validador-cnpj 0.1.0

UDFs PySpark para limpeza, reparo, normalização e validação de CNPJ (numérico e alfanumérico).

Perfeito 👌. Aqui está o README revisado já com os ajustes que comentei (badges, links diretos, uniformização das seções, melhorias de navegação).

# validador-cnpj

[![PyPI version](https://img.shields.io/pypi/v/validador-cnpj.svg)](https://pypi.org/project/validador-cnpj/)
[![Python](https://img.shields.io/pypi/pyversions/validador-cnpj.svg)](https://pypi.org/project/validador-cnpj/)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg)](LICENSE)

UDFs **PySpark** para **limpeza, reparo, normalização e validação** de CNPJ (numérico e alfanumérico).  
**Distribuição (PyPI):** `validador-cnpj` • **Import (Python):** `validador_cnpj`

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## Instalação

```bash
pip install validador-cnpj

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Uso rápido (Spark)

from validador_cnpj import padronizar_cnpj

df = spark.createDataFrame(
    [("12.345.678/0001-95",), ("12.ABC.345/01DE-35",), ("123456780001",)],
    ["cnpj_bruto"]
)

out = padronizar_cnpj(df, "cnpj_bruto", com_mascara=True)
display(out)

Colunas geradas:

• cnpj14 — 14 chars (12 base + 2 DV)
• f_eh_valido — boolean
• f_tipo — "numerico" | "alfanumerico" | "desconhecido"
• cnpj_mascara — AA.AAA.AAA/AAAA-DV (quando válido e com_mascara=True)
• bruto_limpo — entrada higienizada (apenas A–Z/0–9, maiúsculo)

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Principais recursos

• Aceita entradas sujas (máscaras, espaços, símbolos, caixa mista).
• Repara casos com falta/excesso de caracteres (configurável por estratégia).
• Valida DV (módulo 11) para CNPJ numérico e alfanumérico.
• UDFs prontas para PySpark e função pura para uso em Python/driver.

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API (Python)

from validador_cnpj import (
    padronizar_cnpj,
    normalizar_cnpj_udf,
    cnpj_eh_valido_udf,
    tipo_cnpj_udf,
    mascarar_cnpj_udf,
)

padronizar_cnpj(df, coluna, *, coluna_saida="cnpj14", com_mascara=True, estrategia="flex_pad_esquerda") -> DataFrame

Aplica limpeza/reparo/validação em lote e devolve colunas utilitárias.

Parâmetros:

• coluna — nome da coluna de entrada.
• coluna_saida — nome da coluna com o CNPJ normalizado (14 chars).
• com_mascara — adiciona cnpj_mascara quando válido.
• estrategia — "rigorosa" | "flex_pad_esquerda" | "corte_direita".

UDFs

• normalizar_cnpj_udf(string) -> struct(cnpj14, eh_valido, tipo, mascarado)
• cnpj_eh_valido_udf(string) -> boolean
• tipo_cnpj_udf(string) -> string
• mascarar_cnpj_udf(string) -> string | null

Dica: use as UDFs quando quiser compor sua própria transformação; use padronizar_cnpj para o caminho mais simples.

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Estratégias de reparo

• rigorosa — aceita apenas 12 ou 14 caracteres válidos, senão retorna None.
• flex_pad_esquerda (padrão) — cobre truncamentos/legados comuns (completa à esquerda, recalcula DV quando necessário).
• corte_direita — prioriza cortar à direita (12 primeiros como base, tenta usar os 2 últimos como DV).

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Casos de uso práticos

1. Limpeza e validação em lote
2. Apenas checar se é válido
3. Identificar tipo (numérico x alfanumérico)
4. Aplicar máscara oficial somente se válido
5. Usar estratégia rigorosa
6. Preferir cortes à direita
7. Compor manualmente com normalizar_cnpj_udf
8. Exemplo em SQL (Databricks)

-- Exemplo SQL
SELECT
  normalizar_cnpj(cnpj_bruto).cnpj14       AS cnpj14,
  normalizar_cnpj(cnpj_bruto).eh_valido    AS f_eh_valido,
  normalizar_cnpj(cnpj_bruto).tipo         AS f_tipo,
  normalizar_cnpj(cnpj_bruto).mascarado    AS cnpj_mascara
FROM tabela;

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Exemplos detalhados de entradas → saídas

Entrada (cnpj_bruto)	Estratégia	cnpj14 (normalizado)	f_eh_valido	f_tipo	Observação
12.345.678/0001-95	qualquer	12345678000195	:white_check_mark:	numerico	Formato clássico com máscara
12.ABC.345/01DE-35	qualquer	12ABC34501DE35	:white_check_mark:	alfanumerico	Alfanumérico com máscara mista
123456780001	flex_pad_esquerda	123456780001??	:white_check_mark:/ :x:	numerico	Faltam DVs → calculados
123	flex_pad_esquerda	000000000123??	:white_check_mark:/ :x:	numerico	Completa à esquerda até 12 e calcula DV
00012345678000195	flex_pad_esquerda	12345678000195	:white_check_mark:	numerico	Excesso à esquerda → usa 12 anteriores ao DV
12ABC34501DEXX	flex_pad_esquerda	12ABC34501DE??	:white_check_mark:/ :x:	alfanumerico	Lixo no fim, sem DV confiável → recalcula
12abc345/01de-35	qualquer	12ABC34501DE35	:white_check_mark:	alfanumerico	Caixa/símbolos higienizados
foo 12.ABC.345/01DE-35 bar	flex_pad_esquerda	12ABC34501DE35	:white_check_mark:	alfanumerico	Texto ao redor ignorado
A2345678000195	rigorosa	None	:x:	desconhecido	14 chars mas DV não numérico → rejeita
None / vazio	qualquer	None	:x:	desconhecido	Valor nulo

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Boas práticas de performance

• Prefira padronizar_cnpj (uma passada) e reutilize as colunas derivadas.
• Filtre válidos após normalizar.
• Ajuste estrategia conforme a qualidade do dado.

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Tratamento de erros & decisões de negócio

A biblioteca não toma decisões de negócio (ex.: descartar registros inválidos). Ela fornece sinais (f_eh_valido, f_tipo, cnpj14, bruto_limpo) para que você defina as regras.

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Compatibilidade

• Python: 3.8+
• PySpark: 3.3 – 3.x
• Databricks: testado em clusters 10.x/11.x/12.x (Spark 3.x)

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Alterações recentes

Veja o CHANGELOG.md.

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Licença

MIT

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Detalhes técnicos

• Cálculo de DV (módulo 11) aplicável a CNPJ numérico e alfanumérico.
• Máscara padrão: AA.AAA.AAA/AAAA-DV.