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# -*- coding: utf-8 -*-
"""Tests del modulo pydatajson."""
from __future__ import print_function, unicode_literals, with_statement
import os.path
import vcr
from nose.tools import assert_true, assert_false, assert_equal
from pydatajson.indicators import _eventual_periodicity
try:
import mock
except ImportError:
from unittest import mock
from pydatajson.core import DataJson
from pydatajson import readers
from .support.decorators import RESULTS_DIR
my_vcr = vcr.VCR(
path_transformer=vcr.VCR.ensure_suffix('.yaml'),
cassette_library_dir=os.path.join(
"tests",
"cassetes",
"indicators"),
record_mode='once')
class TestIndicatorsTestCase(object):
SAMPLES_DIR = os.path.join("tests", "samples")
RESULTS_DIR = RESULTS_DIR
TEMP_DIR = os.path.join("tests", "temp")
@classmethod
def get_sample(cls, sample_filename):
return os.path.join(cls.SAMPLES_DIR, sample_filename)
@classmethod
def setUp(cls):
cls.dj = DataJson(cls.get_sample("full_data.json"))
cls.catalog = readers.read_catalog(
cls.get_sample("full_data.json"))
cls.maxDiff = None
cls.longMessage = True
@classmethod
def tearDown(cls):
del (cls.dj)
@my_vcr.use_cassette()
def test_generate_catalog_indicators(self):
catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "several_datasets.json")
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog)[0][0]
# Resultados esperados haciendo cuentas manuales sobre el catálogo
expected = {
'identifier': '7d4d816f-3a40-476e-ab71-d48a3f0eb3c8',
'title': 'Cosechando Datos Argentina',
'datasets_cant': 3,
'distribuciones_cant': 6,
'datasets_meta_ok_cant': 2,
'datasets_meta_error_cant': 1,
'datasets_meta_ok_pct': 0.6667,
'datasets_con_datos_cant': 2,
'datasets_sin_datos_cant': 1,
'datasets_con_datos_pct': 0.6667,
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indicators[k], v)
@my_vcr.use_cassette()
def test_date_indicators(self):
from datetime import datetime
catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "several_datasets.json")
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog)[0][0]
dias_diff = (datetime.now() - datetime(2016, 4, 14)).days
expected = {
'catalogo_ultima_actualizacion_dias': dias_diff,
'datasets_actualizados_cant': 1,
'datasets_desactualizados_cant': 2,
'datasets_actualizados_pct': 0.3333,
'datasets_frecuencia_cant': {
'R/P1W': 1,
'R/P1M': 1,
'EVENTUAL': 1
},
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indicators[k], v)
@my_vcr.use_cassette()
def test_format_indicators(self):
catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "several_datasets.json")
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog)[0][0]
expected = {
'distribuciones_formatos_cant': {
'CSV': 1,
'XLSX': 1,
'PDF': 1,
'None': 3
}
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indicators[k], v)
@my_vcr.use_cassette()
def test_license_indicators(self):
catalog = os.path.join(
self.SAMPLES_DIR,
"several_datasets_with_licenses.json")
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog)[0][0]
expected = {
'datasets_licencias_cant': {
'Open Data Commons Open Database License 1.0': 1,
'Creative Commons Attribution': 1,
'None': 1
}
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indicators[k], v)
@my_vcr.use_cassette()
def test_no_licenses_indicators(self):
# No tienen licencias
catalog = os.path.join(
self.SAMPLES_DIR,
"several_datasets_for_harvest.json")
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog)[0][0]
assert_equal(indicators['datasets_licencias_cant'], {'None': 3})
@my_vcr.use_cassette()
def test_field_indicators_on_min_catalog(self):
catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "minimum_data.json")
# Se espera un único catálogo como resultado, índice 0
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog)[0][0]
expected = {
'campos_recomendados_pct': 0.0,
'campos_optativos_pct': 0.0,
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indicators[k], v)
@my_vcr.use_cassette()
def test_field_indicators_on_full_catalog(self):
catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "full_data.json")
# Se espera un único catálogo como resultado, índice 0
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog)[0][0]
expected = {
'campos_recomendados_pct': 0.9545,
'campos_optativos_pct': 1.0000
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indicators[k], v)
@my_vcr.use_cassette()
def test_federation_indicators_same_catalog(self):
catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "several_datasets.json")
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog, catalog)[1]
