Package: pydatajson
pydatajsonPaquete en python con herramientas para manipular y validar metadatos de catálogos de datos.Versión python: 2 y 3Licencia: MIT licenseDocumentación:https://pydatajson.readthedocs.io/es/stableInstalaciónUsosSetupValidación de metadatos de catálogosArchivo data.json localOtros formatosGeneración de reportes y configuraciones del HarvesterCrear un archivo de configuración eligiendo manualmente los datasets a federarCrear un archivo de configuración que incluya únicamente los datasets con metadata válidaTransformación de un archivo de metados XLSX al estándar JSONGeneración de indicadores de monitoreo de catálogosTestsRecursos de interésCréditosEste README cubre los casos de uso más comunes para la librería, junto con ejemplos de código, pero sin mayores explicaciones. Para una versión más detallada de los comportamientos, revise ladocumentación oficialo elManual de Usode la librería.InstalaciónProducción:Desde cualquier parte$pipinstallpydatajsonDesarrollo:Clonar este repositorio, y desde su raíz, ejecutar:$pipinstall-e.A partir de la versión 0.2.x (Febrero 2017), la funcionalidad del paquete se mantendrá fundamentalmente estable hasta futuro aviso. De todas maneras, si piensa utilizar esta librería en producción, le sugerimos fijar la versión que emplea en un archivorequirements.txt.UsosLa librería cuenta con funciones para cuatro objetivos principales:validación de metadatos de catálogosy losdatasets,generación de reportessobre el contenido y la validez de los metadatos de catálogos ydatasets,transformación de archivos de metadatosal formato estándar (JSON), ygeneración de indicadores de monitoreo de catálogosy susdatasets.A continuación se proveen ejemplos de cada uno de estas acciones. Si desea analizar un flujo de trabajo más completo, refiérase a los Jupyter Notebook desamples/SetupDataJsonutiliza un esquema default que cumple con el perfil de metadatos recomendado en laGuía para el uso y la publicación de metadatos (v0.1)delPaquete de Apertura de Datos.frompydatajsonimportDataJsondj=DataJson()Si se desea utilizar un esquema alternativo, por favor, consulte la sección "Uso > Setup" delmanual oficial, o la documentación oficial.Validación de metadatos de catálogosSi se desea unresultado sencillo (V o F)sobre la validez de la estructura del catálogo, se utilizaráis_valid_catalog(catalog).Si se desea unmensaje de error detallado, se utilizarávalidate_catalog(catalog).Por conveniencia, la carpetatests/samples/contiene varios ejemplos dedata.jsonbien y mal formados con distintos tipos de errores.Archivo data.json localfrompydatajsonimportDataJsondj=DataJson()catalog="tests/samples/full_data.json"validation_result=dj.is_valid_catalog(catalog)validation_report=dj.validate_catalog(catalog)printvalidation_resultTrueprintvalidation_report{"status":"OK","error":{"catalog":{"status":"OK","errors":[],"title":"Datos Argentina"},"dataset":[{"status":"OK","errors":[],"title":"Sistema de contrataciones electrónicas"}]}}Otros formatospydatajsonpuede interpretar catálogos en formatos:JSONXLSX (verplantilla de catálogo en XLSX)Los catálogos pueden estar almacenados localmente o remotamente a través de URLs de descarga directa. También es capaz de interpretar diccionarios de Python con metadatos de catálogos.frompydatajsonimportDataJsondj=DataJson()catalogs=["tests/samples/full_data.json",# archivo JSON local"http://181.209.63.71/data.json",# archivo JSON remoto"tests/samples/catalogo_justicia.xlsx",# archivo XLSX local"https://raw.githubusercontent.com/datosgobar/pydatajson/master/tests/samples/catalogo_justicia.xlsx",# archivo XLSX remoto{"title":"Catálogo del Portal Nacional","description""Datasets abiertos para el ciudadano.""dataset":[...],(...)