Verificação de tipos de dados

Limpeza de Dados em Java

Dennis Lee

Software Engineer

Por que checar tipos de dados?

Precisamos fazer parse de texto de fontes externas
Tipos inválidos causam erros em tempo de execução
Validação correta evita travamentos

String priceText = "$30.61";
double price = Double.parseDouble(priceText);  // Falha: $ não é válido em número

Exception in thread "main" java.lang.NumberFormatException

Validando texto numérico

// Utilitário para validar números
import org.apache.commons.lang3.math.NumberUtils;

String reviewCountText = "165";
System.out.println(NumberUtils.isParsable(reviewCountText));

true

String priceText = "$30.61"; // Número inválido
System.out.println(NumberUtils.isParsable(priceText)); // false: tem símbolo $

false

Fazendo parse de números

private static String validateNumeric(String value) {
    if (NumberUtils.isParsable(value)) return value;  // Retorna se for número válido
    throw new IllegalArgumentException("Invalid: " + value);  // Senão, lança erro
}

int reviews = Integer.parseInt(validateNumeric("165"));  // Valida e depois faz parse

// Remove $ antes
double price = Double.parseDouble(validateNumeric("$30.61".replace("$", "")));
System.out.println("reviews: " + reviews + "\nprice in $: " + price);

reviews: 165
price in $: 30.61

Validando formatos de data

import java.time.format.DateTimeFormatter; // Para formatar padrões de data

private static LocalDate parseDate(String dateStr) {
    DateTimeFormatter format = DateTimeFormatter.ofPattern("M/d/yy");

    return LocalDate.parse(dateStr, format); // Converte string para LocalDate
}


LocalDate date = parseDate("1/10/23"); // "1/10/23" vira 2023-01-10 
System.out.println("Date: " + date);

Date: 2023-01-10

Combinando validação numérica e de data

private static double parsePrice(String price) {
    return Double.parseDouble(validateNumeric(price.replace("$", "")); // Remove $
}


// Converte campos do CSV para BookSales
public static BookSales parseSalesData(String[] fields) {
    String title = fields[0];
    LocalDate publishDate = parseDate(fields[1]); // Parse de data customizado
    int reviews = Integer.parseInt(validateNumeric(fields[2]));
    double rating = Double.parseDouble(validateNumeric(fields[3]));
    double price = parsePrice(fields[4]); // Trata formato de moeda
    return new BookSales(title, publishDate, reviews, rating, price);
}

Lendo CSVs com segurança

List<BookSales> sales = new ArrayList<>(); // Armazena objetos BookSales


try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("book_sales.csv"))) {

    String line = reader.readLine(); // Pula o cabeçalho

    while ((line = reader.readLine()) != null) {  // Lê até o fim do arquivo
      String[] fields = line.split(",");  // Divide a linha CSV em array
      sales.add(parseSalesData(fields));  // Converte para BookSales
    }
}

sales.forEach(System.out::println);  // Imprime cada venda

BookSales[title=Python Crash Course, publishDate=2023-01-10, 
reviewCount=165, rating=4.8, price=30.61]

Resumo: verificação de tipos

Valide o texto antes de fazer parse para evitar erros em tempo de execução
Imports principais
- org.apache.commons.lang3.math.NumberUtils
- java.time.format.DateTimeFormatter
Use NumberUtils.isParsable() para checar strings numéricas
Trate múltiplos formatos de data com DateTimeFormatter
Capturar problemas de tipo garante integridade dos dados

Vamos praticar!

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