# Esperado: todos los datasets están federados
expected = {
'datasets_federados_cant': 3,
'datasets_no_federados_cant': 0,
'datasets_no_federados': [],
'datasets_federados_pct': 1.0000,
'distribuciones_federadas_cant': 6
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indicators[k], v)
@my_vcr.use_cassette()
def test_federation_indicators_no_datasets(self):
catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "several_datasets.json")
central = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "catalogo_justicia.json")
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog, central)[1]
# Esperado: ningún dataset está federado
expected = {
'datasets_federados_cant': 0,
'datasets_no_federados_cant': 3,
'datasets_no_federados': [
('Sistema de contrataciones electrónicas UNO', None),
('Sistema de contrataciones electrónicas DOS', None),
('Sistema de contrataciones electrónicas TRES', None)],
'datasets_federados_pct': 0.00,
'distribuciones_federadas_cant': 0
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indicators[k], v)
@my_vcr.use_cassette()
def test_federation_indicators_removed_datasets(self):
# CASO 1
# se buscan los datasets federados en el central que fueron eliminados
# en el específico pero no se encuentran porque el publisher.name no
# tiene publicado ningún otro dataset en el catálogo específico
catalog = os.path.join(
self.SAMPLES_DIR, "catalogo_justicia_removed.json"
)
central = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "catalogo_justicia.json")
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog, central)[1]
# Esperado: no se encuentra el dataset removido, porque el
# publisher.name no existe en ningún otro dataset
expected = {
"datasets_federados_eliminados_cant": 0,
"datasets_federados_eliminados": []
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indicators[k], v)
# CASO 2
# se buscan los datasets federados en el central que fueron eliminados
# en el específico y se encuentran porque el publisher.name tiene
# publicado otro dataset en el catálogo específico
catalog = os.path.join(
self.SAMPLES_DIR, "catalogo_justicia_removed_publisher.json"
)
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog, central)[1]
# Esperado: no se encuentra el dataset removido, porque el
# publisher.name no existe en ningún otro dataset
expected = {
"datasets_federados_eliminados_cant": 1,
"datasets_federados_eliminados": [
('Base de datos legislativos Infoleg',
"http://datos.jus.gob.ar/dataset/base-de-datos"
"-legislativos-infoleg")]}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indicators[k], v)
@my_vcr.use_cassette()
def test_network_indicators(self):
one_catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "several_datasets.json")
other_catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "full_data.json")
indicators, network_indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators([
one_catalog,
other_catalog
])
# Esperado: suma de los indicadores individuales
# No se testean los indicadores de actualización porque las fechas no
# se mantienen actualizadas
expected = {
'catalogos_cant': 2,
'datasets_cant': 5,
'distribuciones_cant': 8,
'datasets_meta_ok_cant': 4,
'datasets_meta_error_cant': 1,
'datasets_meta_ok_pct': 0.8000,
'datasets_con_datos_cant': 3,
'datasets_sin_datos_cant': 2,
'datasets_con_datos_pct': 0.6000,
'distribuciones_formatos_cant': {
'CSV': 2,
'XLSX': 1,
'PDF': 2,
'None': 3
},
'distribuciones_tipos_cant': {
'file': 1,
'documentation': 1,
'None': 6
},
'datasets_licencias_cant': {
'Open Data Commons Open Database License 1.0': 2,
'None': 3
},
'campos_optativos_pct': 0.3256,
'campos_recomendados_pct': 0.5072,
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(network_indicators[k], v)
@my_vcr.use_cassette()
def test_network_license_indicators(self):
one_catalog = os.path.join(
self.SAMPLES_DIR,
"several_datasets_with_licenses.json")
other_catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "full_data.json")
indicators, network_indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators([
one_catalog,
other_catalog
])
# Esperado: 2 ODbL en full, 1 en several
# 1 Creative Commons en several
# 1 Dataset en several sin licencias
expected = {
'catalogos_cant': 2,
'datasets_cant': 5,
'datasets_licencias_cant': {
'Open Data Commons Open Database License 1.0': 3,
'Creative Commons Attribution': 1,
'None': 1
},
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(network_indicators[k], v)
@my_vcr.use_cassette()
def test_network_type_indicators(self):
one_catalog = os.path.join(