}# diccionario de Python]forcatalogincatalogs:validation_result=dj.is_valid_catalog(catalog)validation_report=dj.validate_catalog(catalog)Generación de reportes y configuraciones del HarvesterSi ya se sabe que se desean cosechar todos losdatasets[válidos] de uno o varios catálogos, se pueden utilizar directamente el métodogenerate_harvester_config(), proveyendoharvest='all'oharvest='valid'respectivamente. Si se desea revisar manualmente la lista dedatasetscontenidos, se puede invocar primerogenerate_datasets_report(), editar el reporte generado y luego proveérselo agenerate_harvester_config(), junto con la opciónharvest='report'.Crear un archivo de configuración eligiendo manualmente los datasets a federarcatalogs=["tests/samples/full_data.json","http://181.209.63.71/data.json"]report_path="path/to/report.xlsx"dj.generate_datasets_report(catalogs=catalogs,harvest='none',# El reporte tendrá `harvest==0` para todos los datasetsexport_path=report_path)# A continuación, se debe editar el archivo de Excel 'path/to/report.xlsx',# cambiando a '1' el campo 'harvest' en los datasets que se quieran cosechar.config_path='path/to/config.csv'dj.generate_harvester_config(harvest='report',report=report_path,export_path=config_path)El archivoconfig_pathpuede ser provisto a Harvester para federar losdatasetselegidos al editar el reporte intermedioreport_path.Por omisión, en la salida degenerate_harvester_configla frecuencia de actualización deseada para cadadatasetserá "R/P1D", para intentar cosecharlos diariamente. De preferir otra frecuencia (siempre y cuando sea válida según ISO 8601), se la puede especificar a través del parámetro opcionalfrequency. Si especifica expĺicitamentefrequency=None, se conservarán las frecuencias de actualización indicadas en el campoaccrualPeriodicityde cadadataset.Crear un archivo de configuración que incluya únicamente los datasets con metadata válidaConservando las variables anteriores:dj.generate_harvester_config(catalogs=catalogs,harvest='valid'export_path='path/to/config.csv')Transformación de un archivo de metados XLSX al estándar JSONfrompydatajson.readersimportread_catalogfrompydatajson.writersimportwrite_jsonfrompydatajsonimportDataJsondj=DataJson()catalogo_xlsx="tests/samples/catalogo_justicia.xlsx"catalogo=read_catalog(catalogo_xlsx)write_json(obj=catalogo,path="tests/temp/catalogo_justicia.json")Generación de indicadores de monitoreo de catálogospydatajsonpuede calcular indicadores sobre uno o más catálogos. Estos indicadores recopilan información de interés sobre losdatasetsde cada uno, tales como:el estado de validez de los catálogos;el número de días desde su última actualización;el formato de sus distribuciones;frecuencia de actualización de losdatasets;estado de federación de losdatasets, comparándolo con el catálogo centralLa función usada esgenerate_catalogs_indicators, que acepta los catálogos como parámetros. Devuelve dos valores:una lista con tantos valores como catálogos, con cada elemento siendo un diccionario con los indicadores del catálogo respectivo;un diccionario con los indicadores de la red entera (una suma de los individuales)catalogs=["tests/samples/full_data.json","http://181.209.63.71/data.json"]indicators,network_indicators=dj.generate_catalogs_indicators(catalogs)# Opcionalmente podemos pasar como segundo argumento un catálogo central,# para poder calcular indicadores sobre la federación de los datasets en 'catalogs'central_catalog="http://datos.gob.ar/data.json"indicators,network_indicators=dj.generate_catalogs_indicators(catalogs,central_catalog)TestsLos tests se corren connose. Desde la raíz del repositorio:Configuración inicial:$pipinstall-rrequirements_dev.txt
$mkdirtests/tempCorrer la suite de tests:$nosetestsRecursos de interésEstándar ISO 8601 - WikipediaJSON SChema - Sitio oficial del estándarDocumentación completa depydatajson- Read the DocsGuía para el uso y la publicación de metafatosCréditosEl validador de archivosdata.jsondesarrollado es mayormente un envoltorio (wrapper) alrededor de la libreríajsonschema, que implementa el vocabulario definido porJSONSchema.orgpara anotar y validar archivos JSON.Versiones0.4.67 (2019-12-17)Extensión de las capacidades deresources>_update()0.4.61 (2019-11-28)Fix de la parametrización de threads.0.4.60 (2019-11-28)Parametrización de cantidad de threads a usar en validación de urls.0.4.59 (2019-11-21)Validación de formatos y extensiones es menos restrictiva.Mail para catálogo ya no es obligatorio.Temporal se puede usar con sólo una fecha de comienzo (sin final).Se