Vérification des types de données

Nettoyer des données en Java

Dennis Lee

Software Engineer

Pourquoi vérifier les types de données ?

Besoin d'analyser du texte provenant de sources externes
Des types invalides causent des erreurs à l'exécution
Une bonne validation évite les plantages

String priceText = "$30.61";
double price = Double.parseDouble(priceText);  // Échec : $ n'est pas valide dans un nombre

Exception in thread "main" java.lang.NumberFormatException

Valider du texte numérique

// Utilitaire pour valider les nombres
import org.apache.commons.lang3.math.NumberUtils;

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

true

String priceText = "$30.61"; // Nombre invalide
System.out.println(NumberUtils.isParsable(priceText)); // false : contient le symbole $

false

Analyser du texte numérique

private static String validateNumeric(String value) {
    if (NumberUtils.isParsable(value)) return value;  // Retourner si le nombre est valide
    throw new IllegalArgumentException("Invalid: " + value);  // Sinon lever une erreur
}

int reviews = Integer.parseInt(validateNumeric("165"));  // Valider puis analyser

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

reviews: 165
price in $: 30.61

Valider les formats de date

import java.time.format.DateTimeFormatter; // Pour formater le modèle de date

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

    return LocalDate.parse(dateStr, format); // Convertir la chaîne en LocalDate
}


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

Date: 2023-01-10

Combiner validations numérique et date

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


// Convertir les champs CSV en BookSales
public static BookSales parseSalesData(String[] fields) {
    String title = fields[0];
    LocalDate publishDate = parseDate(fields[1]); // Analyse personnalisée de la date
    int reviews = Integer.parseInt(validateNumeric(fields[2]));
    double rating = Double.parseDouble(validateNumeric(fields[3]));
    double price = parsePrice(fields[4]); // Gérer le format monétaire
    return new BookSales(title, publishDate, reviews, rating, price);
}

Lire des fichiers CSV en toute sécurité

List<BookSales> sales = new ArrayList<>(); // Stocker des objets BookSales


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

    String line = reader.readLine(); // Ignorer l'en-tête

    while ((line = reader.readLine()) != null) {  // Lire jusqu'à la fin du fichier
      String[] fields = line.split(",");  // Scinder la ligne CSV en tableau
      sales.add(parseSalesData(fields));  // Convertir les champs en objet BookSales
    }
}

sales.forEach(System.out::println);  // Afficher chaque vente

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

Résumé : vérification des types de données

Validez le texte avant l'analyse pour éviter les erreurs d'exécution
Importations clés
- org.apache.commons.lang3.math.NumberUtils
- java.time.format.DateTimeFormatter
Utilisez NumberUtils.isParsable() pour vérifier les chaînes numériques
Gérez plusieurs formats de date avec DateTimeFormatter
Intercepter les problèmes de type assure l'intégrité des données

Passons à la pratique !

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