self.SAMPLES_DIR,
"several_datasets_with_types.json")
other_catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "full_data.json")
indicators, network_indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators([
one_catalog,
other_catalog
])
# Esperado: 1 file en full, 1 en several
# 1 file.upload en several
# 1 documentation en full, 1 en several
# 2 api en several
# 1 distribucion en several sin tipo
expected = {
'catalogos_cant': 2,
'distribuciones_cant': 8,
'distribuciones_tipos_cant': {
'file': 2,
'file.upload': 1,
'documentation': 2,
'api': 2,
'None': 1,
}
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(network_indicators[k], v, k)
@my_vcr.use_cassette()
def test_types_indicators(self):
catalog = os.path.join(
self.SAMPLES_DIR,
"several_datasets_with_types.json")
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog)[0][0]
expected = {
'distribuciones_tipos_cant': {
'file': 1,
'file.upload': 1,
'documentation': 1,
'api': 2,
'None': 1
}
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indicators[k], v)
def test_network_federation_indicators(self):
one_catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "several_datasets.json")
other_catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "full_data.json")
central = one_catalog
indicators, network_indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators([
one_catalog,
other_catalog
], central)
# Esperado: Los datasets de several estan federados y los de full, no
expected = {
'datasets_federados_cant': 3,
'datasets_no_federados_cant': 2,
'datasets_federados_pct': 0.6000,
'distribuciones_federadas_cant': 6
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(network_indicators[k], v)
@my_vcr.use_cassette()
def test_indicators_invalid_periodicity(self):
catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR,
"malformed_accrualperiodicity.json")
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog)[0][0]
# Periodicidad inválida se considera automáticamente como
# catálogo desactualizado
expected = {
'datasets_actualizados_cant': 0,
'datasets_desactualizados_cant': 1,
'datasets_actualizados_pct': 0
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indicators[k], v, k)
@my_vcr.use_cassette()
def test_indicators_missing_periodicity(self):
catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "missing_periodicity.json")
# Dataset con periodicidad faltante no aporta valores para indicadores
# de tipo 'datasets_(des)actualizados'
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog)[0][0]
expected = {
'datasets_actualizados_cant': 0,
'datasets_desactualizados_cant': 0,
'datasets_actualizados_pct': 0
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indicators[k], v, k)
@my_vcr.use_cassette()
def test_indicators_missing_dataset(self):
catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "missing_dataset.json")
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog)[0][0]
# Catálogo sin datasets no aporta indicadores significativos
expected = {
'datasets_cant': 0,
'datasets_meta_ok_cant': 0,
'datasets_meta_error_cant': 0,
'datasets_actualizados_cant': 0,
'datasets_desactualizados_cant': 0,
'datasets_actualizados_pct': 0,
'distribuciones_formatos_cant': {},
'datasets_licencias_cant': {},
'datasets_frecuencia_cant': {}
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indicators[k], v, k)
@my_vcr.use_cassette()
def test_last_updated_indicator_missing_issued_field(self):
from datetime import datetime
catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "minimum_data.json")
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog)[0][0]
dias_diff = (datetime.now() - datetime(2016, 4, 14)).days
# Catálogo no tiene 'issued', pero su dataset sí -> uso el del dataset
expected = {
'catalogo_ultima_actualizacion_dias': dias_diff
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indicators[k], v, k)
def test_dataset_is_updated(self):
catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "catalogo_justicia.json")
# Datasset con periodicity mensual vencida
dataset = "Base de datos legislativos Infoleg"
assert_false(self.dj.dataset_is_updated(catalog, dataset))
# Dataset con periodicity eventual, siempre True
dataset = "Declaración Jurada Patrimonial Integral de carácter público"
assert_true(self.dj.dataset_is_updated(catalog, dataset))
@my_vcr.use_cassette()
def test_date_network_indicators_empty_catalog(self):
catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "invalid_catalog_empty.json")
indics, network_indics = self.dj.generate_catalogs_indicators(
[catalog,
