Bugfix en cálculo de indicadores de campos recomendados/optativos usados

pydatajson/core.py

@@ -1167,14 +1167,14 @@ def _count_fields_recursive(self, dataset, fields):
                 # dataset[k] puede ser o un dict o una lista, ej 'dataset' es
                 # list, 'publisher' no. Si no es lista, lo metemos en una.
                 # Si no es ninguno de los dos, dataset[k] es inválido
-                if not isinstance(dataset.get(k), (dict, list)):
-                    continue
+                # y se pasa un diccionario vacío para poder comparar
+                elements = dataset.get(k)
+                if not isinstance(elements, (list, dict)):
+                    elements = [{}]
 
-                elements = dataset[k]
-                if not isinstance(elements, list):
+                if isinstance(elements, dict):
                     elements = [dataset[k].copy()]
                 for element in elements:
-
                     # Llamada recursiva y suma del resultado al nuestro
                     result = self._count_fields_recursive(element, v)
                     for key in result:

tests/test_core.py

@@ -930,7 +930,7 @@ def test_network_indicators(self):
                 'PDF': 1
             },
             'campos_optativos_pct': 21.95,
-            'campos_recomendados_pct': 55.56,
+            'campos_recomendados_pct': 44.72,
             'datasets_actualizados_cant': 2,
             'datasets_desactualizados_cant': 2,
             'datasets_actualizados_pct': 50
@@ -996,6 +996,8 @@ def test_indicators_invalid_periodicity(self):
     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,
@@ -1010,11 +1012,19 @@ 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_meta_error_cant': 0,
+            'datasets_actualizados_cant': 0,
+            'datasets_desactualizados_cant': 0,
+            'datasets_actualizados_pct': 0,
+            'distribuciones_formatos_cant': {},
+            'datasets_frecuencia_cant': {}
         }
+
         for k, v in expected.items():
             self.assertEqual(indicators[k], v, k)