admiten espacios iniciales o finales en los mails.0.4.58 (2019-11-20)Fix de estilo de codigo0.4.57 (2019-11-20)Validación de fileName de distribuciones es menos estricto0.4.53 (2019-10-29)Parametrización del timeout en los heads que chequean urls0.4.52 (2019-10-22)Validación electiva de urls con certificados SSL, enviando verify_ssl=False desactiva la validacion de certificados válidosSe modifica el criterio de urls validas, ahora solo las urls 4xx y 5xx son invalidas (a excepcion de 429)0.4.51 (2019-10-15)Los métodos de validaciones e indicadores ahora aceptan un flag que determina si validar o no campos con URLs.0.4.50 (2019-10-10)Bugfix de cálculo de indicadores dedownloadURLen indicadores de red.Fields con mayúsculas y minúsculas mixtasse muestran en mayúsculas en indicadores.0.4.49 (2019-09-24)Optimización de tiempo de ejecución de validaciones, usando threads.0.4.48 (2019-09-24)Se calcula 3 nuevos indicadores en base aldownloadURLde las distribuciones.0.4.47 (2019-09-17)Implementación de timezones para los nodos de origen y destino en una federación0.4.46 (2019-08-16)Fix a lecturas de catálogos XLSX en contextos concurrentes0.4.45 (2019-08-01)Subo versión de python-dateutil0.4.44 (2019-07-30)Bugfix en validación de campos de mailsubo versión de openpyxl0.4.43 (2019-06-26)Validación para ids numéricos en la resturación de catálogos.0.4.42 (2019-06-04)Agrega parámetrosverify_sslyrequests_timeouta los métodos de federación.0.4.41 (2019-05-28)Agrega parámetrosverify_sslyrequests_timeoutaDataJsonque controla el comportamiento de descarga de catálogos remotos.0.4.40 (2019-05-28)Refactor de validaciones. AhoraDataJsonacepta un parámetrovalidator_classque corre validaciones sobre el catálogo.0.4.39 (2019-05-07)Cambia el nivel del logging para los warnings que se logueaban bajo error0.4.38 (2019-04-15)Bugfix en la escritura de catálogos sin themesActualiza planilla xlsx de catálogoLa validación de datasets devuelve una lista en vez de un generador0.4.37 (2019-04-03)Permite el cálculo de indicadores de federación usando ids0.4.36 (2019-03-01)Cambia el cálculo de indicadores porcentuales para que calculen de 0 a 1Bugfix para ciertos catálogos con sufijos no reconocidos0.4.35 (2019-02-19)Actualiza la validación para aceptar el string vacío como valor válidoMarca los identificadores de distribuciones y datasets como campos requeridos0.4.34 (2019-02-01)Implementa método para tomar frecuencia de una serie de tiempo0.4.33 (2019-01-10)Cambia el kwarg dj_format por catalog_formatPequeño fix para los catalogos remotos json incorrectamente leídos como xlsx0.4.32 (2019-01-08)Fix al dj_format para las lecturas0.4.31 (2019-01-08)Se aceptan catálogos sin formato para la lectura del DataJsonNuevo parámetro para forzar la lectura de un catálogo en cierto formatoActualización de pyyaml0.4.30 (2018-12-28)No se validan URLs repetidas para datasets, hay casos válidos donde ocurren0.4.29 (2018-12-21)Métodoremove_organizations_from_ckan().Cambia la estrategia de lectura para json sin extensión.0.4.28 (2018-12-11)Parametro opcional apush_dataset_to_ckan()para regeneraraccessURLde recursos.Permite el cálculo de indicadores con catálogo central opcional.0.4.27 (2018-11-23)Las funcionalidades que estaban enrestore_catalog_to_ckan()pasan a ser derestore_organization.restore_catalogse compone de varias llamadas arestore_organization.Documentación derestore_catalog_to_ckan.0.4.26 (2018-11-05)Agrega métodos de manejo de organizaciones para bajar la información o subir a un portal CKAN.Fix en indicador 'datasets_con_datos_pct' al calcular el porcentaje.Cambio en los tests para que usen archivos temporales en lugar de crearlos en la carpeta results.0.4.25 (2018-10-22)Agrega indicador 'datasets_con_datos_cant' para identificar la cantidad de datasets que tienen alguna distribución potencialmente con datos y los que no.Expande la funciónbackup.make_catalogs_backup()con argumentos opcionales para facilitar la generación de backups descargando las distribuciones.0.4.24 (2018-10-16)Cambia el valor default en el indicadordatasets_frecuencias_cant.0.4.23 (2018-10-2)Se agregan HTML, PHP y RAR como formatos