Fecha_Encuesta", "Hora_Exacta", "Hora",
"Responde_Encuesta",
"Podriamos_Comunicarnos_Con_Usted_En_Otro_Horario", "Motivo",
"Segun_Genero_Es_Femenino_O_Masculino",
"Es_Usted_El_Propietario_Del_Vehiculo", "Cedula_Cliente",
"Es_Usted_El_Usuario_Permanente_Del_Vehiculo", "De_Manera_General",
"Con_Que_Frecuencia_Conduce_El_Vehiculo",
"Cual_Es_El_Uso_Principal_Que_Le_Da_A_Su_Vehiculo",
"Herramienta_Trabajo", "Otra_Herramienta_Trabajo",
"Cual_Es_La_Actividad_Economica_Principal_Que_Usted_Desempena",
"Por_Favor_Me_Indica_Su_Fecha_De_Nacimiento", "Edad", "Rango_Edad",
"Cual_Es_Su_Estado_Civil",
"Cual_Es_El_Maximo_Nivel_De_Estudios_Que_Ha_Alcanzado_Hasta_El_Momento",
"Cual_Es_El_Estrato_Del_Lugar_Donde_Vives", "Tienes_Hijos",
"Cuantas_Personas_Dependen_Economicamente_De_Usted",
"Cual_Es_Su_Nivel_De_Ingresos",
"Realizo_Algun_Prestamo_Para_La_Compra",
"En_Que_Entidad_Solicito_El_Prestamo", "Otra_Entidad_Categoria",
"Cual_Fue_La_Entidad_Con_La_Cual_Realizo_El_Prestamo", "Otra_Entidad",
"Quien_Le_Ayudo_A_Tomar_La_Decision_De_La_Marca_Y_Modelo_Que_Deberia_Comprar",
"Otro_Ayuda", "Tenia_Un_Vehiculo_Antes_De_Adquirir_Este_Cual",
"Categoria_Vehiculo", "Cuantas_Ha_Tenido_Antes",
"Hace_Cuanto_Tiempo_La_Habia_Adquirido", "Categoria_Marca",
"Cual_Era_La_Marca", "Recuerda_La_Referencia", "Era_Nuevo_O_Usado",
"En_Caso_De_Comprar__En_El_Futuro_Cual_Le_Gustaria_Comprar",
"Marca_Compra",
"Usa_Y_Conduce_Otro_Vehiculo_Adicional_Al_Que_Compro_Con_Nosotros",
"Cual_Usa", "Cedula_Cliente3", "Usa_Facebook", "Usa_Instragram",
"Usa_Twitter", "Usa_Youtube", "Usa_Whatsapp", "No_Usa_Ninguna",
"Calificacion_Calidad_", "Calificacion_El_Diseno_",
"Calificacion_Garantia_Y_Respaldo_", "Calificacion_Tecnologia__",
"Calificacion_Desempeno_", "Calificacion_Asesoria__Servicio_",
"Calificacion_Ubicacion_O_Cercania_Del_Punto_De_Venta__",
"Calificacion_Opciones_De_Financiacion_", "Calificacion_Precio_",
"Calificacion_Los_Descuentos_", "Calificacion_Recomendacion",
"Id_Llamada", "Asesor"
]
return descargas.descargar_csv(myRoute, myQuery, myHeader)
def Descarga_Encuesta():
dateini = request.args.get('desde')
dateend = request.args.get('hasta')
myRoute = '/BI_Archivos/GOOGLE/Sensus/Aseguramiento/Dagricola/Descargas/' + dateini + '_' + dateend + '.csv'
myQuery = 'SELECT * FROM `contento-bi.sensus.Dagrciola_admin` where fecha between' + '"' + dateini + '"' + 'AND' + '"' + dateend + '"'
myHeader = [
"Unico", "Nombre", "Fecha", "Nombre_gestor", "Cartera",
"Nombre_evaluador", "PEC", "Telefono_cliente", "Cierre_de_la_llamada",
"Evaluacion_del_Saludo", "Evaluacion_negociacion", "Aspectos_mejora",
"Aspectos_positivos", "Observaciones"
]
return descargas.descargar_csv(myRoute, myQuery, myHeader)
def DescargaDatosAgentScript():
dateini = request.args.get('desde')
dateend = request.args.get('hasta')
myRoute = '/BI_Archivos/GOOGLE/Ucc/Tipificador/' + dateini + '_' + dateend + '.csv'
myQuery = 'SELECT * FROM `contento-bi.telefonia_vistas.Vista_Agent_Script_UCC` WHERE FECHA BETWEEN' + '"' + dateini + '"' + 'AND' + '"' + dateend + '"'
