Business Rules Validator

Este proyecto implementa un validador de reglas de negocio en Python utilizando pandas y una base de datos MSSQL.

📌 Características

• Validación de reglas de negocio almacenadas en la base de datos.
• Soporte para múltiples tipos de reglas como valores únicos, rangos, expresiones regulares y más.
• Capacidad para definir funciones personalizadas como validadores.
• Integración con MSSQL mediante mssqldbfacade.

📦 Instalación

Asegúrate de tener Python 3.8+ instalado y ejecuta:

pip install simpledataquality

🚀 Uso

1. Inicialización del validador

from simpledataquality.validator import BusinessRulesValidator

validator = BusinessRulesValidator()

2. Cargar reglas de negocio desde la base de datos

reglas = validator.cargar_reglas_negocio()

3. Aplicar reglas a un DataFrame

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'edad': [20, 17],
    'salario': [45000, 60000],
    'email': ['test@example.com', 'invalid-email'],
    'codigo': ['A123', 'B456'],
    'anio': ['2025-02-15', '2025-04-10']
})

errores = validator.aplicar_reglas(df, reglas)

if errores:
    print("Errores encontrados:", errores)
else:
    print("Todos los datos son válidos.")

📖 Tipos de Reglas

Las reglas de validación se almacenan en la base de datos con los siguientes tipos:

📂 Ejemplo de Reglas en la Base de Datos

🔧 Extensión y Personalización

Si necesitas agregar nuevas reglas, puedes extender la clase BusinessRulesValidator y definir nuevas funciones de validación.

class CustomValidator(BusinessRulesValidator):
    def nueva_regla(self, valor):
        return valor in ["A", "B", "C"]

🛠 Mantenimiento y Contribución

1. Clona este repositorio.
2. Instala dependencias.
3. Realiza cambios y envía un Pull Request.

© 2025 - Business Rules Validator By: Alan Medina & Camila Vanegas ⚙️