# Instalación local (desarrollo / diagnóstico)

## Objetivo

Aunque el flujo está pensado para ejecutarse en Airflow, esta guía sirve para:

- reproducir fallos fuera del scheduler
- validar conectividad a FTP/SQL/Kafka
- ejecutar pruebas manuales de parsing de URLs

## Requisitos

- Windows (PowerShell) o Linux/macOS con Python 3.x
- Driver ODBC para SQL Server (recomendado: **ODBC Driver 18 for SQL Server**)
- Acceso de red a:
  - servidor FTP (`FTP_000oqta_SERVER`)
  - SQL Server (`DB_MSSQ_SERVER`)
  - Kafka (`BOOTSTRAP_SERVERS` o `BOOTSTRAP_SERVERS_DOCKER`, según corresponda)

## Crear entorno virtual

En PowerShell:

```powershell
cd d:\ProgramGLM\SaveUrl
python -m venv env
.\env\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install --upgrade pip
```

## Instalar dependencias

El código importa al menos:

- `requests`
- `pyodbc`
- `kafka` (librería `kafka-python` / `kafka-python-ng`)
- `apache-airflow` (porque `SaveUrl.py` usa `airflow.models.Variable`)

Instalación típica (ajusta según tu entorno):

```powershell
pip install requests pyodbc kafka-python apache-airflow
```

> Nota: instalar Airflow localmente en Windows puede ser complejo. Si tu objetivo es **solo** ejecutar localmente, considera ejecutar en un contenedor Linux o adaptar temporalmente el código para leer variables desde `os.getenv`/`.env`. Esta documentación **no modifica** el código.

## Variables para ejecución local

El `SaveUrl.py` actual lee configuración desde **Airflow Variables** (`Variable.get`). Para ejecutar fuera de Airflow tienes 2 opciones:

1. **Ejecutar dentro de un entorno Airflow** (recomendado) y definir las Variables.
2. **Crear un “shim” local**: arrancar un script wrapper que inicialice Airflow y cargue Variables. (Esto depende de cómo esté configurado tu Airflow local).

Por eso, para validación local rápida sin Airflow, lo más útil suele ser:

- probar funciones aisladas (FTP/SQL) en un REPL, o
- ejecutar dentro de un contenedor Airflow/Composer donde ya existan las Variables.

## Ejecución manual (si ya estás dentro de Airflow)

Si Airflow ya está instalado/configurado y el archivo está en el path correcto, puedes invocar:

```powershell
python -c "from SaveUrl import run_save_url; run_save_url()"
```

## Verificación mínima

- **FTP**: confirma que existe el path base esperado: `FTP_BASE_PATH` + `<code_folder>`
- **SQL**: valida conexión ODBC al servidor y permisos de INSERT/SELECT sobre `URL_FTP`
- **Kafka**: valida que el broker esté accesible y el topic `executions_logs` exista (o que el broker permita auto-create)