myHeader = [
"FECHA", "HORA", "ID_AGENTE", "NOMBRE", "INTERES", "CANAL", "CEDULA",
"CAMPUS", "TIPO_PROGRAMA", "PROGRAMA", "CELULAR", "FIJO", "EMAIL",
"CODIGO_1", "CODIGO_2", "CODIGO_3", "CODIGO_2A", "CODIGO_3A",
"CODIGO_2B", "CODIGO_3B", "ID_LLAMADA"
]
return descargas.descargar_csv(myRoute, myQuery, myHeader)
def Descarga_Encuesta():
dateini = request.args.get('desde')
dateend = request.args.get('hasta')
myRoute = '/BI_Archivos/GOOGLE/Claro/result/' + dateini + '_' + dateend + '.csv'
myQuery = 'SELECT * FROM `contento-bi.telefonia_vistas.claro_fija_cons` where periodo between' + '"' + dateini + '"' + 'AND' + '"' + dateend + '"'
myHeader = [
"id_call", "periodo", "agent_identification", "agent_name",
"id_customer", "nombre_cliente", "id_campaing", "date",
"final_llamada", "tel_number", "duration", "typing_code",
"descri_typing_code", "comment", "captura1", "captura2", "captura3",
"captura4", "opt1", "opt2", "opt3", "opt4", "opt5", "opt6", "opt7",
"opt8", "opt9", "opt10", "opt11", "opt12", "RANK"
]
return descargas.descargar_csv(myRoute, myQuery, myHeader)
def Descarga_Resultado():
dateini = request.args.get('desde')
dateend = request.args.get('hasta')
operacion = request.args.get('modulo_ipdial')
myRoute = '/BI_Archivos/GOOGLE/Metlife/result/' + dateini + '_' + dateend + '_' + operacion + '.csv'
# myQuery ='SELECT * FROM `contento-bi.telefonia_vistas.claro_fija_cons` where periodo between'+'"'+dateini+'"'+'AND'+'"'+dateend+'"'+'AND'+'"'operacion'"''
myQuery = 'SELECT * FROM `contento-bi.MetLife.Exportable_Duraciones` where (date between' + '"' + dateini + '"' + 'AND' + '"' + dateend + '"' + ') AND ipdial_code =' + '"' + operacion + '"'
print(myQuery)
myHeader = [
"id_call", "id_customer", "date", "hora_llamada", "id_agent",
"cod_act", "duration", "ipdial_code"
]
return descargas.descargar_csv(myRoute, myQuery, myHeader)
def Descarga_Resultado_completo():
dateini = request.args.get('desde')
dateend = request.args.get('hasta')
##operacion= request.args.get('modulo_ipdial')
myRoute = '/BI_Archivos/GOOGLE/Liberty/result_diario_gestiones_completas/' + dateini + '_' + dateend + '.csv'
# myQuery ='SELECT * FROM `contento-bi.telefonia_vistas.claro_fija_cons` where periodo between'+'"'+dateini+'"'+'AND'+'"'+dateend+'"'+'AND'+'"'operacion'"''
myQuery = 'SELECT * FROM `contento-bi.Liberty.Exportable_Liberty_Gestiones_Totales` where Fecha_Gestion between' + '"' + dateini + '"' + 'AND' + '"' + dateend + '"'
print(myQuery)
myHeader = [
"Id", "Nombre", "Cuenta_Gestiones", "Base", "Codigo_Tipificacion",
"duration", "tel_number", "Fecha_Gestion", "Campana", "duration",
"Agent_name", "wpc", "rpc", "sin_contacto", "hit", "Source",
"Intentos", "Gestionable", "Ipdial_code", "Producto", "RANK"
]
return descargas.descargar_csv(myRoute, myQuery, myHeader)
def Descarga_Resultado_Consolidado_pichincha():
##dateini= request.args.get('desde')
## dateend= request.args.get('hasta')
##operacion= request.args.get('modulo_ipdial')