catalog]
)
for k, v in network_indics.items():
assert_true(v is not None)
def test_unreachable_catalogs(self):
catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "invalid/path.json")
indics, network_indics = self.dj.generate_catalogs_indicators(
[catalog,
catalog]
)
assert_equal([], indics)
assert_equal({}, network_indics)
@my_vcr.use_cassette()
def test_valid_and_unreachable_catalogs(self):
valid = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "several_datasets.json")
unreachable = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "invalid/path.json")
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(
[valid, unreachable])[0][0]
# El resultado ignora el catálogo inaccesible
expected = {
'datasets_cant': 3,
'distribuciones_cant': 6,
'datasets_meta_ok_cant': 2,
'datasets_meta_error_cant': 1,
'datasets_meta_ok_pct': 0.6667,
}
for k, v in expected.items():
assert_true(indicators[k], v)
def test_unreachable_central_catalog(self):
catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "several_datasets.json")
unreachable = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "invalid/path.json")
indics = self.dj.generate_catalogs_indicators(
catalog, central_catalog=unreachable)[0][0]
expected = {
'datasets_cant': 3,
'distribuciones_cant': 6,
'datasets_meta_ok_cant': 2,
'datasets_meta_error_cant': 1,
'datasets_meta_ok_pct': 0.6667,
'datasets_federados_cant': None,
'datasets_no_federados_cant': None,
'datasets_federados_pct': None,
'datasets_federados': [],
'datasets_no_federados': [],
'datasets_federados_eliminados': [],
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indics[k], v)
@my_vcr.use_cassette()
@mock.patch(
'pydatajson.indicators.generate_datasets_summary',
autospec=True)
def test_bad_summary(self, mock_summary):
mock_summary.side_effect = Exception('bad summary')
catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "several_datasets.json")
indics = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog)[0][0]
expected = {
'datasets_cant': None,
'distribuciones_cant': None,
'datasets_meta_ok_cant': None,
'datasets_meta_error_cant': None,
'datasets_meta_ok_pct': None
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indics[k], v)
@my_vcr.use_cassette()
def test_bad_date_indicators(self):
catalog = self.dj
catalog['issued'] = catalog['modified'] = 'invalid_date'
indics = self.dj.generate_catalogs_indicators()[0][0]
expected = {
'datasets_desactualizados_cant': None,
'datasets_actualizados_cant': None,
'datasets_actualizados_pct': None,
'catalogo_ultima_actualizacion_dias': None,
'datasets_frecuencia_cant': {}
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indics[k], v)
@my_vcr.use_cassette()
def test_no_title_nor_identifier_catalog(self):
catalog = DataJson(
os.path.join(
self.SAMPLES_DIR,
"missing_catalog_title.json"))
del catalog['identifier']
indics = self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog)[0][0]
assert_equal(indics['title'], 'no-title')
assert_equal(indics['identifier'], 'no-id')
def test_node_indicators_no_central_catalog(self):
catalog = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "several_datasets.json")
node_indicators, network_indicators = \
self.dj.generate_catalogs_indicators(catalog)
# Esperado: no se calculan indicadores de federación
federation_indicators = [
'datasets_federados_cant',
'datasets_no_federados_cant',
'datasets_no_federados',
'distribuciones_federadas_cant']
for fed_ind in federation_indicators:
assert_true(fed_ind not in node_indicators[0])
assert_true(fed_ind not in network_indicators)
def test_federation_indicators_by_id(self):
catalogs = [
os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "federated_1.json"),
os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "federated_2.json"),
]
central = os.path.join(self.SAMPLES_DIR, "central.json")
indicators = self.dj.generate_catalogs_indicators(
catalogs, central, identifier_search=True)[1]
expected = {
'datasets_federados_cant': 2,
'datasets_no_federados_cant': 2,
'datasets_no_federados': [
('Sistema de contrataciones electrónicas',
'http://datos.gob.ar/dataset/contrataciones-electronicas'),
('Sistema de contrataciones electrónicas (sin datos)',
'http://datos.gob.ar/dataset/argentina-compra'),
],
'datasets_federados_pct': 0.5000,
'distribuciones_federadas_cant': 2
}
for k, v in expected.items():
assert_equal(indicators[k], v)
def test_eventual_periodicity(self):
assert_true(_eventual_periodicity('eventual'))
assert_true(_eventual_periodicity('EVENTUAL'))
assert_false(_eventual_periodicity('not eventual'))