Validación básica de datos

Introducción

La validación de datos es una etapa crucial en cualquier proyecto de ciencia de datos e inteligencia artificial. Al validar los datos, aseguramos que nuestro análisis y modelos sean precisos y confiables. JSON (JavaScript Object Notation) es uno de los formatos más utilizados para intercambiar datos entre sistemas. En esta guía, exploraremos cómo validar correctamente los datos en formato JSON, con una especial atención a Python.

Explicación principal

¿Por qué importa la validación de datos?

La validación de datos nos permite asegurar que los datos ingresados sean correctos y consistentes. Esto es especialmente importante para JSON porque este formato no tiene un mecanismo intrínseco para validar estructuras o tipos de datos. Si los datos son incorrectos, nuestro análisis puede resultar en conclusiones erróneas.

Ejemplo práctico

Vamos a ver cómo validamos una estructura JSON simple usando Python y la biblioteca json:

import json

# Estructura JSON válida
valid_json = """
{
    "nombre": "Juan",
    "edad": 30,
    "ciudad": "Madrid"
}
"""

try:
    data = json.loads(valid_json)
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"Error al decodificar JSON: {e}")
else:
    print("JSON válido")

Errores típicos / trampas

1. Tipos de datos incorrectos: JSON no distingue entre tipos numéricos (int y float). Si una clave espera un entero pero se recibe un float, el valor será convertido automáticamente a float.
2. Campos faltantes: Si una estructura JSON tiene campos requeridos que están ausentes, podríamos obtener errores en nuestro análisis o nuestros modelos podrían fallar.
3. Valores fuera de rango: En algunos casos, necesitamos asegurarnos de que ciertos valores estén dentro de un rango específico (por ejemplo, una edad debe ser entre 0 y 120).

Ejemplo de error

invalid_json = """
{
    "nombre": "Juan",
    "edad": 300,
    "ciudad": "Madrid"
}
"""

try:
    data = json.loads(invalid_json)
except ValueError as e:
    print(f"Error al decodificar JSON: {e}")
else:
    print("JSON válido")

En este ejemplo, aunque la edad se recibe como 300, el valor no es lógico y podría causar problemas en nuestro análisis.

Checklist accionable

1. Verifica tipos de datos: Asegúrate de que los tipos de datos sean correctos para cada clave.
2. Comprueba la existencia de campos requeridos: Verifica si todos los campos necesarios están presentes y no faltantes.
3. Valide rangos y límites: Comprueba que los valores estén dentro del rango permitido, como edades o cantidades financieras.
4. Maneja excepciones adecuadamente: Usa bloques try-except para manejar errores de decodificación JSON.
5. Utiliza bibliotecas de validación: Considera usar bibliotecas como jsonschema para validar estructuras más complejas.

Siguientes pasos

• Aprender sobre JSONSchema para validar estructuras JSON complejas y garantizar la consistencia.
• Implementar validación en tiempo real: Integra la validación en tu aplicación web o API para evitar errores de decodificación a nivel del servidor.
• Documenta los datos requeridos: Asegúrate de que todos los desarrolladores conozcan el formato exacto y las reglas de validación.

La validación de datos es una práctica fundamental en la programación orientada a datos. Al validar correctamente tus datos JSON, puedes mejorar significativamente la calidad y precisión de tu análisis y modelos.