myRoute = '/BI_Archivos/GOOGLE/Liberty/result_consolidado/' "gestion_consolidada_pichincha" '.csv'
# myQuery ='SELECT * FROM `contento-bi.telefonia_vistas.claro_fija_cons` where periodo between'+'"'+dateini+'"'+'AND'+'"'+dateend+'"'+'AND'+'"'operacion'"''
myQuery = 'SELECT * FROM `contento-bi.Liberty.Exportable_pichincha_bdo_consolidado`'
print(myQuery)
myHeader = [
"id_customer", "placa", "nombre", "mes_de_campana", "cuenta_gestion",
"cuenta_base", "codigo_tipificacion", "fecha_gestion", "campana",
"agent_name", "wpc", "rpc", "sin_contacto", "hit", "source",
"barridos", "gestionable", "ipdial_code", "producto"
]
return descargas.descargar_csv(myRoute, myQuery, myHeader)
def Descarga_Resultado_diario_cafam():
dateini = request.args.get('desde')
dateend = request.args.get('hasta')
##operacion= request.args.get('modulo_ipdial')
myRoute = '/BI_Archivos/GOOGLE/Cafam/result_diario/' + dateini + '_' + dateend + '_' + "cafam" + '.csv'
# myQuery ='SELECT * FROM `contento-bi.telefonia_vistas.claro_fija_cons` where periodo between'+'"'+dateini+'"'+'AND'+'"'+dateend+'"'+'AND'+'"'operacion'"''
myQuery = 'SELECT * FROM `contento-bi.cafam.Exportable_cafam_diario` where Fecha_Gestion between' + '"' + dateini + '"' + 'AND' + '"' + dateend + '"'
print(myQuery)
myHeader = [
"id_customer", "nombre", "cuenta_gestion", "cuenta_base",
"codigo_tipificacion", "fecha_gestion", "campana", "agent_name", "wpc",
"rpc", "sin_contacto", "hit", "source", "intentos", "gestionable",
"ipdial_code", "producto"
]
return descargas.descargar_csv(myRoute, myQuery, myHeader)
def Metlife_Rep_descarga_Base():
operacion = request.args.get('operacion')
idcampana = request.args.get('idcampana')
dateini = request.args.get('desde')
dateend = request.args.get('hasta')
myRoute = '/BI_Archivos/GOOGLE/Metlife/Bases_Wolkvox/' + operacion + '_' + idcampana + '_' + dateini + '_' + dateend + '.csv'
myQuery = 'SELECT * FROM `contento-bi.MetLife.Descarga_Bases_Wolkvox` where (Fecha_gestion between' + '"' + dateini + '"' + 'AND' + '"' + dateend + '"' + ') AND id_campana = ' + '"' + idcampana + '"' + 'AND ipdial_code =' + '"' + operacion + '"'
myHeader = [
"nombre_cliente", "apellido_cliente", "tipo_doc", "id_doc_cliente",
"sexo", "pais", "departamento", "ciudad", "zona", "direccion", "opt1",
"opt2", "opt3", "opt4", "opt5", "opt6", "opt7", "opt8", "opt9",
"opt10", "opt11", "opt12", "tel1", "tel2", "tel3", "tel4", "tel5",
"tel6", "tel7", "tel8", "tel9", "tel10", "tel_extra", "id_agent",
"fecha", "llamadas", "id_call", "rellamada", "resultado", "cod_rslt1",
"cod_rslt2", "rellamada_count", "id_cliente", "ipdial_code",
"rand_token", "hora", "id_campana", "fecha_cargue", "Fecha_gestion"
]
return descargas.descargar_csv(myRoute, myQuery, myHeader)
def x():
# Query de ejecucion de los campos calculados:
# Defino la ruta de descarga.
myRoute = '/BI_Archivos/GOOGLE/Refinancia/BD_Calculada/Descargas/Base_Calculada.csv'
# Defino la consulta SQL a ejecutar en BigQuery.
myQuery = 'SELECT * FROM `contento-bi.refinancia.BD_Calculada_QRY_Consolidado`'
