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datatools-dev/README.es.md
Michael fd9606c67b build: drop the local Python release method, return to CI-only installer builds
Removes the single-command Python packaging method (build/make_release.py
+ build/build_portable_zip.py + build/macos/build_zip.sh) and the portable
.zip artifacts it produced. Release builds go back to the original GitHub
Actions process: the CI matrix builds one installer per platform (.dmg /
.exe / .AppImage) on tag push and attaches them to a GitHub Release.

Tesseract OCR bundling is preserved: the fetch helpers the workflow depends
on (fetch_tessdata, fetch_tesseract_for_platform) are extracted into a
standalone build/tesseract.py, which build.yml now imports.

Docs (README, build/README, DEVELOPER, TECHNICAL, USER-GUIDE, vendor README,
es translations) updated to drop the portable-zip flavor and point at the
new module.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-22 17:47:36 +00:00

6.2 KiB

🌐 Idioma: Español · English

DataTools

Limpieza local de CSV / Excel. CLI + GUI en el navegador, sin nube, sin ceremonias de instalación. La GUI incluye paquetes de idioma en inglés y español.

Herramientas

# Herramienta Estado
01 Buscar duplicados — coincidencia exacta + difusa, 5 normalizadores, reglas de superviviente, auditoría Listo
02 Limpiar texto — espacios, caracteres tipográficos, BOM, finales de línea, mayúsculas/minúsculas Listo
03 Estandarizar formatos — fechas, teléfonos, correos, direcciones, nombres, monedas, booleanos Listo
04 Corregir valores faltantes — detección de nulos disfrazados, perfil, media/mediana/moda/ffill/bfill/interpolación, estrategias de descarte Listo
05 Mapear columnas — autodetección difusa de renombrados, esquema objetivo con coerción de tipos, campos requeridos con valores por defecto, descartar/reordenar Listo
06 Detectar valores atípicos Próximamente
07 Combinar archivos Próximamente
08 Verificación de calidad Próximamente
09 Flujos automatizados — encadena herramientas en un orden recomendado (no forzado), guarda/carga JSON, automatiza limpiezas semanales Listo

Cada página de herramienta incluye una ventana emergente de Help (a la derecha del título) con una guía compacta de Cuándo usarla / Pasos / Ejemplos / Consejo. El texto vive en los paquetes de idioma (tools.<id>.help_md).

Descarga (usuarios no técnicos)

Paquetes precompilados — sin instalar Python, sin permisos de administrador, sin internet en ejecución. Cada versión ofrece un instalador por sistema operativo que crea accesos directos en el escritorio + menú Inicio / Launchpad.

Plataforma Instalador
macOS DataTools-X.Y.Z-mac.dmg — ábrelo, arrastra DataTools.app a /Applications, ejecútalo desde Launchpad.
Windows DataTools-X.Y.Z-win-setup.exe — ejecuta el instalador (por usuario, sin admin). Crea acceso directo en el escritorio + entrada en el menú Inicio.
Linux DataTools-X.Y.Z-linux-x86_64.AppImagechmod +x y doble clic. El AppImage ya es portable.

Última versión: consulta GitHub Releases (o el listado de Gumroad). Cada paquete ocupa ~300 MB descomprimido; al primer arranque la app levanta un servidor local en http://127.0.0.1:8501 y abre tu navegador predeterminado. Nada sale de tu equipo.

Tesseract OCR viene incluido. El soporte para PDFs escaneados del Extractor de PDF funciona sin configuración adicional en las tres plataformas — no hace falta instalar Tesseract por separado. Atribución de licencia: ver LICENSE_TESSERACT.txt.

Avisos del primer arranque (una sola vez):

  • macOS sin firma: clic derecho → Abrir → confirma. (Las compilaciones firmadas se lo saltan.)
  • Windows SmartScreen: pulsa Más informaciónEjecutar de todas formas.

Guía detallada de instalación y resolución de problemas: Guía del usuario §1.

Instalar desde el código (desarrolladores)

pip install -r requirements.txt

Requiere Python 3.10+.

Ejecutar

GUI (recomendado):

streamlit run src/gui/app.py

CLI — siete puntos de entrada:

python -m src.cli            customers.csv [--apply]   # deduplicación
python -m src.cli_text_clean messy.csv     [--apply]   # limpieza de texto
python -m src.cli_format     intl.csv      [--apply]   # estandarización de formatos (auto-stream si >100 MB)
python -m src.cli_missing    holes.csv     [--apply]   # valores faltantes
python -m src.cli_column_map vendor.csv    [--apply]   # mapeador de columnas
python -m src.cli_pipeline   any_file.csv  [--apply]   # encadena herramientas de extremo a extremo
python -m src.cli_analyze    any_file.csv  [--json]    # solo escanea

Cada CLI ejecuta solo previsualización por defecto; añade --apply para escribir la salida.

Idioma

La barra lateral de la GUI tiene un selector de idioma. Se incluyen paquetes para English y Español (src/i18n/packs/); la elección persiste durante la sesión. Para añadir un idioma: coloca un <código>.json junto a en.json reproduciendo el árbol de claves, y luego añádelo a LANGUAGES. Ver Guía del desarrollador §i18n (solo en inglés).

Verificación de Revisar y Normalizar

Cada archivo subido pasa por una verificación de normalización CSV antes de que cualquier herramienta lo toque. El analizador detecta ~15 tipos de problemas (espacios, caracteres NBSP / de ancho cero, BOM, codificación, puntuación tipográfica, encabezados sucios, centinelas nulos, mojibake, …) etiquetados por confianza (alta / media / baja) y acción de corrección. La GUI muestra cada hallazgo con Corregir auto / Saltar / Personalizar, una previsualización antes/después en vivo, y un selector para anular la codificación. Las páginas de herramientas se niegan a cargar hasta que se pase la verificación.

Salida

Cada ejecución escribe:

  • {input}_<tool>.csv — los datos limpios
  • {input}_changes.csv (limpiador de texto) o {input}_match_groups.csv (duplicados) — pista de auditoría
  • logs/<tool>_YYYYMMDD_HHMMSS.log — registro de depuración de la ejecución

El archivo de entrada original nunca se modifica.

Documentación

  • Guía del usuario — instalación, flujo de la GUI, verificación
  • Referencia de la CLI — cada bandera con recetas
  • Requisitos — tamaños de archivo, codificaciones, detectores, objetivos de rendimiento (solo en inglés)
  • Técnico — arquitectura, internos de la verificación, registro de correcciones (solo en inglés)
  • Guía del desarrollador — añadir correcciones / detectores / estandarizadores (solo en inglés)

Dependencias

pandas, openpyxl, rapidfuzz, phonenumbers, typer, loguru, charset-normalizer, streamlit. Opcional: ftfy para reparación de mojibake.

Licencia

Propietaria.