de datos posibles.Bugfix relacionado a los valores default en el cálculo de indicadores.0.4.22 (2018-09-05)Agrega espacios a los caracteres permitidos en keyword.0.4.21 (2018-08-21)Tests y pequeños bugfixes a ckan_reader.Adecua el codigo a pycodestyle.Fija piso de 80% de coverage para CI.0.4.20 (2018-08-09)Agrega tildes y ñ a los caracteres permitidos en keyword.Cuenta los campos faltantes comoNoneen los indicadores.0.4.19 (2018-08-07)Validación de caracteres permitidos en los keywords.Bugfix a la lectura de listas en xlsx con comas extras.Bugfix en el cual se repetían los errores de validación si se pedía formato lista.0.4.18 (2018-07-30)Agrega interfaz por línea de comandos para validar rápidamente un catálogo:pydatajson validation http://datos.gob.ar/data.json.Validación de keywords, themes, y lenguajes vacíos.Bugfix endistribution_has_time_indexpara capturar excepciones en field inválidos.0.4.17 (2018-07-10)Agregados 3 indicadoresdistribuciones_federadas,datasets_licencias_cantydistribuciones_tipos_cant.harvest_catalog_to_ckandevuelve el mensaje en lugar de las representaciones de las excepciones.0.4.16 (2018-06-19)Bugfix en la escritura y lectura de catálogos xlsx.Federar campotypeen distribuciones.Refactor del logging del módulo. Todos los eventos se escriben en el loggerpydatajson.Reestructuración de la respuesta deharvest_catalog_to_ckan(), devuelve adicionalmente los datasets con errores de federación.0.4.15 (2018-05-15)Cambios en los requerimientos ysetup.pypara definir los environment markers de manera que soporte setuptools.0.4.14 (2018-05-11)harvest_catalog_to_ckan()atrapa todas las excepciones de un dataset y no detiene la ejecución.0.4.13 (2018-05-06)Agrega una primer interfaz sencilla por línea de comandos. Cualquier módulo puede ser usado comopydatajson module_name arg1 arg2 arg3siempre que defina un métodomain()a nivel del módulo que procese los parámetros.0.4.12 (2018-05-04)Agrega funciónget_distribution_time_index()que devuelve eltitledelfieldmarcado como time_index en una distribución de series de tiempo, si este lo tiene.0.4.11 (2018-04-25)Corrige bug deharvest_catalog_ot_ckanpara manejar excepciones de validación de los datasets0.4.10 (2018-04-24)Mejora manejo de errores de las funciones para federar catálogos completos.0.4.9 (2018-04-24)Agrego función para generar ids de distribuciones en catálogos que nos los tienen (compatibilidad con perfil 1.0)Agrega función para eliminar todos los datastets federados de un catálogo que se encuentren en un CKANImplemento fallback que busca un theme por identifier primero o por label después (si falla)Agrego excepciones a los chequeos de formato vs. extensiónAgrego paramétros a la función title_to_name() para establecer una longitud máxima del resultado de la transformación en caracteres0.4.8 (2018-04-18)Mejoro manejo de errores de los métodos optimizados de búsqueda0.4.7 (2018-04-17)Flexibiliza métodos de búsqueda optimizados para aceptar data.json's versión 1.0Mejora la performance de los métodos de búsqueda optimizados0.4.6 (2018-04-17)Re-estructura el archivo de configuración para federación (nueva versión simplificada)Agrega módulo para hacer backups de datos y metadatos de un catálogoMejora la performance de guardar catálogos en Excel0.4.4 (2018-04-09)Agrega wrappers parapush_dataset_to_ckan()0.4.3 (2018-03-20)Mejora el manejo de themes para recrear un catálogo0.4.2 (2018-03-13)Agrega funciones auxiliares para la administración de un CKAN vía API para facilitar la administración de la federación de datasetsremove_dataset_to_ckan()Incorpora nuevas validaciones (formatos y fileNames)Agrega flags opcionales para quepush_dataset_to_ckan()sea un método que transforma opcionalmente la metadata de un dataset0.4.1 (2018-02-16)datasets_equal()permite especificar los campos a tener en cuenta para la comparación, como un parámetro.0.4.0 (2018-02-08)Incorpora métodos para federar un dataset de un catálogo a un CKAN o un Andino:push_dataset_to_ckan().Actualiza validaciones y esquema de metadatos al Perfil Nacional de Metadatos versión 1.1.0.3.21 (2017-12-22)Agrega soporte para Python 3.60.3.20 (2017-11-16)Agrego