# Defino los titulos de los campos resultantes de la ejecucion del query.
myHeader = [
"FECHA", "IDENTIFICACION", "CLIENTE", "ID_CLIENTE", "PORTAFOLIO",
"CIUDADDEPTO", "PERFIL", "ESTCLIENTE", "ESTCOMERCIAL", "CAPITAL",
"MONTOTOTAL", "NO_CRE", "SCORE", "DIAS_MORA", "TOP", "CUANTIA_RANGOS",
"E_ASIGNACION", "MEJOR_COD_MES_ACTUAL", "MEJOR_COD_MES_ANTERIOR",
"MEJOR_COD_ULT_TRIMESTRE", "PAGOS", "TEL1", "TEL2", "TEL3", "TEL4",
"TEL5", "TEL6", "TEL7", "TEL8", "TEL9", "TEL10",
"FECHA_GENERACION_ULT_PROMESA", "FECHA_COMPROMISO_ULT_PROMESA",
"VALOR_COMPROMISO_ULT_PROMESA", "VALOR_TOTAL_PAGADO_ULT_PROMESA",
"ESTADO_ULT_PROMESA"
]
return descargas.descargar_csv(myRoute, myQuery, myHeader)
def archivos_masivos():
response = {}
response["code"] = 400
response["description"] = "No se encontraron ficheros"
response["status"] = False
local_route = fileserver_baseroute + "/BI_Archivos/GOOGLE/Bancolombia_Cast/Masivos/"
# Definicion de variables insumo.
tipo = ['Predictivo', 'SMS', 'TTS']
fecha_ini = [11, 4, 4]
fecha_fin = [21, 14, 14]
my_storage = ['info-predictivo', 'info-sms', 'info-tts']
my_table = ['predictivo', 'sms', 'tts']
my_pipeline = [
bancolombia_castigada_predictivo_beam, bancolombia_castigada_sms_beam,
bancolombia_castigada_tts_beam
]
my_dates_process = ['', '', '']
my_files = [[], [], []] # Almacena las fechas de los archivos.
my_query = ['QRY_MASIVO_PREDICTIVO', 'QRY_MASIVO_SMS', 'QRY_MASIVO_TTS']
# Hace limpieza de las 3 tablas completamente una sola vez, y no por cada archivo. Esto para prevenir el streaming buffer.
for i in [0, 1, 2]:
deleteQuery = "DELETE FROM `contento-bi.bancolombia_castigada." + my_table[
i] + "` WHERE 1 = 1"
client = bigquery.Client(
) #Eliminamos todos los registros que contengan esa fecha
query_job = client.query(deleteQuery)
query_job.result(
) # Corremos el job de eliminacion de datos de BigQuery
# Limpia la tabla masivos con los resultados finales.
for i in [0, 1, 2]:
my_route = local_route + tipo[i] + '/'
archivos = os.listdir(my_route)
myCont = 0
for archivo in archivos:
if archivo.endswith(".csv"):
mifecha = archivo[
fecha_ini[i]:
fecha_fin[i]] # Almacena las fechas de los archivos.
my_files[i].append(mifecha)
if myCont == 0:
my_dates_process[
i] = my_dates_process[i] + "'" + mifecha + "'"
else:
my_dates_process[
i] = my_dates_process[i] + ",'" + mifecha + "'"
myCont += 1
deleteQuery_1 = "DELETE FROM `contento-bi.bancolombia_castigada.masivos` WHERE TIPO = 'Predictivo' AND FECHA IN (" + my_dates_process[
0] + ") OR TIPO = 'SMS' AND FECHA IN (" + my_dates_process[
1] + ") OR TIPO = 'TTS' AND FECHA IN (" + my_dates_process[2] + ")"
client_1 = bigquery.Client()
query_job_1 = client_1.query(deleteQuery_1)
query_job_1.result()
# Inicia el proceso de carga de la información para los 3 tipos de masivos (Predictivo, SMS y TTS)
for i in [0, 1, 2]:
my_route = local_route + tipo[i] + '/'
archivos = os.listdir(my_route)
for archivo in archivos:
if archivo.endswith(".csv"):
mifecha = archivo[fecha_ini[i]:fecha_fin[i]]
storage_client = storage.Client()
bucket = storage_client.get_bucket('ct-bancolombia_castigada')
# Subir fichero a Cloud Storage antes de enviarlo a procesar a Dataflow
blob = bucket.blob(my_storage[i] + '/' + archivo)
blob.upload_from_filename(my_route + archivo)
# Una vez subido el fichero a Cloud Storage procedemos a eliminar los registros de BigQuery
# deleteQuery = "DELETE FROM `contento-bi.bancolombia_castigada." + my_table[i] + "` WHERE fecha = '" + mifecha + "'"
# Terminada la eliminacion de BigQuery y la subida a Cloud Storage corremos el Job
mensaje = my_pipeline[i].run(
'gs://ct-bancolombia_castigada/' + my_storage[i] + '/' +
archivo, mifecha)
if mensaje == "Corrio Full HD":
move(my_route + archivo,
my_route + "Procesados/" + archivo)
response["code"] = 200
response["description"] = "Se realizo la peticion Full HD"
response["status"] = True
time.sleep(
30
) # Le da tiempo al Storage, para que lleve la informacion a la tabla seguimiento en BigQuery.
