Engine que corre una serie de validaciones sobre un dataset
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Validadora

La validadora es un proyecto que permite el análisis de recursos de datos y la identificaciones de posibles problemas de estructura, formato o estandarización. Todo esto a través de un API que permiten crear validaciones asíncronas y consultar su estado ya sea por medio del identificador de la validación o definiendo URL a donde será notificado cuando termine la validaciones.

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Instalación

La validadora tiene dos formas de instalación, una es como un paquete normal de Python y la otra como contenedor.

En cualquier opción que desees seguir, necesitaras clonar el repositorio:

git clone  http://github.com/mxabierto/validadora

Paquete de Python

Se recomienda el uso de virtualenvs para la instalación y en especial si se desea contribuir al proyecto.

python setup.py install

Adicional

También proveemos playbooks y un Vagrantafile para crear un ambiente de pruebas. Consultalo en la wiki.

Contenedor

Necesitaras instalar Docker, en el caso de Mac o Windows hacer uso de boot2docker para poder construir el contenedor.

docker build -t mxabierto/validadora .

Uso

Si has elegido la opción del paquete de Python puedes levantar una instancia de la aplicación con:

python bin/run.py

Pero si tu opción fue Docker, necesitas enlazar tu carpeta temporal a manera que podemos compartir los datasets entre los validadores.

docker run -v /tmp:/datasets -p 5000:5000 mxabierto/validadora

Demo

Puedes visualizar un demo del proyecto aqui.

¿Preguntas o problemas?

Encuentra mas información en el wiki

Mantenemos la conversación del proyecto en la página de issues (problemas). Si tienes otra pregunta, nos puedes contactar a escuadron@datos.gob.mx

Contribuye

Queremos que este proyecto sea el resultado de un esfuerzo de la comunidad. Ayúdanos con código, ideas y bugs.

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