Aplicación de restricciones

Limpieza de datos en Java

Dennis Lee

Software Engineer

Control de calidad de datos

  • Anotaciones de validación: control de calidad de datos
  • Errores: países faltantes, importes no válidos, cajas negativas
  • Errores tipográficos: 1000 cajas en lugar de 100

 

 

Vendedor/a País Producto Fecha Importe Cajas enviadas
James Rudeforth UK Mint Chip Choco 4-ene-22 $5320 100
Van Tuxwell India 85% Dark Bars 1-ago-22 $7896 94
Gigi Bohling US Peanut Butter Cubes 7-jul-22 $4501 91
Limpieza de datos en Java

Anotaciones básicas de validación

import jakarta.validation.constraints.NotNull;     // Import rules for empty fields
import jakarta.validation.constraints.Size;        // Import rules for string length

public class ChocolateSale {
    @NotNull(message = "Salesperson cannot be empty")
    private String salesperson;


@NotNull(message = "Country cannot be empty") // Multiple rules can be stacked @Size(min = 2, max = 50) // Enforces country name length private String country;
@NotNull(message = "Product cannot be empty") private String product; }
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Restricciones numéricas

import jakarta.validation.constraints.Max;
import jakarta.validation.constraints.Min;
// We will show message outputs later
public class ChocolateSale {
    @Min(value = 0, message = "Sales amount must be positive")
    private Double amount;


@Min(value = 1, message = "Must ship at least 1 box") @Max(value = 1000, message = "Cannot ship more than 1000 boxes") private Integer boxesShipped; }
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Imports para aplicar restricciones

// Stores unique validation errors (no duplicates)
import java.util.Set;
// Holds details about a single validation error (field, message, etc.)
import jakarta.validation.ConstraintViolation;
// Entry point for creating validators
import jakarta.validation.Validation;
// Checks data against rules
import jakarta.validation.Validator;
// Creates configured validators
import jakarta.validation.ValidatorFactory;
// Thrown when validation fails
import jakarta.validation.ConstraintViolationException;
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Implementación del validador

class SalesValidator {
    // Create tools for checking our data
    private static final ValidatorFactory factory = Validation.buildDefaultValidatorFactory();

// Get a validator to check sales records private static final Validator validator = factory.getValidator();
public static Set<ConstraintViolation<ChocolateSale>> validateSale(ChocolateSale sale) { // Check sale record and return any problems found return validator.validate(sale); } }
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Gestión de resultados de validación

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        // Create sale with some invalid data (null country, negative amount)
        ChocolateSale sale = new ChocolateSale("James Rudeforth", null, "Mint Chip Choco",
                LocalDate.parse("2022-01-04"), -5320.0, 1500);


// Check sale for validation violations Set<ConstraintViolation<ChocolateSale>> violations = SalesValidator.validateSale(sale); // Print each validation error message violations.forEach(violation -> System.out.println(violation.getMessage()));
// If any violations found, throw exception if (!violations.isEmpty()) throw new ConstraintViolationException(violations); } }
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Salida de validación

Country cannot be empty
Sales amount must be positive
Cannot ship more than 1000 boxes

Exception in thread "main" jakarta.validation.ConstraintViolationException
Limpieza de datos en Java

La validación evita errores costosos

  • @NotNull, @Size, @Min y @Max detectan errores pronto
  • Aplica validación a problemas de negocio generales
  • Primera barrera contra errores de datos costosos

Cacao en grano tamizado en una fábrica

Limpieza de datos en Java

¡Vamos a practicar!

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