# Guarda la información ya procesada en Tabla General Masivos.
insertQuery_1 = "INSERT INTO `contento-bi.bancolombia_castigada.masivos` (SELECT '" + mifecha + "','" + tipo[
i] + "', LISTO FROM `contento-bi.bancolombia_castigada." + my_query[
i] + "`)"
client_11 = bigquery.Client()
query_job_11 = client_11.query(insertQuery_1)
query_job_11.result()
# Inicia el proceso de descarga de la Información ya procesada:
for i in [0, 1, 2]:
for my_file in my_files[i]:
# Defino la ruta de descarga (Sin incluir '//192.168.20.87').
download_route = '/BI_Archivos/GOOGLE/Bancolombia_Cast/Masivos/Exportes/' + tipo[
i] + '_' + my_file + '.csv'
# Defino la consulta SQL a ejecutar en BigQuery.
export_query = "SELECT INFO FROM `contento-bi.bancolombia_castigada.masivos` WHERE TIPO = '" + tipo[
i] + "' AND FECHA = '" + my_file + "'"
# Defino los títulos de los campos resultantes de la ejecución del query.
header = ['INFO']
descargas.descargar_csv(
download_route, export_query,
header) # Hago el llamado a la función de descarga.
return jsonify(response), response["code"]
def archivos_Prejuridico_castigada():
response = {}
response["code"] = 400
response["description"] = "No se encontraron ficheros"
response["status"] = False
local_route = fileserver_baseroute + "/BI_Archivos/GOOGLE/Bancolombia_Cast/Prejuridico/"
archivos = os.listdir(local_route)
for archivo in archivos:
if archivo.endswith(".csv"):
mifecha = archivo[29:37]
storage_client = storage.Client()
bucket = storage_client.get_bucket('ct-bancolombia_castigada')
# Subir fichero a Cloud Storage antes de enviarlo a procesar a Dataflow
blob = bucket.blob('info-prejuridico/' + archivo)
blob.upload_from_filename(local_route + archivo)
# Una vez subido el fichero a Cloud Storage procedemos a eliminar los registros de BigQuery
deleteQuery = "DELETE FROM `contento-bi.bancolombia_castigada.prejuridico` WHERE fecha = '" + mifecha + "'"
#Primero eliminamos todos los registros que contengan esa fecha
client = bigquery.Client()
query_job = client.query(deleteQuery)
#result = query_job.result()
query_job.result(
) # Corremos el job de eliminacion de datos de BigQuery
# Terminada la eliminacion de BigQuery y la subida a Cloud Storage corremos el Job
mensaje = bancolombia_castigada_prejuridico_beam.run(
'gs://ct-bancolombia_castigada/info-prejuridico/' + archivo,
mifecha)
if mensaje == "Corrio Full HD":
move(
local_route + archivo, fileserver_baseroute +
"/BI_Archivos/GOOGLE/Bancolombia_Cast/Prejuridico/Procesados/"
+ archivo)
response["code"] = 200
response["description"] = "Se realizo la peticion Full HD"
response["status"] = True
time.sleep(
210
) # Le da tiempo al Storage, para que lleve la informacion a la tabla prejuridico en BigQuery.