métodoget_theme()para devolver un tema de la taxonomía específica del catálogo según suidolabel.0.3.19 (2017-10-31)Agrego métodos de búsqueda de series de tiempo en un catálogo (get_time_series()) y un parámetroonly_time_series=True or Falsepara filtrar datasets y distribuciones en sus métodos de búsqueda (get_datasets(only_time_series=True)devuelve sólo aquellos datasets que tengan alguna serie de tiempo).0.3.18 (2017-10-19)Agrego posibilidad de pasar un logger desde afuera a la función de lectura de catálogos en Excel.0.3.15 (2017-10-09)Agrega filtro por series de tiempo enget_datasets()yget_distributions(). Tienen un parámetroonly_time_seriesque devuelve sólo aquellos que tengan o sean distribuciones con series de tiempo.0.3.12 (2017-09-21)Agrega función para escribir un catálogo en Excel.Agrega funciones para remover datasets o distribuciones de un catálogo.0.3.11 (2017-09-13)Incorpora parámetro para excluir campos de metadatos en la devolución de la búsqueda de datasets y distribuciones.0.3.10 (2017-09-11)Agregar referencia interna a los ids de las entidades padre de otras (distribuciones y fields.)0.3.9 (2017-09-05)Flexibiliza lectura de extras en ckan to datajson.Flexibiliza longitud mínima de campos para recomendar su federación o no.Agrega método para devolver los metadatos a nivel de catálogo.Resuelve la escritura de objetos python como texto en excel.0.3.8 (2017-08-25)Agrega stop words ahelpers.title_to_name()0.3.4 (2017-08-21)Agrega método para buscar la localización de unfielden un catálogo.0.3.3 (2017-08-20)Agrega método para convertir el título de un dataset o distribución en un nombre normalizado para la creación de URLs.0.3.2 (2017-08-16)Amplía reporte de federación en markdown.0.3.0 (2017-08-14)Agrega métodos para navegar un catálogo desde el objeto DataJson.0.2.27 (2017-08-11)Agrega validacion de que el camposuperThemesólo contenga ids en mayúsculas o minúsculas de alguno de los 13 temas de la taxonomía temática de datos.gob.ar.Agrega validación limitando a 60 caracteres los nombres de los camposfield_title.Mejoras al reporte de asistencia a la federación.0.2.26 (2017-08-04)Agrega validación de que no haya ids repetidos en la lista de temas dethemeTaxonomy.Agrega traducción de ckan del campo extraCobertura temporalatemporal.0.2.24 (2017-08-03)Mejoras en los reportes de errores y análisis de datasets para federaciónMétodosDataJson.validate_catalog()yDataJson.generate_datasets_report()tienen nuevas opciones para mejorar los reportes, especialmente en excel.0.2.23 (2017-08-02)Bug fixes0.2.22 (2017-08-02)Agrega estilo y formato al reporte de datasetsAgrega nuevos campos al reporte de datasetsAgrega un campo identificador del catálogo en el archivo de configuración de federación0.2.21 (2017-08-02)Tolera el caso de intentar escribir un reporte de datasets sobre un catálogo que no tiene datasets. Loggea un warning en lugar de levantar una excepción.0.2.20 (2017-08-01)Elimina la verificación de SSL en las requests de ckan_reader.0.2.19 (2017-08-01)Elimina la verificación de SSL en las requests.0.2.18 (2017-07-25)Mejora la validación del campotemporalAgrega formas de reporte de errores para el métodoDataJson.validate_catalog():Devuelve sólo errores cononly_errors=TrueDevuelve una lista de errores lista para ser convertida en tabla confmt="list"0.2.17 (2017-07-18)Agrega un método para convertir un intervalo repetido (Ej.: R/P1Y) en su representación en prosa ("Anualmente").Agrego método que estima los datasets federados que fueron borrados de un catálogo específico. Se consideran datasets federados y borrados de un catálogo específico aquellos cuyo publisher.name existe dentro de algún otro dataset todavía presente en el catálogo específico.0.2.16 (2017-07-13)Bug fix: convierte a unicode antes de escribir un objeto a JSON.0.2.15 (2017-07-11)Modifica la definición de dataset actualizado usando el campo "modified" del perfil de metadatos. Si este campo no está presente en la metadata de un dataset, se lo considera desactualizado.0.2.14 (2017-07-10)Modifica la definición de dataset usada para comparar limitándola a la comparación por "title" y "publisher_name".0.2.13 (2017-06-22)Agrega método para verificar si un dataset individual está actualizado0.2.12 (2017-06-22)Se modifica el template de CATALOG READMESe agrega el indicador "datasets_no_federados" a generate_catalogs_indicators0.2.11 (2017-05-23)Se agrega encoreel métodoDataJson.generate_catalogs_indicators, que genera indicadores de monitoreo de catálogos, recopilando información sobre, entre otras cosas, su validez, actualidad y formato de sus contenidos.0.2.10 (2017-05-11)Correción ortográfica del listado de frecuencias de actualización admisibles (pydatajson/schemas/accrualPeriodicity.json).0.2.9 (2017-05-04)Hotfixes para quepydatajsonsea deployable en nuevos entornos donde elsetup.pyestaba fallando.0.2.5 (2017-02-16)Se agrega una nueva función areaders,read_ckan_catalog, que traduce los metadatos que disponibiliza la Action API v3 de CKAN al estándardata.json. Esta funciónnoestá integrada aread_catalog.Se modifican todos los esquemas de validación, de modo que los campos opcionales de cualquier tipo y nivel acepten strings vacías.0.2.0 (2017-01-31)Se reestructura la librería en 4 módulos:core,readers,writersyhelpers. Toda la funcionalidad se mantiene intacta, pero algunas funciones muy utilizadas cambian de módulo. En particular,pydatajson.pydatajson.read_cataloges ahorapydatajson.readers.read_catalog, ypydatajson.xlsx_to_json.write_json_cataloges ahorapydatajson.writers.write_json_catalog(opydatajson.writers.write_json).Se agrega el parámetrofrequencyapydatajson.DataJson.generate_harvester_config, que controla la frecuencia de cosecha que se pretende de los datasets a incluir en el archivo de configuración. Por omisión, se usa'R/P1D'(diariamente) para todos los datasets.Se agrega la carpetasamples/, con dos rutinas de transformación y reporte sobre catálogos de metadatos en formato XLSX.0.1.7 (2017-01-10)Se agrega el móduloxlsx_to_json, con dos métodos para lectura de archivos locales o remotos, sean JSON genéricos (xlsx_to_json.read_json()) o metadatos de catálogos en formato XLSX (read_local_xlsx_catalog()).Se agrega el métodopydatajson.read_catalog()que interpreta todos las representaciones externas o internas de catálogos conocidas, y devuelve un diccionario con sus metadatos.0.1.6 (2017-01-04)Se incorpora el métodoDataJson.generate_harvestable_catalogs(), que filtra los datasets no deseados de un conjunto de catálogos.Se agrega el parámetroharvesta los métodosDataJson.generate_harvestable_catalogs(),DataJson.generate_datasets_report()yDataJson.generate_harvester_config(), para controlar el criterio de elección de los datasets a cosechar.Se agrega el parámetroexport_patha los métodosDataJson.generate_harvestable_catalogs(),DataJson.generate_datasets_report()yDataJson.generate_harvester_config(), para controlar la exportación de sus resultados.0.1.4 (2016-12-23)Se incorpora el métodoDataJson.generate_datasets_report(), que reporta sobre los datasets y la calidad de calidad de metadatos de un conjunto de catálogos.Se incorpora el métodoDataJson.generate_harvester_config(), que crea archivos de configuración para el Harvester a partir de los reportes degenerate_datasets_report().0.1.3 (2016-12-19)Al resultado deDataJson.validate_catalog()se le incorpora una lista ("errors") con información de los errores encontrados durante la validación en cada nivel de jerarquía ("catalog" y cada elemento de "dataset")0.1.2 (2016-12-14)Se incorpora validación de tipo y formato de campoLos métodosDataJson.is_valid_catalog()yDataJson.validate_catalog()ahora aceptan undictademás de unpath/to/data.jsono una url a un data.json.0.1.0 (2016-12-01)Primera versión para uso productivo del paquete.La instalación viapip installdebería reconocer correctamente la ubicación de los validadores por default.El manejo de data.json's ubicados remotamente se hace en función del resultado deurlparse.urlparseEl formato de respuesta devalidate_catalogse adecúa a la última especificación (versamples/validate_catalog_returns.json.0.0.13 (2016-11-25)Intentar que la instalación del paquete sepa donde están instalados los schemas por default0.0.12 (2016-11-25)Primera versión propuesta para v0.1.0