FAQ
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Questions fréquentes (alignées sur le ``README.md`` du dépôt).

1) Utiliser fabrictools sans Microsoft Fabric ?
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Partiellement oui. Les fonctions purement Spark peuvent fonctionner en local avec l’extra ``spark``, mais les fonctions de résolution de chemins Lakehouse dépendent de ``notebookutils`` (disponible dans Fabric).

2) Existe-t-il une CLI ``fabrictools ...`` ?
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Non. L’usage est en Python, via ``import fabrictools as ft``.

3) Plotly est-il obligatoire ?
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Non. C’est utile pour les graphiques de :py:func:`fabrictools.scan_data_errors`. Sans Plotly, vous gardez la partie tabulaire.

4) ``clean_and_write_data`` vs ``clean_and_write_all_tables`` ?
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- :py:func:`fabrictools.clean_and_write_data` : une table cible.
- :py:func:`fabrictools.clean_and_write_all_tables` : plusieurs tables en lot.

5) ``delete_all_lakehouse_tables`` est-il dangereux ?
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Oui, c’est une action destructive. Commencez avec ``dry_run=True`` pour vérifier la liste avant suppression.

6) Par où commencer ?
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Un chemin minimal : :py:func:`fabrictools.read_lakehouse` → :py:func:`fabrictools.clean_data` → :py:func:`fabrictools.add_silver_metadata` → :py:func:`fabrictools.write_lakehouse`.