# Inicia proceso de calculo para Fecha de Promesa Ajustada.
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
# Busqueda de Fecha Promesa Ajustada (UPDATE):
deleteQuery_2 = "UPDATE `contento-bi.bancolombia_castigada.ajuste_promesas` A SET A.MAX_FECHA_PROMESA_AJUSTADA = CAST(B.FECHA_PROMESA AS DATE) FROM `contento-bi.bancolombia_castigada.QRY_CALCULATE_MAX_DATE_HIT_UP` B WHERE A.NIT = B.NIT"
client_2 = bigquery.Client()
query_job_2 = client_2.query(deleteQuery_2)
query_job_2.result()
time.sleep(30)
# Busqueda de Fecha Promesa Ajustada (INSERT):
deleteQuery_3 = "INSERT INTO `contento-bi.bancolombia_castigada.ajuste_promesas` (NIT, MAX_FECHA_PROMESA_AJUSTADA) (SELECT NIT, CAST(FECHA_PROMESA AS DATE) FROM `contento-bi.bancolombia_castigada.QRY_CALCULATE_MAX_DATE_HIT_IN`)"
client_3 = bigquery.Client()
query_job_3 = client_3.query(deleteQuery_3)
query_job_3.result()
# ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
time.sleep(15)
# Query de ejecución de los campos calculados:
# Defino la ruta de descarga.
route = '/BI_Archivos/GOOGLE/Bancolombia_Cast/Base_marcada/Base Calculada/Bancolombia_Cast_Base_Calculada.csv'
# Defino la consulta SQL a ejecutar en BigQuery.
query = 'SELECT * FROM `contento-bi.bancolombia_castigada.QRY_CALCULATE_BM`'
# Defino los títulos de los campos resultantes de la ejecución del query.
header = [
"IDKEY", "FECHA", "CONSECUTIVO_DOCUMENTO_DEUDOR",
"VALOR_CUOTA", "NIT", "NOMBRES", "NUMERO_DOCUMENTO",
"TIPO_PRODUCTO", "FECHA_ACTUALIZACION_PRIORIZACION",
"FECHA_PAGO_CUOTA", "NOMBRE_DE_PRODUCTO",
"FECHA_DE_PERFECCIONAMIENTO", "FECHA_VENCIMIENTO_DEF",
"NUMERO_CUOTAS", "CUOTAS_EN_MORA",
"DIA_DE_VENCIMIENTO_DE_CUOTA", "VALOR_OBLIGACION",
"VALOR_VENCIDO", "SALDO_ACTIVO", "SALDO_ORDEN", "REGIONAL",
"CIUDAD", "GRABADOR", "CODIGO_AGENTE", "NOMBRE_ASESOR",
"CODIGO_ABOGADO", "NOMBRE_ABOGADO",
"FECHA_ULTIMA_GESTION_PREJURIDICA",
"ULTIMO_CODIGO_DE_GESTION_PARALELO",
"ULTIMO_CODIGO_DE_GESTION_PREJURIDICO",
"DESCRIPCION_SUBSECTOR", "DESCRIPCION_CODIGO_SEGMENTO",
"DESC_ULTIMO_CODIGO_DE_GESTION_PREJURIDICO",
"DESCRIPCION_SUBSEGMENTO", "DESCRIPCION_SECTOR",
"DESCRIPCION_CODIGO_CIIU",
"CODIGO_ANTERIOR_DE_GESTION_PREJURIDICO",
"DESC_CODIGO_ANTERIOR_DE_GESTION_PREJURIDICO",
"FECHA_ULTIMA_GESTION_JURIDICA",
"ULTIMA_FECHA_DE_ACTUACION_JURIDICA", "ULTIMA_FECHA_PAGO",
"EJEC_ULTIMO_CODIGO_DE_GESTION_JURIDICO",
"DESC_ULTIMO_CODIGO_DE_GESTION_JURIDICO", "CANT_OBLIG",
"CLUSTER_PERSONA", "DIAS_MORA", "PAIS_RESIDENCIA",
"TIPO_DE_CARTERA", "CALIFICACION", "RADICACION",
"ESTADO_DE_LA_OBLIGACION", "FONDO_NACIONAL_GARANTIAS",
"REGION", "SEGMENTO", "CODIGO_SEGMENTO",
"FECHA_IMPORTACION", "NIVEL_DE_RIESGO",
"FECHA_ULTIMA_FACTURACION", "SUBSEGMENTO",
"TITULAR_UNIVERSAL", "NEGOCIO_TITUTULARIZADO",
"SECTOR_ECONOMICO", "PROFESION", "CAUSAL", "OCUPACION",
"CUADRANTE", "FECHA_TRASLADO_PARA_COBRO",
"DESC_CODIGO_DE_GESTION_VISITA", "FECHA_GRABACION_VISITA",
"ENDEUDAMIENTO", "CALIFICACION_REAL", "FECHA_PROMESA",
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b = descargas.descargar_csv(
route, query,
header) # Hago el llamado a la función de descarga.
return jsonify(response), response["code"]
